Discovering Long COVID Symptom Patterns: Association Rule Mining and Sentiment Analysis in Social Media Tweets
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic is a substantial public health crisis that negatively affects human health and well-being. As a result of being infected with the coronavirus, patients can experience long-term health effects called long COVID syndrome. Multiple symptoms characterize this syndrome, and it is crucial to identify these symptoms as they may negatively impact patients' day-to-day lives. Breathlessness, fatigue, and brain fog are the 3 most common continuing and debilitating symptoms that patients with long COVID have reported, often months after the onset of COVID-19. OBJECTIVE: This study aimed to understand the patterns and behavior of long COVID symptoms reported by patients on the Twitter social media platform, which is vital to improving our understanding of long COVID. METHODS: Long COVID-related Twitter data were collected from May 1, 2020, to December 31, 2021. We used association rule mining techniques to identify frequent symptoms and establish relationships between symptoms among patients with long COVID in Twitter social media discussions. The highest confidence level-based detection was used to determine the most significant rules with 10% minimum confidence and 0.01% minimum support with a positive lift. RESULTS: Among the 30,327 tweets included in our study, the most frequent symptoms were brain fog (n=7812, 25.8%), fatigue (n=5284, 17.4%), breathing/lung issues (n=4750, 15.7%), heart issues (n=2900, 9.6%), flu symptoms (n=2824, 9.3%), depression (n=2256, 7.4%) and general pains (n=1786, 5.9%). Loss of smell and taste, cold, cough, chest pain, fever, headache, and arm pain emerged in 1.6% (n=474) to 5.3% (n=1616) of patients with long COVID. Furthermore, the highest confidence level-based detection successfully demonstrates the potential of association analysis and the Apriori algorithm to establish patterns to explore 57 meaningful relationship rules among long COVID symptoms. The strongest relationship revealed that patients with lung/breathing problems and loss of taste are likely to have a loss of smell with 77% confidence. CONCLUSIONS: There are very active social media discussions that could support the growing understanding of COVID-19 and its long-term impact. These discussions enable a potential field of research to analyze the behavior of long COVID syndrome. Exploratory data analysis using natural language processing methods revealed the symptoms and medical conditions related to long COVID discussions on the Twitter social media platform. Using Apriori algorithm-based association rules, we determined interesting and meaningful relationships between symptoms.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».