Natural language processing to evaluate texting conversations between patients and healthcare providers during COVID-19 Home-Based Care in Rwanda at scale
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
Community isolation of patients with communicable infectious diseases limits spread of pathogens but our understanding of isolated patients' needs and challenges is incomplete. Rwanda deployed a digital health service nationally to assist public health clinicians to remotely monitor and support SARS-CoV-2 cases via their mobile phones using daily interactive short message service (SMS) check-ins. We aimed to assess the texting patterns and communicated topics to better understand patient experiences. We extracted data on all COVID-19 cases and exposed contacts who were enrolled in the WelTel text messaging program between March 18, 2020, and March 31, 2022, and linked demographic and clinical data from the national COVID-19 registry. A sample of the text conversation corpus was English-translated and labeled with topics of interest defined by medical experts. Multiple natural language processing (NLP) topic classification models were trained and compared using F1 scores. Best performing models were applied to classify unlabeled conversations. Total 33,081 isolated patients (mean age 33·9, range 0-100), 44% female, including 30,398 cases and 2,683 contacts) were registered in WelTel. Registered patients generated 12,119 interactive text conversations in Kinyarwanda (n = 8,183, 67%), English (n = 3,069, 25%) and other languages. Sufficiently trained large language models (LLMs) were unavailable for Kinyarwanda. Traditional machine learning (ML) models outperformed fine-tuned transformer architecture language models on the native untranslated language corpus, however, the reverse was observed of models trained on English-only data. The most frequently identified topics discussed included symptoms (69%), diagnostics (38%), social issues (19%), prevention (18%), healthcare logistics (16%), and treatment (8·5%). Education, advice, and triage on these topics were provided to patients. Interactive text messaging can be used to remotely support isolated patients in pandemics at scale. NLP can help evaluate the medical and social factors that affect isolated patients which could ultimately inform precision public health responses to future pandemics.
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.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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