Disclosure Patterns of Opioid Use Disorders in Perinatal Care During the Opioid Epidemic on X From 2019 to 2021: Thematic Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2021, the United States experienced a 14% rise in fatal drug overdoses totaling 106,699 deaths, driven by harmful opioid use, particularly among individuals in the perinatal period who face increased risks associated with opioid use disorders (OUDs). Increased concerns about the impacts of escalating harmful opioid use among pregnant and postpartum persons are rising. Most of the current limited perinatal OUD studies were conducted using traditional methods, such as interviews and randomized controlled trials to understand OUD treatment, risk factors, and associated adverse effects. However, little is known about how social media data, such as X, formerly known as Twitter, can be leveraged to explore and identify broad perinatal OUD trends, disclosure and communication patterns, and public health surveillance about OUD in the perinatal period. OBJECTIVE: The objective is 3-fold: first, we aim to identify key themes and trends in perinatal OUD discussions on platform X. Second, we explore user engagement patterns, including replying and retweeting behaviors. Third, we investigate computational methods that could potentially streamline and scale the labor-intensive manual annotation effort. METHODS: We extracted 6 million raw perinatal-themed tweets posted by global X users during the opioid epidemic from May 2019 to October 2021. After data cleaning and sampling, we used 500 tweets related to OUD in the perinatal period by US X users for a thematic analysis using NVivo (Lumivero) software. RESULTS: Seven major themes emerged from our thematic analysis: (1) political views related to harmful opioid and other substance use, (2) perceptions of others' substance use, (3) lived experiences of opioid and other substance use, (4) news reports or papers related to opioid and other substance use, (5) health care initiatives, (6) adverse effects on children's health due to parental substance use, and (7) topics related to nonopioid substance use. Among these 7 themes, our user engagement analysis revealed that themes 4 and 5 received the highest average retweet counts, and theme 3 received the highest average tweet reply count. We further found that different computational methods excel in analyzing different themes. CONCLUSIONS: Social media platforms such as X can serve as a valuable tool for analyzing real-time discourse and exploring public perceptions, opinions, and behaviors related to maternal substance use, particularly, harmful opioid use in the perinatal period. More health promotion strategies can be carried out on social media platforms to provide educational support for the OUD perinatal population.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».