論文の概要: Analysis of Voluntarily Reported Data Post Mesh Implantation for Detecting Public Emotion and Identifying Concern Reports

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.04517v1
• Date: Wed, 03 Sep 2025 07:25:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-08 14:27:25.352456
• Title: Analysis of Voluntarily Reported Data Post Mesh Implantation for Detecting Public Emotion and Identifying Concern Reports
• Title（参考訳）: 自発的メッシュ植込みデータの解析 : 公衆の情動と不安感の鑑別
• Authors: Indu Bala, Lewis Mitchell, Marianne H Gillam,
• Abstract要約: 本研究は2000年から2021年にかけてのマニュファクチャラー・ユーザ・ファクチャラー・デバイス・エクスペリエンス・データベースから患者の報告を分析した。 この研究は、患者の物語を8つの感情(恐怖、恐怖、期待、信頼、驚き、悲しみ、喜び、嫌悪)に分類し、感情の極性を評価する。 この研究は、2011-2012年と2017-18年の間、懸念報告の増加と感情の強さを検知した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.529342790344802
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mesh implants are widely utilized in hernia repair surgeries, but postoperative complications present a significant concern. This study analyzes patient reports from the Manufacturer and User Facility Device Experience (MAUDE) database spanning 2000 to 2021 to investigate the emotional aspects of patients following mesh implantation using Natural Language Processing (NLP). Employing the National Research Council Canada (NRC) Emotion Lexicon and TextBlob for sentiment analysis, the research categorizes patient narratives into eight emotions (anger, fear, anticipation, trust, surprise, sadness, joy, and disgust) and assesses sentiment polarity. The goal is to discern patterns in patient sentiment over time and to identify reports signaling urgent concerns, referred to as "Concern Reports," thereby understanding shifts in patient experiences in relation to changes in medical device regulation and technological advancements in healthcare. The study detected an increase in Concern Reports and higher emotional intensity during the periods of 2011-2012 and 2017-2018. Through temporal analysis of Concern Reports and overall sentiment, this research provides valuable insights for healthcare practitioners, enhancing their understanding of patient experiences post-surgery, which is critical for improving preoperative counselling, postoperative care, and preparing patients for mesh implant surgeries. The study underscores the importance of emotional considerations in medical practices and the potential for sentiment analysis to inform and enhance patient care.
• Abstract（参考訳）: メッシュインプラントはヘルニア修復手術に広く用いられているが,術後合併症は有意な懸念を呈する。 本研究は,2000年から2021年までのマニュファクチャラー・アンド・ユーザ・ファシリティ・デバイス・エクスペリエンス(MAUDE)データベースからの患者報告を分析し,自然言語処理(NLP)を用いたメッシュ植込み後の患者の感情的側面について検討した。 カナダ国立研究会議(NRC)のEmotion LexiconとTextBlobを使って感情分析を行い、患者の物語を8つの感情(恐怖、恐怖、期待、信頼、驚き、悲しみ、喜び、嫌悪)に分類し、感情の極性を評価する。 本研究の目的は, 患者感情のパターンを時間とともに識別し, 緊急の懸念を示す報告を識別することであり, 医療機器規制の変化や医療技術の進歩に伴う患者体験の変化を理解することである。 この研究は、2011-2012年と2017-2018年の間、懸念報告の増加と感情の強さを検知した。 本研究は,介護者の時間的分析と全体感傷的評価を通じて,術前カウンセリングの改善,術後のケア,メッシュインプラント手術のための患者の準備に欠かせない術後経験の理解を高めるとともに,医療従事者にとって貴重な洞察を提供する。 本研究は, 医療実践における情緒的配慮の重要性と, 患者ケアを通知し, 強化する感情分析の可能性を明らかにするものである。

関連論文リスト

• Designing AI Tools for Clinical Care Teams to Support Serious Illness Conversations with Older Adults in the Emergency Department [53.52248484568777]
  この研究は、EDベースの重篤な病的会話の実証的な理解に貢献し、ハイテイクな臨床環境におけるAIの設計上の考察を提供する。 専門医2名と専門医9名を対象にインタビューを行った。 我々は4段階の重篤な会話ワークフロー(識別、準備、伝導、文書化)を特徴とし、各段階における重要なニーズと課題を特定した。 既存の臨床実践に適合するSICをサポートするAIツールの設計ガイドラインを提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-30T21:15:57Z)
• Emotional Intelligence Through Artificial Intelligence : NLP and Deep Learning in the Analysis of Healthcare Texts [1.9374282535132377]
  本論文は,医療関連テキストにおける感情評価における人工知能の利用に関する方法論的考察である。 我々は、感情分析を強化し、感情を分類し、患者の結果を予測するためにAIを利用する多くの研究を精査する。 AIの倫理的応用を保証すること、患者の機密性を保護すること、アルゴリズムの手続きにおける潜在的なバイアスに対処することを含む、継続的な課題がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-14T15:58:13Z)
• Yes, this is what I was looking for! Towards Multi-modal Medical Consultation Concern Summary Generation [46.42604861624895]
  マルチモーダル・メディカル・コンシューム・サマリ・ジェネレーションの新しい課題を提案する。 患者のジェスチャーや表情などの非言語的手がかりは、患者の懸念を正確に識別するのに役立つ。 マルチモーダル・メディカル・コンシューム・サマリー・ジェネレーション・コーパスを構築。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-10T12:56:47Z)
• RECAP-KG: Mining Knowledge Graphs from Raw GP Notes for Remote COVID-19 Assessment in Primary Care [45.43645878061283]
  本稿では,患者相談の前後に書かれた生のGP医療ノートから知識グラフ構築を行うフレームワークを提案する。 私たちの知識グラフには、既存の患者の症状、その持続時間、重症度に関する情報が含まれています。 本フレームワークを英国における新型コロナウイルス患者の相談ノートに適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-17T23:35:51Z)
• Retrieval-Augmented and Knowledge-Grounded Language Models for Faithful Clinical Medicine [68.7814360102644]
  本稿では,Re$3$Writer法を提案する。 本手法が患者の退院指示生成に有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-23T16:34:39Z)
• Revealing Patient-Reported Experiences in Healthcare from Social Media using the DAPMAV Framework [0.04096453902709291]
  本稿では,DAPMAV(Design-Acquire-Process-Model-Analyse-Visualise)フレームワークを紹介し,ソーシャルメディアデータから患者に報告された経験を捉える手法とアプローチを提案する。 この枠組みを, /r/ProstateCancer による前立腺癌データのケーススタディに適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-09T11:38:41Z)
• Predicting Patient Readmission Risk from Medical Text via Knowledge Graph Enhanced Multiview Graph Convolution [67.72545656557858]
  本稿では,電子健康記録の医用テキストを予測に用いる新しい手法を提案する。 外部知識グラフによって強化された多視点グラフを有する患者の退院サマリーを表現している。 実験により,本手法の有効性が証明され,最先端の性能が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-19T01:45:57Z)
• BiteNet: Bidirectional Temporal Encoder Network to Predict Medical Outcomes [53.163089893876645]
  本稿では,患者の医療旅行におけるコンテキスト依存と時間的関係を捉える,新たな自己注意機構を提案する。 エンド・ツー・エンドの双方向時間エンコーダネットワーク(BiteNet)が患者の旅路の表現を学習する。 実世界のEHRデータセットを用いた2つの教師付き予測と2つの教師なしクラスタリングタスクにおける手法の有効性を評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-24T00:42:36Z)
• A Corpus for Detecting High-Context Medical Conditions in Intensive Care Patient Notes Focusing on Frequently Readmitted Patients [28.668217175230822]
  このデータセットには1102個の放電サマリーと1000個の看護進歩ノートが含まれている。 注釈付き表現型には、非アジェレンス治療、慢性痛、進行/転移性癌、および他の10種類の表現型が含まれる。 このデータセットは、医学、コンピュータ科学、特に医学自然言語処理の分野における学術、産業研究に利用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-06T05:56:49Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。