論文の概要: Comparative Topic Modeling for Determinants of Divergent Report Results
Applied to Macular Degeneration Studies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00312v1
- Date: Fri, 1 Sep 2023 07:53:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-04 14:11:28.081232
- Title: Comparative Topic Modeling for Determinants of Divergent Report Results
Applied to Macular Degeneration Studies
- Title（参考訳）: 黄斑変性研究に応用された異種報告結果決定要因に関する比較話題モデリング
- Authors: Lucas Cassiel Jacaruso
- Abstract要約: 本研究は, 比較トピックモデリング手法を提案する。
本手法は, 補充栄養成分が黄斑変性(MD)に有益であるか否かを, 広視野で検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Topic modeling and text mining are subsets of Natural Language Processing
with relevance for conducting meta-analysis (MA) and systematic review (SR).
For evidence synthesis, the above NLP methods are conventionally used for
topic-specific literature searches or extracting values from reports to
automate essential phases of SR and MA. Instead, this work proposes a
comparative topic modeling approach to analyze reports of contradictory results
on the same general research question. Specifically, the objective is to find
topics exhibiting distinct associations with significant results for an outcome
of interest by ranking them according to their proportional occurrence and
consistency of distribution across reports of significant results. The proposed
method was tested on broad-scope studies addressing whether supplemental
nutritional compounds significantly benefit macular degeneration (MD). Eight
compounds were identified as having a particular association with reports of
significant results for benefitting MD. Six of these were further supported in
terms of effectiveness upon conducting a follow-up literature search for
validation (omega-3 fatty acids, copper, zeaxanthin, lutein, zinc, and
nitrates). The two not supported by the follow-up literature search (niacin and
molybdenum) also had the lowest scores under the proposed methods ranking
system, suggesting that the proposed method's score for a given topic is a
viable proxy for its degree of association with the outcome of interest. These
results underpin the proposed methods potential to add specificity in
understanding effects from broad-scope reports, elucidate topics of interest
for future research, and guide evidence synthesis in a systematic and scalable
way.
- Abstract（参考訳）: トピックモデリングとテキストマイニングは、自然言語処理のサブセットであり、メタ分析(MA)と体系的レビュー(SR)の実施に関係している。
証拠合成では、従来のNLP法は、SRとMAの必須フェーズを自動化するために、トピック固有の文献検索やレポートからの値抽出に用いられている。
そこで本研究では,同じ一般研究質問に対する矛盾した結果の報告を分析するための,比較トピックモデリング手法を提案する。
具体的には,有意な結果の報告にまたがって,その比例発生と分布の一貫性に応じてランク付けすることで,有意な結果と有意な関連を示すトピックを見つけることを目的とする。
本手法は, 補充栄養成分が黄斑変性(MD)に有益であるか否かを, 広視野で検討した。
8種類の化合物がMDに有意な効果を示す報告と特異的に関連していると同定された。
これらのうち6つは、検証のための後続の文献検索(オメガ-3脂肪酸、銅、ゼアキサンチン、ルテイン、亜鉛、硝酸)を行うことで、さらに有効性が支持された。
追記された文献検索(ナイアシンとモリブデン)で支えられていない2つの手法は,提案手法のランク付けシステムにおいて最も低いスコアを有しており,提案手法のスコアが関心度と相関する上で有効な指標であることが示唆された。
これらの結果から,提案手法は,広視野報告書の効果の理解に特異性を加え,今後の研究の課題を解明し,体系的かつスケーラブルな手法でエビデンス合成を導出する可能性が示唆された。
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