Improving Web-Based Treatment Intake for Multiple Mental and Substance Use Disorders by Text Mining and Machine Learning: Algorithm Development and Validation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Text mining and machine learning are increasingly used in mental health care practice and research, potentially saving time and effort in the diagnosis and monitoring of patients. Previous studies showed that mental disorders can be detected based on text, but they focused on screening for a single predefined disorder instead of multiple disorders simultaneously. OBJECTIVE: The aim of this study is to develop a Dutch multi-class text-classification model to screen for a range of mental disorders to refer new patients to the most suitable treatment. METHODS: On the basis of textual responses of patients (N=5863) to a questionnaire currently used for intake and referral, a 7-class classifier was developed to distinguish among anxiety, panic, posttraumatic stress, mood, eating, substance use, and somatic symptom disorders. A linear support vector machine was fitted using nested cross-validation grid search. RESULTS: The highest classification rate was found for eating disorders (82%). The scores for panic (55%), posttraumatic stress (52%), mood (50%), somatic symptom (50%), anxiety (35%), and substance use disorders (33%) were lower, likely because of overlapping symptoms. The overall classification accuracy (49%) was reasonable for a 7-class classifier. CONCLUSIONS: A classification model was developed that could screen text for multiple mental health disorders. The screener resulted in an additional outcome score that may serve as input for a formal diagnostic interview and referral. This may lead to a more efficient and standardized intake process.
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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 | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».