論文の概要: Topic Modeling on Clinical Social Work Notes for Exploring Social
Determinants of Health Factors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01462v1
- Date: Fri, 2 Dec 2022 21:54:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-06 16:20:35.348374
- Title: Topic Modeling on Clinical Social Work Notes for Exploring Social
Determinants of Health Factors
- Title（参考訳）: 健康要因の社会的要因探索のための臨床ソーシャルワークノートのトピックモデリング
- Authors: Shenghuan Sun, Travis Zack, Madhumita Sushil, Atul J. Butte
- Abstract要約: ソーシャルワーカーによる臨床ノートは、健康決定因子(SDoH)に関するより豊富なデータソースを提供するかもしれない
我々は、カリフォルニア大学サンフランシスコ校の181,644人の患者から、0.95万の臨床ソーシャルワークノートを多種多様に同定したコーパスを回収した。
ソーシャルワークノートには、個人のSDoHについて、豊かで、ユニークで、その他に持続不可能な情報が含まれていることを実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.30586855806896046
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Most research studying social determinants of health (SDoH) has focused on
physician notes or structured elements of the electronic medical record (EMR).
We hypothesize that clinical notes from social workers, whose role is to
ameliorate social and economic factors, might provide a richer source of data
on SDoH. We sought to perform topic modeling to identify robust topics of
discussion within a large cohort of social work notes. We retrieved a diverse,
deidentified corpus of 0.95 million clinical social work notes from 181,644
patients at the University of California, San Francisco. We used word frequency
analysis and Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling analysis to
characterize this corpus and identify potential topics of discussion. Word
frequency analysis identified both medical and non-medical terms associated
with specific ICD10 chapters. The LDA topic modeling analysis extracted 11
topics related to social determinants of health risk factors including
financial status, abuse history, social support, risk of death, and mental
health. In addition, the topic modeling approach captured the variation between
different types of social work notes and across patients with different types
of diseases or conditions. We demonstrated that social work notes contain rich,
unique, and otherwise unobtainable information on an individual's SDoH.
- Abstract（参考訳）: 健康の社会的決定因子(SDoH)を研究するほとんどの研究は、電子カルテ(EMR)の医師注記や構造化要素に焦点を当てている。
社会的・経済的要因を改良する役割を持つソーシャルワーカーによる臨床ノートは、SDoHに関するより豊富なデータソースを提供する可能性があると仮定する。
我々は,ソーシャルワークノートの膨大なコホートの中で,ロバストな議論トピックを特定するためのトピックモデリングの実施を試みた。
カリフォルニア大学サンフランシスコ校の181,644人の患者から、多種多様で身元不明の医療ソーシャルワークノートのコーパスを採取した。
単語頻度解析とLDA(Latent Dirichlet Allocation)のトピックモデリング分析を用いて,このコーパスを特徴付け,議論の潜在的トピックを特定した。
単語頻度分析では、特定のICD10章に関連する医学用語と非医学用語の両方が同定された。
ldaのトピックモデリング分析は、金融状況、虐待歴、社会支援、死亡リスク、精神健康など、健康リスク要因の社会的決定要因に関する11のトピックを抽出した。
さらに、トピックモデリングアプローチでは、さまざまな種類の社会作業ノートと、異なる種類の疾患や状態の患者間での変動を捉えた。
ソーシャルワークノートには、個人のSDoHについて、豊かで、ユニークで、その他に持続不可能な情報が含まれていることを実証した。
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