Categorising patient concerns using natural language processing techniques
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Patient feedback is critical to identify and resolve patient safety and experience issues in healthcare systems. However, large volumes of unstructured text data can pose problems for manual (human) analysis. This study reports the results of using a semiautomated, computational topic-modelling approach to analyse a corpus of patient feedback. METHODS: Patient concerns were received by Alberta Health Services between 2011 and 2018 (n=76 163), regarding 806 care facilities in 163 municipalities, including hospitals, clinics, community care centres and retirement homes, in a province of 4.4 million. Their existing framework requires manual labelling of pre-defined categories. We applied an automated latent Dirichlet allocation (LDA)-based topic modelling algorithm to identify the topics present in these concerns, and thereby produce a framework-free categorisation. RESULTS: The LDA model produced 40 topics which, following manual interpretation by researchers, were reduced to 28 coherent topics. The most frequent topics identified were communication issues causing delays (frequency: 10.58%), community care for elderly patients (8.82%), interactions with nurses (8.80%) and emergency department care (7.52%). Many patient concerns were categorised into multiple topics. Some were more specific versions of categories from the existing framework (eg, communication issues causing delays), while others were novel (eg, smoking in inappropriate settings). DISCUSSION: LDA-generated topics were more nuanced than the manually labelled categories. For example, LDA found that concerns with community care were related to concerns about nursing for seniors, providing opportunities for insight and action. CONCLUSION: Our findings outline the range of concerns patients share in a large health system and demonstrate the usefulness of using LDA to identify categories of patient concerns.
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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 | 0,009 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».