論文の概要: Insights Into the Nutritional Prevention of Macular Degeneration based
on a Comparative Topic Modeling Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00312v3
- Date: Sun, 12 Nov 2023 03:53:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-14 20:38:50.992624
- Title: Insights Into the Nutritional Prevention of Macular Degeneration based
on a Comparative Topic Modeling Approach
- Title（参考訳）: 比較トピックモデリングアプローチに基づく黄斑変性の栄養学的予防への視点
- 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
(NLP) 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
identify topics exhibiting distinct associations with significant results for
an outcome of interest by ranking them according to their proportional
occurrence in (and consistency of distribution across) reports of significant
effects. The proposed method was tested on broad-scope studies addressing
whether supplemental nutritional compounds significantly benefit macular
degeneration (MD). Six compounds were identified as having a particular
association with reports of significant results for benefiting MD. Four of
these were further supported in terms of effectiveness upon conducting a
follow-up literature search for validation (omega-3 fatty acids, copper,
zeaxanthin, and nitrates). The two not supported by the follow-up literature
search (niacin and molybdenum) also had scores in the lowest range under the
proposed scoring system, suggesting that the proposed methods score for a given
topic may be a viable proxy for its degree of association with the outcome of
interest and can be helpful in the search for potentially causal relationships.
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. All of this is accomplished while yielding valuable insights into the
prevention of MD.
- 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(NLP)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、有意な影響の報告(および分布の整合性)に比例して分類することで、利害関係に有意な結果をもたらすトピックを識別す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。
6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4つは, 続いて文献による検証(オメガ-3脂肪酸, 銅, ゼアキサンチン, 硝酸塩)を行った。
追従文献検索(ナイアシンとモリブデン)で支持されていない2つの指標は,提案したスコアシステムの下では最低範囲のスコアを有しており,提案手法のスコアは,興味ある結果と関連する程度に有効であり,潜在的因果関係の探索に有効である可能性が示唆された。
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。
これら全てはMDの予防に関する貴重な洞察を与えながら達成される。
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