Using Twitter to Surveil the Opioid Epidemic in North Carolina: An Exploratory Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Over the last two decades, deaths associated with opioids have escalated in number and geographic spread, impacting more and more individuals, families, and communities. Reflecting on the shifting nature of the opioid overdose crisis, Dasgupta, Beletsky, and Ciccarone offer a triphasic framework to explain that opioid overdose deaths (OODs) shifted from prescription opioids for pain (beginning in 2000), to heroin (2010 to 2015), and then to synthetic opioids (beginning in 2013). Given the rapidly shifting nature of OODs, timelier surveillance data are critical to inform strategies that combat the opioid crisis. Using easily accessible and near real-time social media data to improve public health surveillance efforts related to the opioid crisis is a promising area of research. OBJECTIVE: This study explored the potential of using Twitter data to monitor the opioid epidemic. Specifically, this study investigated the extent to which the content of opioid-related tweets corresponds with the triphasic nature of the opioid crisis and correlates with OODs in North Carolina between 2009 and 2017. METHODS: Opioid-related Twitter posts were obtained using Crimson Hexagon, and were classified as relating to prescription opioids, heroin, and synthetic opioids using natural language processing. This process resulted in a corpus of 100,777 posts consisting of tweets, retweets, mentions, and replies. Using a random sample of 10,000 posts from the corpus, we identified opioid-related terms by analyzing word frequency for each year. OODs were obtained from the Multiple Cause of Death database from the Centers for Disease Control and Prevention Wide-ranging Online Data for Epidemiologic Research (CDC WONDER). Least squares regression and Granger tests compared patterns of opioid-related posts with OODs. RESULTS: The pattern of tweets related to prescription opioids, heroin, and synthetic opioids resembled the triphasic nature of OODs. For prescription opioids, tweet counts and OODs were statistically unrelated. Tweets mentioning heroin and synthetic opioids were significantly associated with heroin OODs and synthetic OODs in the same year (P=.01 and P<.001, respectively), as well as in the following year (P=.03 and P=.01, respectively). Moreover, heroin tweets in a given year predicted heroin deaths better than lagged heroin OODs alone (P=.03). CONCLUSIONS: Findings support using Twitter data as a timely indicator of opioid overdose mortality, especially for heroin.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».