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Enregistrement W2583291693 · doi:10.2196/publichealth.6174

Using Social Listening Data to Monitor Misuse and Nonmedical Use of Bupropion: A Content Analysis

2017· article· en· W2583291693 sur OpenAlexvenueno aff
Laurie Anderson, Heidi Bell, Michael Gilbert, Julie Davidson, Christina Winter, Monica J. Barratt, Beta Win, Jeffery L. Painter, Christopher M. Menone, Jonathan Sayegh, Nabarun Dasgupta

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacovigilance and Adverse Drug Reactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Drug and Alcohol Research CentreMedical Research CouncilAustralian GovernmentGlaxoSmithKline
Mots-clésContext (archaeology)Active listeningSocial mediaMedicinePsychologyInternet privacyComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The nonmedical use of pharmaceutical products has become a significant public health concern. Traditionally, the evaluation of nonmedical use has focused on controlled substances with addiction risk. Currently, there is no effective means of evaluating the nonmedical use of noncontrolled antidepressants. OBJECTIVE: Social listening, in the context of public health sometimes called infodemiology or infoveillance, is the process of identifying and assessing what is being said about a company, product, brand, or individual, within forms of electronic interactive media. The objectives of this study were (1) to determine whether content analysis of social listening data could be utilized to identify posts discussing potential misuse or nonmedical use of bupropion and two comparators, amitriptyline and venlafaxine, and (2) to describe and characterize these posts. METHODS: Social listening was performed on all publicly available posts cumulative through July 29, 2015, from two harm-reduction Web forums, Bluelight and Opiophile, which mentioned the study drugs. The acquired data were stripped of personally identifiable identification (PII). A set of generic, brand, and vernacular product names was used to identify product references in posts. Posts were obtained using natural language processing tools to identify vernacular references to drug misuse-related Preferred Terms from the English Medical Dictionary for Regulatory Activities (MedDRA) version 18 terminology. Posts were reviewed manually by coders, who extracted relevant details. RESULTS: A total of 7756 references to at least one of the study antidepressants were identified within posts gathered for this study. Of these posts, 668 (8.61%, 668/7756) referenced misuse or nonmedical use of the drug, with bupropion accounting for 438 (65.6%, 438/668). Of the 668 posts, nonmedical use was discouraged by 40.6% (178/438), 22% (22/100), and 18.5% (24/130) and encouraged by 12.3% (54/438), 10% (10/100), and 10.8% (14/130) for bupropion, amitriptyline, and venlafaxine, respectively. The most commonly reported desired effects were similar to stimulants with bupropion, sedatives with amitriptyline, and dissociatives with venlafaxine. The nasal route of administration was most frequently reported for bupropion, whereas the oral route was most frequently reported for amitriptyline and venlafaxine. Bupropion and venlafaxine were most commonly procured from health care providers, whereas amitriptyline was most commonly obtained or stolen from a third party. The Fleiss kappa for interrater agreement among 20 items with 7 categorical response options evaluated by all 11 raters was 0.448 (95% CI 0.421-0.457). CONCLUSIONS: Social listening, conducted in collaboration with harm-reduction Web forums, offers a valuable new data source that can be used for monitoring nonmedical use of antidepressants. Additional work on the capabilities of social listening will help further delineate the benefits and limitations of this rapidly evolving data source.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,450
Score d'incertitude au seuil0,838

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,616
Tête enseignante GPT0,553
Écart entre enseignants0,063 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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