Probing Public Perceptions of Antidepressants on Social Media: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Antidepressants are crucial for managing major depressive disorders; however, nonadherence remains a widespread challenge, driven by concerns over side effects, fear of dependency, and doubts about efficacy. Understanding patients' experiences is essential for improving patient-centered care and enhancing adherence, which prioritizes individual needs in treatment. Objective: This study aims to gain a deeper understanding of patient experiences with antidepressants, providing insights that health care providers, families, and communities can develop into personalized treatment strategies. By integrating patient-centered care, these processes may improve satisfaction and adherence with antidepressants. Methods: Data were collected from AskaPatient and Reddit, analyzed using natural language processing and large language models. Analytical techniques included sentiment analysis, emotion detection, personality profiling, and topic modeling. Furthermore, demographic variations in patient experiences were also examined to offer a comprehensive understanding of discussions around antidepressants. Results: Sentiment and emotion analysis revealed that the majority of discussions (21,499/36,253, 59.3%) expressed neutral sentiments, with negative sentiments following closely (13,922/36,253, 38.4%). The most common emotions were fear (16,196/36,253, 44.66%) and sadness (12,507/36,253, 34.49%). The largest topic, "Mental Health and Relationships," accounted for 11.69% (3755/36,253) of the discussions, which indicated a significant focus on managing mental health conditions. Discussions around nonadherence were marked by fear, followed by sadness, while self-care discussions showed a notable trend of sadness. Conclusions: These psychological insights into public perceptions of antidepressants provide a foundation for developing tailored, patient-centered treatment approaches that align with individual needs, enhancing both effectiveness and empathy of care.
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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 | 0,008 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».