Los efectos de los fármacos antidepresivos evaluados a través del análisis de los tuits de los pacientes
La posibilidad de analizar datos masivos compartidos en las redes sociales nos brinda nuevas oportunidades para comprender mejor el comportamiento de sus usuarios. Crédito: Unsplash.
Investigadores del Programa de Investigación en Informática Biomédica (GRIB) de la UPF y del Instituto de Investigaciones Médicas Hospital del Mar (IMIM) de Barcelona, España, han identificado cambios de comportamiento y lingüísticos en tuits en español publicados por usuarios que sufren depresión y que están tomando medicación antidepresiva.
Su trabajo ha sido publicado en Journal of Medical Internet Research y ha sido dirigido por Ferran Sanz; con Angela Leis y Francesco Ronzano como primeros autores, quienes realizaron el trabajo junto con Miguel Angel Mayer y Laura I Furlong, todos del grupo de investigación Integrative Biomedical Informatics.
La depresión es una de las enfermedades mentales más extendidas. Según la Organización Mundial de la Salud, afecta a más de 322 millones de personas de todas las edades y es una de las principales causas de discapacidad en todo el mundo.
La posibilidad de analizar datos masivos compartidos en redes sociales brinda nuevas oportunidades a los investigadores para comprender mejor el comportamiento de sus usuarios. En este estudio, utilizando técnicas de big data y minería de texto, los científicos analizaron tuits de usuarios que mencionaban que estaban tomando medicamentos para el tratamiento de trastornos depresivos. El objetivo principal era detectar los efectos de los antidepresivos a través de cambios en el lenguaje utilizado en sus tweets o en la forma en que estas personas usaban Twitter.
En un estudio anterior, el equipo de investigadores observó que los usuarios de Twitter que potencialmente sufren de depresión muestran características conductuales y lingüísticas específicas. Este artículo se centra en los cambios en las características de los mensajes que pueden estar asociados con el tratamiento con medicamentos antidepresivos.
Los resultados más notables revelaron que durante los períodos en los que los usuarios declararon estar recibiendo tratamiento con medicamentos antidepresivos, su Twitter la actividad aumentó con mensajes más largos pero publicando menos mensajes por la noche. También interactuaron más con otros usuarios (por ejemplo, a través de un aumento en el número de menciones por tweet, lo que puede reflejar un interés en interactuar con otras personas) y también un aumento de las emociones positivas relacionadas con la felicidad y la sorpresa. “Podemos afirmar que los patrones de comportamiento de las personas que están en tratamiento con medicamentos antidepresivos cambian y tienden a parecerse a los de las personas que no sufren de depresión”, dice Angela Leis.
Existen varios tipos de antidepresivos. medicamentos, y este estudio se centra específicamente en los inhibidores selectivos de la recaptación de serotonina, que son los medicamentos recetados con más frecuencia para tratar la depresión. Primero, seleccionaron cronologías de usuarios que mencionaron los antidepresivos ISRS en sus tuits. «Luego analizamos los cambios en las características lingüísticas y de comportamiento en los tweets publicados mientras los usuarios estaban en tratamiento, en comparación con los tweets publicados por los mismos usuarios cuando era menos probable que estuvieran tomando estos medicamentos», explica Francesco Ronzano. El estudio incluyó a 186 usuarios y sus timelines con un total de 668.842 tuits.
«El uso de técnicas basadas en big data y minería de texto, que permiten detectar cambios en la forma en que los usuarios interactúan en las redes sociales como como Twitter, puede brindarnos nuevas oportunidades para el seguimiento y control de los pacientes que padecen uno de los problemas de salud discapacitantes más extendidos», concluye Ferran Sanz, catedrático del Departamento de Ciencias Experimentales y de la Salud (DCEXS) de la UPF y director del Programa de Investigación en Informática Biomédica (GRIB) del IMIM y la UPF.
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Twitter dice que marcó 300.000 tuits electorales ‘engañosos’ Más información: Angela Leis et al, Evaluating Behavioral and Linguistic Changes during Drug Treatment for Depression Using Tweets in Spanish: Pairwise Comparison Estudio, Journal of Medical Internet Research (2020). DOI: 10.2196/20920 Información de la revista: Journal of Medical Internet Research
Proporcionado por la Universitat Pompeu Fabra – Barcelona Cita: Los efectos de los fármacos antidepresivos evaluados a través del análisis de tweets de pacientes (2021, 15 de febrero) recuperados el 30 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-02-effects-antidepressant-drugs-analysis-patients.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.