オンライン情報源からの患者経験をガイドラインに含めること：疥癬に関する自然言語処理研究

科学分野:

• 公衆衛生
• ヘルスインフォマティクス
• 患者中心のケア

背景:

• 患者経験をガイドライン開発に統合することは、質と関連性を向上させます。
• 患者経験の意味のある包含は、現在の実践における課題のままです。
• 患者経験的知識にアクセスして利用するための新しい方法が必要です。

研究 の 目的:

• 自然言語処理（NLP）をガイドライン開発の革新的なツールとして実証すること。
• 疥癬に関する患者の経験的知識に関する洞察を得ること。
• 患者の経験をガイドライン開発プロセスに組み込むこと。

主な方法:

• 「dokter.nl」からの疥癬に関する5781件の患者投稿の分析（2014年12月～2023年5月）。
• 構造的トピックモデリングを利用して、患者経験におけるテーマ別クラスターを特定しました。
• 患者から報告された情報を抽出および合成するためにNLP技術を適用しました。

主要な成果:

• 患者フォーラムの議論から13の主要なテーマを特定しました。
• コミュニティサポート、治療の不確実性、掻痒管理が一般的なテーマでした。
• 疥癬とその治療の重大な心理社会的負担を強調し、ガイドラインの改訂に情報を提供しました。

結論:

• NLPは、患者の経験的知識を医療ガイドラインに組み込むための、新規でアクセス可能な方法を提供します。
• このアプローチは、患者にさらなる負担をかけることなくガイドライン開発を強化します。
• この研究は、オランダの公衆衛生ガイドラインに患者の洞察を正常に統合しました。