Autor/autores:
Saha K , Torous J , Kiciman E...(et.al)
Se sabe que los antidepresivos muestran efectos heterogéneos entre individuos y afecciones, lo que plantea desafíos para comprender su eficacia en el tratamiento de salud mental. Las plataformas de redes sociales permiten a las personas compartir sus preocupaciones diarias con otros y, por lo tanto, pueden funcionar como fuentes de datos naturalistas, discretas y a gran escala para e...
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Se sabe que los antidepresivos muestran efectos heterogéneos entre individuos y afecciones, lo que plantea desafíos para comprender su eficacia en el tratamiento de salud mental. Las plataformas de redes sociales permiten a las personas compartir sus preocupaciones diarias con otros y, por lo tanto, pueden funcionar como fuentes de datos naturalistas, discretas y a gran escala para estudiar el comportamiento longitudinal de las personas que toman antidepresivos.
Nuestro objetivo es comprender los efectos secundarios de los antidepresivos a partir de las expresiones naturalistas de las personas en las redes sociales.
En un conjunto de datos de Twitter a gran escala de personas que informaron sobre el uso de antidepresivos, se realizó un estudio cuasi-experimental utilizando análisis de lenguaje no supervisado para extraer palabras clave que distinguen a las personas que mejoraron y las que no mejoraron después del uso de antidepresivos. El conjunto de datos netos consta de más de 8 millones de publicaciones de Twitter realizadas por más de 300. 000 usuarios en un período de 4 años entre el 1 de enero de 2014 y el 15 de febrero de 2018.
Se estudiaron cinco efectos secundarios principales de los antidepresivos: sueño, peso, alimentación, dolor y problemas sexuales. El lenguaje de las redes sociales reveló palabras clave relacionadas con estos efectos secundarios. En particular, se encontró que los antidepresivos muestran un espectro de efectos de disminución a aumento en cada uno de estos efectos secundarios.
Este trabajo mejora la comprensión de los efectos secundarios de los antidepresivos mediante la identificación de marcadores lingüísticos distintos en los datos longitudinales de las redes sociales de las personas que muestran la mayor y la menor mejora después de la ingesta autoinformada de antidepresivos. Una implicación de este trabajo se refiere al potencial de los datos de las redes sociales como un medio eficaz para respaldar la farmacovigilancia digital y la terapéutica digital. Estos resultados pueden informar a los médicos sobre cómo adaptar su discusión y evaluación de los efectos secundarios e informar a los pacientes sobre lo que pueden esperar y lo que puede o no estar dentro del ámbito de las secuelas normales de los antidepresivos.
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