背景：焦虑和抑郁症会干扰妊娠的发展。 目的是研究2018年在帕拉库的公共产科病房中紧随其后的准妈妈的焦虑和抑郁的患病率和相关因素。人口与方法：这是一项横断面研究，包括详尽的普查和连续招募835人准妈妈从2018年6月14日至9月14日。通过问卷调查和调查对象的访谈实现了数据收集，问卷中包含爱丁堡产后抑郁量表3（EPDS-3），EPDS和模块化综合家庭生活条件调查（IHLCS-2015）分别评估焦虑，抑郁和准妈妈的社会经济水平。 结果：焦虑症和抑郁症的患病率分别为44.91％和35.33％。 许多因素与焦虑和抑郁有关。 低的社会经济水平使患焦虑症的风险增加了6.7倍（OR = 6.70； IC95％[2.83-13.00]； p = 0.000）和抑郁症发作风险的8.64倍（OR = 8.64； IC95％[3.09- 17.18]； p = 0.000）。 独身者患焦虑症的风险增加了2.67倍（OR = 2.67; IC95％[1.19-5.98]; p = 0.000），是抑郁症之一的2.18倍（OR = 2.18; IC95％[1.07-4.40]; p = 0.000） 。 低经

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孕妇产后大出血是造成全球孕妇死亡的重要因素之一，在我国位居孕妇死亡原因首位，然而对产后出血的提前判定一直以来都是医学上一个难题.电子病历的普及，以及机器学习和深度学习技术的发展，为预知孕妇产后大出血提供了基于大数据的解决办法.本文提出利用孕妇的电子病历数据，构建基于LSTM和XGBoost的混合模型来预测孕妇产后大出血.实验结果表明，利用基于LSTM和XGBoost的混合模型对孕妇产后大出血进行预测是可行的，能够为医生判断孕妇产后出血情况提供参考，为孕妇分娩时是否需要备血方案提供决策支持，对降低产后大出血致死率具有积极意义.

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