Understanding Side Effects of Antidepressants: Large-scale Longitudinal Study on Social Media Data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Antidepressants are known to show heterogeneous effects across individuals and conditions, posing challenges to understanding their efficacy in mental health treatment. Social media platforms enable individuals to share their day-to-day concerns with others and thereby can function as unobtrusive, large-scale, and naturalistic data sources to study the longitudinal behavior of individuals taking antidepressants. OBJECTIVE: We aim to understand the side effects of antidepressants from naturalistic expressions of individuals on social media. METHODS: On a large-scale Twitter data set of individuals who self-reported using antidepressants, a quasi-experimental study using unsupervised language analysis was conducted to extract keywords that distinguish individuals who improved and who did not improve following the use of antidepressants. The net data set consists of over 8 million Twitter posts made by over 300,000 users in a 4-year period between January 1, 2014, and February 15, 2018. RESULTS: Five major side effects of antidepressants were studied: sleep, weight, eating, pain, and sexual issues. Social media language revealed keywords related to these side effects. In particular, antidepressants were found to show a spectrum of effects from decrease to increase in each of these side effects. CONCLUSIONS: This work enhances the understanding of the side effects of antidepressants by identifying distinct linguistic markers in the longitudinal social media data of individuals showing the most and least improvement following the self-reported intake of antidepressants. One implication of this work concerns the potential of social media data as an effective means to support digital pharmacovigilance and digital therapeutics. These results can inform clinicians in tailoring their discussion and assessment of side effects and inform patients about what to potentially expect and what may or may not be within the realm of normal aftereffects of antidepressants.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».