Emerging Trends of Self-Harm Using Sodium Nitrite in an Online Suicide Community: Observational Study Using Natural Language Processing Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is growing concern around the use of sodium nitrite (SN) as an emerging means of suicide, particularly among younger people. Given the limited information on the topic from traditional public health surveillance sources, we studied posts made to an online suicide discussion forum, "Sanctioned Suicide," which is a primary source of information on the use and procurement of SN. Objective: This study aims to determine the trends in SN purchase and use, as obtained via data mining from subscriber posts on the forum. We also aim to determine the substances and topics commonly co-occurring with SN, as well as the geographical distribution of users and sources of SN. Methods: We collected all publicly available from the site's inception in March 2018 to October 2022. Using data-driven methods, including natural language processing and machine learning, we analyzed the trends in SN mentions over time, including the locations of SN consumers and the sources from which SN is procured. We developed a transformer-based source and location classifier to determine the geographical distribution of the sources of SN. Results: Posts pertaining to SN show a rise in popularity, and there were statistically significant correlations between real-life use of SN and suicidal intent when compared to data from the Centers for Disease Control and Prevention (CDC) Wide-Ranging Online Data for Epidemiologic Research (⍴=0.727; P<.001) and the National Poison Data System (⍴=0.866; P=.001). We observed frequent co-mentions of antiemetics, benzodiazepines, and acid regulators with SN. Our proposed machine learning-based source and location classifier can detect potential sources of SN with an accuracy of 72.92% and showed consumption in the United States and elsewhere. Conclusions: Vital information about SN and other emerging mechanisms of suicide can be obtained from online forums.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 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 ».