Mycket ny forskning syftar till att identifiera belägg för läkemedelsinteraktioner (DDI) och biverkningar (ADR) från den biomedicinska vetenskapliga litteraturen. Förutom denna "Bibliome" ger universum av sociala medier en mycket lovande källa till storskaliga data som kan hjälpa till att identifiera DDI och ADR på sätt som hittills inte varit möjliga. Med tanke på det stora antalet användare kan analyser av data från sociala medier vara användbara för att identifiera underrapporterade populationspatologier kopplade till DDI, vilket ytterligare bidrar till att förbättra befolkningens hälsa. Dessutom gör användningen av dessa data att vi kan dra slutsatser om läkemedelsinteraktioner med naturliga produkter - inklusive cannabis - som utgör en mängd DDI som hittills inte har utforskats mycket dåligt av biomedicinsk forskning. Vårt mål är att fastställa potentialen hos Instagram för folkhälsoövervakning och övervakning av DDI, ADR och beteendepatologi i stort. De flesta sociala medier analys fokuserar på Twitter och Facebook, men Instagram är en allt viktigare plattform, särskilt bland tonåringar, med obegränsad tillgång till offentliga inlägg, hög tillgänglighet av inlägg med geolokalisering koordinater, och bilder för att komplettera textanalys. Med hjälp av läkemedels-, symptom- och naturproduktlexikon för identifiering av de olika typerna av DDI- och ADR-bevis har vi samlat in nära 7000 användartidslinjer som sträcker sig från oktober 2010 till juni 2015. Vi rapporterar om 1) utvecklingen av ett övervakningsverktyg för att enkelt observera tidslinjer på användarnivå i samband med drog- och symptomtermer, och 2) beteende på befolkningsnivå via analysen av co-occurence-nätverk som beräknas från användartidslinjer på tre olika skalor: månatliga, veckovisa och dagliga händelser. Analys av dessa nätverk ytterligare avslöjar 3) drog och symtom direkta och indirekta associationer med större stöd i användarnas tidslinjer, samt 4) kluster av symtom och läkemedel som avslöjas av det kollektiva beteendet hos den observerade befolkningen. Detta visar att Instagram innehåller mycket drog- och patologispecifika data för folkhälsoövervakning av DDI och ADR, och att komplex nätverksanalys är en viktig verktygslåda för att extrahera hälsorelaterade föreningar och deras stöd från storskaliga sociala mediedata.
Correia m.fl. samlas in nära 7.000 Instagram användare tidslinjer för att övervaka potentiella läkemedelsinteraktioner REF.
Monitoring Potential Drug Interactions and Reactions via Network Analysis of Instagram User Timelines
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}