Provedeno je istraživanje dio Kohortne studije rođenih na istočnojadranskim otocima. Ispitivana je povezanost stresa i depresivnosti u trudnica s ishodom trudnoće i antropometrijskim mjerama novorođenčeta na uzorku od 435 zdravih trudnica iz Splitsko-dalmatinske županije. Prosječan rezultat razine stresa iznosio je 16,04 ± 26,76 (SD), a razine depresivnosti 6,78 ± 4,49 (SD). Od 435 novorođenčadi njih 409 rođeno je u terminu, a 26 je rođeno prije termina. Od 435 novorođenčeta 361 je u kategoriji AGA-i, 41 je u kategoriji SGA-i, a 33 je u kategoriji LGA-i. Povezanosti stresa i depresivnosti s terminom porođaja i WGAom nisu se pokazale statistički značajnim. Značajnim se pokazala povezanost razine depresivnosti i koncentracija ukupnoga kolesterola i LDL kolesterola te viša razina depresivnosti u ispitanica niže razine obrazovanja te u nezaposlenih. Znatne su razlike u kategorijama novorođenčadi WGA pri promjenama u razinama sistoličkog i dijastoličkog tlaka unutar prosječnih razina. Ispitanice koje nisu imale preeklampsiju imaju više novorođenčadi AGA, a u onih s preeklampsijom više je novorođenčadi SGA. Viša razina glukoze povezana je s rađanjem djece veće porođajne mase te je veći ITM prije trudnoće povezan s rađanjem djece veće porođajne mase, duljine te u skladu s time i više novorođenčadi LGA. Regresijski analitički model pokazao je da ni jedan prediktor nije važan za kriterij termin porođaja ni za kriterij AGA-u. Primjenom SMOTE-a za logističku regresiju važnim prediktorima za porođaj prije termina pokazali su se: LDL kolesterol i stresni događaji, a za porođaj u terminu: zaposlenost, obrazovanje, dijastolički tlak, ITM prije trudnoće, stres i pušenje. Važnim prediktorima za kriterij AGA/Da pokazali su se: zaposlenost, obrazovanje, stresni događaji, depresivnost i pušenje. Najboljim modelom strojnog učenja pokazala se slučajna šuma sa SMOTE-om čiji skup izlaznih podataka SHAP pokazuje rezultate djelomično u skladu s onima dobivenim u logističkoj regresiji primjenom SMOTE-a. Algoritmi strojnog učenja pokazali su se točnim u predikciji termina porođaja i WGA.