Análisis de Sentimiento de la Reconstrucción Mamaria Autóloga Mediante Procesamiento del Lenguaje Natural y...

Área de la Ciencia:

• Cirugía Plástica; Procesamiento del Lenguaje Natural; Resultados Informados por el Paciente

Sus antecedentes:

• Los colgajos autólogos se utilizan cada vez más para la reconstrucción posmastectomía.
• Los foros públicos proporcionan narrativas extensas de pacientes adecuadas para el análisis de procesamiento del lenguaje natural (PLN).
• Los modelos RoBERTa pueden analizar datos de texto generados por pacientes.

Objetivo del estudio:

• Evaluar el sentimiento y las emociones del paciente en relación con la reconstrucción autóloga utilizando colgajos de perforante epigástrico inferior profundo (DIEP), recto abdominal transverso (TRAM) y dorsal (LD).
• Comparar las experiencias informadas por los pacientes en diferentes tipos de colgajos.

Principales métodos:

• Se recopilaron reseñas de pacientes de RealSelf que hacían referencia a colgajos DIEP, TRAM o LD.
• Se aplicaron dos modelos de PLN: un clasificador binario de sentimiento (positivo/negativo) y un clasificador de emociones (miedo, tristeza, ira, asco, neutral, sorpresa, alegría).
• Se etiquetó cada reseña con su emoción de mayor puntuación.

Principales resultados:

• Se analizaron 212 publicaciones: 153 DIEP, 20 TRAM, 39 LD.
• Los colgajos DIEP mostraron el sentimiento positivo medio más alto (0,627), mientras que los colgajos TRAM tuvieron el más bajo (0,517).
• La alegría fue la emoción más frecuente para las reconstrucciones DIEP (68/153) y TRAM (7/20). Las reseñas de colgajos LD fueron las más frecuentes 'neutrales' (9/39).

Conclusiones:

• El análisis de PLN de las reseñas de pacientes indica que los colgajos DIEP son los que más se discuten y se asocian con un sentimiento positivo mayor que los TRAM o LD.
• Los perfiles de emociones revelan narrativas predominantemente alegres para DIEP, neutrales para LD y un sentimiento menos positivo para TRAM.
• Este enfoque de PLN captura experiencias de pacientes del mundo real a gran escala, complementando la investigación tradicional de resultados.