論文の概要: Dynamic Topic Language Model on Heterogeneous Children's Mental Health Clinical Notes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14180v1
• Date: Tue, 19 Dec 2023 00:36:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-31 03:47:22.215568
• Title: Dynamic Topic Language Model on Heterogeneous Children's Mental Health Clinical Notes
• Title（参考訳）: 不均一児のメンタルヘルス臨床ノートにおける動的トピック言語モデル
• Authors: Hanwen Ye, Tatiana Moreno, Adrianne Alpern, Louis Ehwerhemuepha, Annie Qu
• Abstract要約: 本研究では、新型コロナウイルス感染拡大に伴う子どものメンタルヘルスの進展について検討する。 臨床医は、性同一性に関連する子供のメンタルヘルスの格差を認識するための貴重な洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1924558411945994
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mental health diseases affect children's lives and well-beings which have received increased attention since the COVID-19 pandemic. Analyzing psychiatric clinical notes with topic models is critical to evaluate children's mental status over time. However, few topic models are built for longitudinal settings, and they fail to keep consistent topics and capture temporal trajectories for each document. To address these challenges, we develop a longitudinal topic model with time-invariant topics and individualized temporal dependencies on the evolving document metadata. Our model preserves the semantic meaning of discovered topics over time and incorporates heterogeneity among documents. In particular, when documents can be categorized, we propose an unsupervised topics learning approach to maximize topic heterogeneity across different document groups. We also present an efficient variational optimization procedure adapted for the multistage longitudinal setting. In this case study, we apply our method to the psychiatric clinical notes from a large tertiary pediatric hospital in Southern California and achieve a 38% increase in the overall coherence of extracted topics. Our real data analysis reveals that children tend to express more negative emotions during state shutdowns and more positive when schools reopen. Furthermore, it suggests that sexual and gender minority (SGM) children display more pronounced reactions to major COVID-19 events and a greater sensitivity to vaccine-related news than non-SGM children. This study examines the progression of children's mental health during the pandemic and offers clinicians valuable insights to recognize the disparities in children's mental health related to their sexual and gender identities.
• Abstract（参考訳）: メンタルヘルス(メンタルヘルス)は、新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミック以降注目を浴びている子どもの生活や健康に影響を及ぼす。 話題モデルを用いた精神科臨床ノートの分析は、子どもの精神状態を評価する上で重要である。 しかし、縦長設定のために構築されるトピックモデルはほとんどなく、一貫したトピックを保持し、各ドキュメントの時間的軌跡を捉えない。 これらの課題に対処するため,我々は,進化する文書メタデータに対する時間不変なトピックと個別の時間依存を持つ縦型トピックモデルを開発した。 本モデルは,発見トピックの意味を時間とともに保存し,文書間に不均一性を組み込む。 特に,文書を分類できる場合には,異なる文書群間の話題の多様性を最大化するための教師なしトピック学習手法を提案する。 また,多段長手設定に適応した効率的な変分最適化手法を提案する。 本研究では,南カリフォルニアの大型第3次小児病院の精神科臨床ノートに本手法を適用し,抽出されたトピックの全体的一貫性を38%向上させた。 実際のデータ分析によると、子どもたちは州が閉鎖されたときによりネガティブな感情を表現し、学校が再開するとよりポジティブになる。 さらに、SGM(性的・セクシュアル・マイノリティ)の子供は、主要な新型コロナウイルスのイベントに対してより顕著な反応を示し、ワクチン関連のニュースに対する感受性が非SGMの子供よりも高いことを示唆している。 本研究は、パンデミック中の子どものメンタルヘルスの進展を調査し、臨床医が子どものメンタルヘルスにおける性同一性に関する格差を認識するための貴重な洞察を提供する。

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