Discussions of Antibiotic Resistance on Social Media Platforms: Text Mining and Mixed Methods Content Analysis Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: With the increasing popularity of web 2.0 apps, social media has made it possible for individuals to post messages on antibiotic ineffectiveness. In such online conversations, patients discuss their quality of life (QoL). Social media have become key tools for finding and disseminating medical information. Objective: To identify the main themes of discussion, the difficulties encountered by patients with respect to antibiotic ineffectiveness and the impact on their QoL (physical, psychological, social, or financial). Methods: A noninterventional retrospective study was carried out by collecting social media posts in French language written by internet users mentioning their experience with antibiotics, and the impact of their ineffectiveness on their QoL. Messages posted between January 2014 and July 2020 were extracted from French-speaking publicly available online forums. Results: A total of 3773 messages were included in the analysis corpus after extraction and filtering. These messages were posted by 2335 individual web users, most of them being women around 35 years of age. Inefficacy of treatment options and the lack of information regarding the use of antibiotics were among the most discussed topics. QoL was discussed in 63% of the 3773 messages posted. The most common is the physical impact (78%). Patients discussed the persistence of symptoms and adverse effects. The second kind of impact is psychological (65%), characterized by feelings of anxiety or despair about the situation. Conclusions: This social media analysis allowed us to identify a strong impact of the perceived ineffectiveness of antibiotic therapy on patients' daily life particularly in terms of physical and psychological consequences. These results provide health care experts information directly generated by patients regarding their own experiences. Social media studies constitute a complementary source of evidence that could be used to optimize messages to the public about appropriate use of antibiotics.
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 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».