子宫内膜异位症在线社区:机器学习如何帮助医生了解患者在线讨论的内容

科学领域:

• 数字健康数字健康
• 计算语言学 计算语言学
• 妇女健康 妇女健康

背景情况:

• 在线健康社区 (OHCs) 为患者提供平台,分享经验和寻求信息.
• 子宫内膜异位症是一种慢性疾病,影响了许多女性,对生活质量产生了重大影响.
• 了解OHC中患者生成的内容对于改善护理和支持至关重要.

研究的目的:

• 用机器学习来描述子宫内膜异位症在线社区中帖子和评论的内容.
• 在这些数字空间中识别流行话题,用户意图和讨论主题.

主要方法:

• 追溯描述性研究分析了来自Reddit子宫内膜异位症社区 (r/Endo,r/endometriosis) 的帖子和评论.
• 使用了机器学习技术,包括主题建模,人格识别和意图标签.
• 系统性能使用F1-score的准确度进行了评估.

主要成果:

• 对34,715条帖子和353,162条评论的分析揭示了关键话题:月经,症状分享,医疗预约,医疗故事和同情心.
• 主要目的是寻找与子宫内膜异位症相关的信息 (49%) 和经验 (29%).
• 观察到,使用者更喜欢切除而不是切除手术方法.

结论:

• 子宫内膜异位症OHC作为学习症状和分享医疗旅程的重要资源.
• 用户讨论强调在临床子宫内膜异位症护理中需要增加同情心.
• 人们显然需要改善患者获得可靠,高质量的子宫内膜异位症信息的机会.