論文の概要: Probabilistic emotion and sentiment modelling of patient-reported experiences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04367v1
• Date: Tue, 9 Jan 2024 05:39:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-10 16:39:51.297679
• Title: Probabilistic emotion and sentiment modelling of patient-reported experiences
• Title（参考訳）: 患者報告体験の確率的感情と感情モデリング
• Authors: Curtis Murray, Lewis Mitchell, Jonathan Tuke, Mark Mackay
• Abstract要約: 本研究では,オンライン体験談話から患者感情をモデル化する新しい手法を提案する。 ケアオピニオンから患者が報告した経験を分析するために,メタデータネットワークトピックをモデル化する。 マルチラベル感情とバイナリ感情の両方を予測できる確率論的・文脈特異的感情推薦システムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.04096453902709291
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This study introduces a novel methodology for modelling patient emotions from online patient experience narratives. We employed metadata network topic modelling to analyse patient-reported experiences from Care Opinion, revealing key emotional themes linked to patient-caregiver interactions and clinical outcomes. We develop a probabilistic, context-specific emotion recommender system capable of predicting both multilabel emotions and binary sentiments using a naive Bayes classifier using contextually meaningful topics as predictors. The superior performance of our predicted emotions under this model compared to baseline models was assessed using the information retrieval metrics nDCG and Q-measure, and our predicted sentiments achieved an F1 score of 0.921, significantly outperforming standard sentiment lexicons. This method offers a transparent, cost-effective way to understand patient feedback, enhancing traditional collection methods and informing individualised patient care. Our findings are accessible via an R package and interactive dashboard, providing valuable tools for healthcare researchers and practitioners.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,オンライン患者体験物語から患者感情をモデル化する新しい手法を提案する。 ケアオピニオンから患者に報告された経験を分析し,患者と介護者の相互作用と臨床結果に関連する重要な感情的テーマを明らかにするために,メタデータネットワークトピックスモデリングを用いた。 文脈に有意義な話題を予測器として用い,ナイーブベイズ分類器を用いて,多段感情とバイナリ感情の両方を予測できる確率的・文脈特異的感情推薦システムを開発した。 本モデルにおける予測感情の性能は, 情報検索指標 ndcg と q-measure を用いて評価し, f1 スコア 0.921 となり, 標準感情レキシコンを有意に上回った。 患者からのフィードバックを理解し、従来の収集方法を強化し、個別の患者ケアを通知する透過的で費用対効果の高い方法を提供する。 我々の発見は、Rパッケージとインタラクティブダッシュボードを通じてアクセスでき、医療研究者や実践者にとって貴重なツールを提供する。

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