Natural Language Processing Methods to Empirically Explore Social Contexts and Needs in Cancer Patient Notes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: There is an unmet need to empirically explore and understand drivers of cancer disparities, particularly social determinants of health. We explored natural language processing methods to automatically and empirically extract clinical documentation of social contexts and needs that may underlie disparities. METHODS: This was a retrospective analysis of 230,325 clinical notes from 5,285 patients treated with radiotherapy from 2007 to 2019. We compared linguistic features among White versus non-White, low-income insurance versus other insurance, and male versus female patients' notes. Log odds ratios with an informative Dirichlet prior were calculated to compare words over-represented in each group. A variational autoencoder topic model was applied, and topic probability was compared between groups. The presence of machine-learnable bias was explored by developing statistical and neural demographic group classifiers. RESULTS: Terms associated with varied social contexts and needs were identified for all demographic group comparisons. For example, notes of non-White and low-income insurance patients were over-represented with terms associated with housing and transportation, whereas notes of White and other insurance patients were over-represented with terms related to physical activity. Topic models identified a social history topic, and topic probability varied significantly between the demographic group comparisons. Classification models performed poorly at classifying notes of non-White and low-income insurance patients (F1 of 0.30 and 0.23, respectively). CONCLUSION: Exploration of linguistic differences in clinical notes between patients of different race/ethnicity, insurance status, and sex identified social contexts and needs in patients with cancer and revealed high-level differences in notes. Future work is needed to validate whether these findings may play a role in cancer disparities.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 découle