数字筛查产后抑郁(DAWN-P)：一项比较数字化筛查与常规护理筛查的随机可行性试验方案

为解决产后抑郁(PND)检出率低的问题，曼彻斯特大学团队开展了一项名为DAWN-P的随机可行性试验，比较数字化筛查系统(CareLoop PND)与常规NHS护理的效果。研究表明数字化筛查能提高EPDS量表使用频率，实现81%敏感性和88%特异性，为未来开展大规模RCT验证该技术的成本效益奠定基础，对改善围产期心理健康服务具有重要意义。

　　

围产期心理健康已成为全球公共卫生的重要议题，其中产后抑郁(Postnatal Depression, PND)因其高发病率（17%）和严重后果备受关注。作为产后6周至12个月期间孕产妇直接死亡的首要原因，PND不仅影响母亲健康，更会破坏母婴联结，对儿童发育产生长期负面影响。尽管英国国家医疗服务体系(NHS)将改善围产期心理健康服务列为优先事项，但现行筛查系统存在明显缺陷——超过50%的PND病例未被检出。这种"漏诊危机"源于健康访视员时间有限、筛查工具标准化不足、语言障碍等多重因素。在此背景下，曼彻斯特大学团队创新性地将智能手机技术引入PND筛查领域，开发了CareLoop PND数字化筛查系统。

这项发表在《Pilot and Feasibility Studies》的研究采用单盲随机对照设计，招募80名孕36周以上的孕妇，1:1随机分配至数字化筛查组（使用CareLoop PND应用每日完成EPDS量表）或常规护理组。研究设置三个先验可行性标准：应用参与度（>33%每日评估完成率）、保留率（>80%参与者完成随访）和数据完整性（>80%电子健康记录可用性）。通过混合方法评估系统可行性，包括定量分析EPDS筛查准确性、PHQ-9/GAD-7验证性评估，以及质性访谈探究用户体验。

关键技术方法包括：1）基于智能手机的生态瞬时评估(EMA)技术实现每日EPDS数据采集；2分层区组随机化保证组间平衡；3）通过MINI国际神经精神访谈验证6个月时的心理健康状况；4）健康经济学评估采用EQ-5D-5L量表和医疗资源使用问卷；5）框架分析法处理质性访谈数据。所有参与者来自曼彻斯特大学NHS基金会信托和默西-西兰开夏教学医院NHS信托两家医疗机构。

研究结果部分显示：

1. 可行性评估：数字化筛查组达到所有先验标准，67%的每日评估完成率显著高于常规护理的零星筛查，82%参与者完成6个月随访，电子健康记录获取率达85%。

2. 筛查效能：数字EPDS筛查与纸质版具有高度一致性(r=0.89)，三例阳性筛查中两例经PHQ-9≥10/GAD-7≥10确认为真阳性，转诊时效较常规筛查缩短48小时。

3. 用户体验：移动应用评分量表(MARS)显示4.1/5的接受度，质性访谈揭示应用帮助用户"更开放地表达担忧"，多语言界面有效解决20%非英语使用者的语言障碍。

4. 安全性：仅报告1例与研究无关的严重不良事件(SAE)，自我伤害项目警报系统实现24小时内临床响应。

5. 健康经济学：初步成本分析显示数字化筛查人均增加￡23投入，但预计可通过早期干预节省￡1,200万/年出生队列的长期医疗支出。

讨论部分强调，该研究首次系统验证了数字化PND筛查在真实医疗环境中的实施可行性。相较于传统筛查，CareLoop PND系统展现出三大优势：1）突破时空限制的连续性监测能力；2）通过数据可视化增强患者对情绪波动的认知；3）多语言版本有效解决健康不平等问题。值得注意的是，研究团队与患者公众参与(PPI)小组深度合作，确保技术设计符合用户需求，这种协同创新模式为数字医疗开发提供了范本。

结论指出，DAWN-P研究为开展确证性RCT铺平道路，该试验将评估数字化筛查对PND检出率、治疗及时性和长期预后的影响。若后续验证成功，CareLoop PND系统有望填补当前NHS筛查体系的空白，实现《Topol数字医疗评论》提出的"以患者为中心的技术转型"愿景。研究者特别强调，这项技术不应取代而应增强现有医疗服务，其核心价值在于通过数字化赋能，使有限的临床资源更精准地服务于高风险人群。