Avaluen els efectes del tractament amb antidepressius mitjançant l’anàlisi de tuits de pacients

Redacció

Investigadors del Programa de Recerca en Informàtica Biomèdica (GRIB) de la Universitat Pompeu Fabra (UPF) i l'Institut Hospital del Mar d’Investigacions Mèdiques (IMIM) han detectat canvis conductuals i lingüístics en els tuits en espanyol publicats per usuaris amb depressió que estan prenent medicació per a tractar aquesta malaltia.

La depressió és un dels trastorns mentals més comuns. Segons l'Organització Mundial de la Salut, afecta a més de 322 milions de persones de totes les edats i és una de les principals causes de discapacitat a tot el món.

La possibilitat de realitzar anàlisis massives de les dades compartides en xarxes socials ens brinda noves possibilitats per a comprendre millor el comportament dels seus usuaris. En aquest estudi, mitjançant tècniques de Big Data i mineria de textos, els científics han analitzat els tuits d'usuaris que esmentaven estar prenent antidepressius. L'objectiu principal era detectar els efectes d'aquesta medicació a través de l'existència de canvis en el llenguatge dels seus tuits o en com aquests usuaris utilitzaven Twitter.

El treball ha estat publicat en el Journal of Medical Internet Research i ha estat dirigit per Ferran Sanz; amb Angela Leis i Francesco Ronzano com a primers autors, els quals ho han dut a terme amb Miguel Angel Mayer i Laura I Furlong, tots ells del grup de Recerca en Informàtica Biomèdica Integrada.

En un estudi anterior, l'equip d'investigadors va observar que els usuaris de Twitter que potencialment pateixen depressió mostren característiques de comportament i lingüístiques particulars en els seus tuits. En aquest article, s'han centrat en els canvis en les característiques dels missatges que poden estar associats amb el tractament amb antidepressius.

Augment de l’activitat a xarxes

Entre els resultats més destacables es va observar que en els períodes en què els usuaris indicaven estar en tractament antidepressiu incrementaven la seva activitat tuitant amb missatges més llargs i disminuint la freqüència de missatges nocturns.

A més, mostraven una major interacció amb altres usuaris (per exemple, mitjançant l'augment d'esments per tuit, que pot reflectir un interès a interactuar amb més persones) i també un increment de les emocions positives, relacionades amb la felicitat i la sorpresa. “Podem afirmar que els patrons de comportament de les persones que segueixen un tractament amb antidepressius canvien i tendeixen a semblar-se als d'individus no depressius”, detalla Angela Leis.

Existeixen diversos tipus de medicaments antidepressius, en concret en aquest estudi se centren en els inhibidors selectius de la recaptació de serotonina, que són els més utilitzats per a tractar la depressió. En primer lloc, van seleccionar timelines d'usuaris que esmenten antidepressius d'aquest tipus en els seus tuits. A continuació, “analitzem els canvis en els patrons conductuals i característiques lingüístiques dels tuits publicats mentre els usuaris estan sota tractament, en comparació amb els tuits publicats pels mateixos usuaris quan era menys probable que estiguessin prenent aquests fàrmacs”, explica Francesco Ronzano. Es van incloure en l'estudi els timelines de 186 usuaris, els quals incloïen 668.842 tuits.
 
“L'ús de les tècniques basades en Big Data i mineria de textos, que permeten detectar canvis en la forma en la qual els usuaris interaccionen en les seves xarxes socials com Twitter, poden oferir-nos noves oportunitats per al seguiment i monitoratge de pacients que sofreixen un dels problemes de salut més estesos i invalidants com és la depressió”, conclou Ferran Sanz, catedràtic del Departament de Ciències Experimentals i de la Salut (DCEXS) de la UPF i director del GRIB de l'IMIM i la UPF.