Applications of Natural Language Processing and Large Language Models for Social Determinants of Health: Protocol for a Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In recent years, the intersection of natural language processing (NLP) and public health has opened innovative pathways for investigating social determinants of health (SDOH) in textual datasets. Despite the promise of NLP in the SDOH domain, the literature is dispersed across various disciplines, and there is a need to consolidate existing knowledge, identify knowledge gaps in the literature, and inform future research directions in this emerging field. OBJECTIVE: This research protocol describes a systematic review to identify and highlight NLP techniques, including large language models, used for SDOH-related studies. METHODS: A search strategy will be executed across PubMed, Web of Science, IEEE Xplore, Scopus, PsycINFO, HealthSource: Academic Nursing, and ACL Anthology to find studies published in English between 2014 and 2024. Three reviewers (SR, ZZ, and YC) will independently screen the studies to avoid voting bias, and two (AS and YX) additional reviewers will resolve any conflicts during the screening process. We will further screen studies that cited the included studies (forward search). Following the title abstract and full-text screening, the characteristics and main findings of the included studies and resources will be tabulated, visualized, and summarized. RESULTS: The search strategy was formulated and run across the 7 databases in August 2024. We expect the results to be submitted for peer review publication in early 2025. As of December 2024, the title and abstract screening was underway. CONCLUSIONS: This systematic review aims to provide a comprehensive study of existing research on the application of NLP for various SDOH tasks across multiple textual datasets. By rigorously evaluating the methodologies, tools, and outcomes of eligible studies, the review will identify gaps in current knowledge and suggest directions for future research in the form of specific research questions. The findings will be instrumental in developing more effective NLP models for SDOH, ultimately contributing to improved health outcomes and a better understanding of social determinants in diverse populations. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/66094.
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 | 0,087 | 0,133 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,060 | 0,010 |
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 ».