論文の概要: Unveiling Disparities in Maternity Care: A Topic Modelling Approach to Analysing Maternity Incident Investigation Reports
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08328v1
- Date: Thu, 11 Jul 2024 09:26:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-12 18:09:27.573813
- Title: Unveiling Disparities in Maternity Care: A Topic Modelling Approach to Analysing Maternity Incident Investigation Reports
- Title（参考訳）: 母性ケアにおける格差の解消--母性事故調査報告の分析のためのトピックモデリングアプローチ
- Authors: Georgina Cosma, Mohit Kumar Singh, Patrick Waterson, Gyuchan Thomas Jun, Jonathan Back,
- Abstract要約: 本研究は,母子関係調査報告の分析に自然言語処理技術を適用した。
報告書には事前処理、セーフティ・インテリジェンス・リサーチの分類を用いた注釈、一般的なトピックを明らかにするためのトピックモデリングが実施された。
この分析は、黒人、アジア、白人のイギリス民族に焦点を絞った異なる民族集団間のケアの格差を明らかにした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8609957371651683
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study applies Natural Language Processing techniques, including Latent Dirichlet Allocation, to analyse anonymised maternity incident investigation reports from the Healthcare Safety Investigation Branch. The reports underwent preprocessing, annotation using the Safety Intelligence Research taxonomy, and topic modelling to uncover prevalent topics and detect differences in maternity care across ethnic groups. A combination of offline and online methods was utilised to ensure data protection whilst enabling advanced analysis, with offline processing for sensitive data and online processing for non-sensitive data using the `Claude 3 Opus' language model. Interactive topic analysis and semantic network visualisation were employed to extract and display thematic topics and visualise semantic relationships among keywords. The analysis revealed disparities in care among different ethnic groups, with distinct focus areas for the Black, Asian, and White British ethnic groups. The study demonstrates the effectiveness of topic modelling and NLP techniques in analysing maternity incident investigation reports and highlighting disparities in care. The findings emphasise the crucial role of advanced data analysis in improving maternity care quality and equity.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,医療安全調査部から匿名の母性事故調査報告を解析するために,潜在ディリクレ転位を含む自然言語処理技術を適用した。
報告書は、事前処理、セーフティ・インテリジェンス・リサーチの分類学を用いた注釈、トピック・モデリングを行い、一般的なトピックを明らかにし、民族間における母性ケアの違いを検出する。
オフラインとオンラインの組み合わせは、高度な分析を可能にしながらデータ保護を確保するために利用され、センシティブなデータのオフライン処理と‘Claude 3 Opus’言語モデルを用いた非センシティブなデータのオンライン処理が実現された。
対話型トピック分析とセマンティックネットワーク可視化を用いてテーマトピックの抽出と表示を行い,キーワード間の意味的関係を可視化した。
この分析は、黒人、アジア、白人のイギリス民族に焦点を絞った異なる民族集団間のケアの格差を明らかにした。
本研究は,母子関係調査報告の分析と介護格差の強調におけるトピックモデリングとNLP手法の有効性を実証するものである。
この知見は、母性ケアの質と株式改善における先進的なデータ分析の重要な役割を強調している。
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