論文の概要: Chronic Pain and Language: A Topic Modelling Approach to Personal Pain Descriptions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.00402v1
• Date: Wed, 1 Sep 2021 14:31:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-02 14:14:19.393909
• Title: Chronic Pain and Language: A Topic Modelling Approach to Personal Pain Descriptions
• Title（参考訳）: 慢性的な痛みと言語:個人的痛み記述に対するトピックモデリングアプローチ
• Authors: Diogo A. P. Nunes, David Martins de Matos, Joana Ferreira Gomes, Fani Neto
• Abstract要約: 慢性的な痛みは主要な健康問題として認識されており、経済だけでなく、社会や個人のレベルにも影響を及ぼす。 個人的かつ主観的な経験であるため、慢性的な痛みを純粋に有害な刺激として、外的かつ公平に経験し、説明し、解釈することは不可能である。 本稿では,慢性痛の言語記述におけるパターン認識のためのトピックモデリング手法を提案し,これらのパターンを用いて痛み経験の定量化と評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.688204255655161
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Chronic pain is recognized as a major health problem, with impacts not only at the economic, but also at the social, and individual levels. Being a private and subjective experience, it is impossible to externally and impartially experience, describe, and interpret chronic pain as a purely noxious stimulus that would directly point to a causal agent and facilitate its mitigation, contrary to acute pain, the assessment of which is usually straightforward. Verbal communication is, thus, key to convey relevant information to health professionals that would otherwise not be accessible to external entities, namely, intrinsic qualities about the painful experience and the patient. We propose and discuss a topic modelling approach to recognize patterns in verbal descriptions of chronic pain, and use these patterns to quantify and qualify experiences of pain. Our approaches allow for the extraction of novel insights on chronic pain experiences from the obtained topic models and latent spaces. We argue that our results are clinically relevant for the assessment and management of chronic pain.
• Abstract（参考訳）: 慢性的な痛みは主要な健康問題として認識されており、経済だけでなく社会的、個人レベルでも影響がある。 個人的かつ主観的な経験として、慢性的な痛みを純粋に有害な刺激として外的かつ公平に経験し、説明し、解釈することは不可能であり、それは原因要因を直接指し、その緩和を促進する。 したがって、言語コミュニケーションは、外部のエンティティ、すなわち痛みを伴う経験と患者に関する本質的な品質にアクセスできない健康専門家に関連情報を伝達する鍵となる。 慢性痛の言語記述におけるパターン認識のためのトピックモデリング手法を提案し,検討し,そのパターンを用いて痛み経験を定量化し,評価する。 提案手法は,得られたトピックモデルと潜在空間から,慢性的な痛み経験に関する新たな知見を抽出できる。 本研究は,慢性痛の評価と管理に臨床的に関連があることを論じる。

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