A Neural Network Approach for Understanding Patient Experiences of Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD): Retrospective, Cross-sectional Study of Social Media Content
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The abundance of online content contributed by patients is a rich source of insight about the lived experience of disease. Patients share disease experiences with other members of the patient and caregiver community and do so using their own lexicon of words and phrases. This lexicon and the topics that are communicated using words and phrases belonging to the lexicon help us better understand disease burden. Insights from social media may ultimately guide clinical development in ways that ensure that future treatments are fit for purpose from the patient's perspective. OBJECTIVE: We sought insights into the patient experience of chronic obstructive pulmonary disease (COPD) by analyzing a substantial corpus of social media content. The corpus was sufficiently large to make manual review and manual coding all but impossible to perform in a consistent and systematic fashion. Advanced analytics were applied to the corpus content in the search for associations between symptoms and impacts across the entire text corpus. METHODS: We conducted a retrospective, cross-sectional study of 5663 posts sourced from open blogs and online forum posts published by COPD patients between February 2016 and August 2019. We applied a novel neural network approach to identify a lexicon of community words and phrases used by patients to describe their symptoms. We used this lexicon to explore the relationship between COPD symptoms and disease-related impacts. RESULTS: We identified a diverse lexicon of community words and phrases for COPD symptoms, including gasping, wheezy, mucus-y, and muck. These symptoms were mentioned in association with specific words and phrases for disease impact such as frightening, breathing discomfort, and difficulty exercising. Furthermore, we found an association between mucus hypersecretion and moderate disease severity, which distinguished mucus from the other main COPD symptoms, namely breathlessness and cough. CONCLUSIONS: We demonstrated the potential of neural networks and advanced analytics to gain patient-focused insights about how each distinct COPD symptom contributes to the burden of chronic and acute respiratory illness. Using a neural network approach, we identified words and phrases for COPD symptoms that were specific to the patient community. Identifying patterns in the association between symptoms and impacts deepened our understanding of the patient experience of COPD. This approach can be readily applied to other disease areas.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».