新加坡妇女的乳腺癌查知识和情感:使用主题建模,情感分析和结构化问卷数据的混合方法研究

科学领域:

• 公共卫生 公共卫生
• 医疗信息学 医疗信息学
• 行为科学 行为科学

背景情况:

• 在新加坡,尽管有公共卫生运动和财政激励措施,但乳房扫描查的普及率低于40%.
• 传统的调查往往错过了对乳腺癌 (BC) 查的细微态度,限制了对影响因素的理解.
• 自然语言处理 (NLP) 提供了一种分析自由文本响应的方法,以深入了解选行为.

研究的目的:

• 用混合方法数据来描述女性对乳房扫描查的态度.
• 检查乳腺癌 (BC) 意识与接受查的意愿之间的关联.
• 通过对自由文本答案的NLP分析,识别影响选决策的障碍和促进者.

主要方法:

• 一项横截面研究涉及4169名35-59岁的新加坡妇女,使用在线问卷和BC教育测试.
• 乳腺癌 (BC) 意识被定义为在教育后测试中得分>80%.
• 应用了NLP技术,包括比特尔主题建模和情绪分析,对3819个英语自由文本回复进行了量化主题和情绪调.

主要成果:

• 与BC无知的女性相比,乳腺癌 (BC) 意识的女性的查动机 (aOR 2.88) 显着更高.
• 对于较高的住房类型,婚姻状况和事先参加查,发现了积极的动机关联.
• NLP分析显示,有动机的女性强调早期检测的好处,而中立的女性则专注于疼痛和成本障碍,有着独特的情感情绪.

结论:

• 将定量数据与NLP相结合,揭示了动机和中立女性之间查概念的不同情感框架.
• 研究结果强调了仅仅以知识或意图为中心的方法在理解查行为方面的局限性.
• 建议采用情感定制的乳腺癌 (BC) 教育和预防策略,以改善查采用率.