基于主题框架的大规模自报告社交媒体阿片类使用障碍治疗分析框架——以 Buprenorphine 产品为例
计算机与社会
2024-10-03 v1 计算与语言
摘要
背景：阿片类使用障碍（OUD）的关键获批药物之一是 buprenorphine。尽管其流行度高，个体常在社交媒体平台如 Reddit 上报告各种关于 buprenorphine 治疗的信息需求。然而，关键挑战在于如何 characterize 这些需求。本研究我们提出一种基于主题的框架来策展和分析大规模社交媒体数据，以刻画自报告治疗信息需求（TINs）。方法：我们收集了来自 r/Suboxone（Buprenorphine 产品最大的 Reddit 子社区之一）的 15,253 篇帖子。遵循标准协议，我们首先识别并定义五个主要主题，然后对 6,000 篇帖子进行编码，其中一篇帖子可标记为适用的一个到三个主题。最后，我们通过分析每个组的样本来确定每个主题或主题组合出现的最频繁的子主题（话题）。结果：在 6,000 篇帖子中，40.3% 包含单个主题，36% 包含两个主题，13.9% 包含三个主题。每个主题或主题组合出现频率最高的话题都伴随若干关键发现——在恢复期间报告心理和生理效应的现象频繁发生、获取 buprenorphine 的复杂性，以及关于在不同恢复阶段的药物给药、减量和使用其他物质的信息差。此外，自疗法策略和同行驱动的建议揭示了宝贵的见解和潜在的误解。结论：我们提出的框架所得出的发现可以为更好的患者教育和患者-医生沟通提供信息，设计系统性干预以解决治疗相关的误解和谣言，并简化未来研究假设的生成。
引用
@article{arxiv.2410.01633,
title = {A Thematic Framework for Analyzing Large-scale Self-reported Social Media Data on Opioid Use Disorder Treatment Using Buprenorphine Product},
author = {Madhusudan Basak and Omar Sharif and Sarah E. Lord and Jacob T. Borodovsky and Lisa A. Marsch and Sandra A. Springer and Edward Nunes and Charlie D. Brackett and Luke J. ArchiBald and Sarah M. Preum},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.01633},
year = {2024}
}