Ongerealde drugseffecten gevonden in web search data


Ongerealde drugseffecten gevonden in web search data

Gebruikersgedrag op internet wordt steeds meer erkend als een waardevolle bron van gezondheidsinformatie. Nu heeft een team van de Stanford University School of Medicine en Microsoft Research aangetoond hoe mijn rijke naden van gegevens uit de zoekhistorie van gebruikers belangrijke informatie opleveren over de ongerapporteerde bijwerkingen van drugs.

Zij rapporteren hun bevindingen in het online-nummer van 6 maart Tijdschrift van de American Medical Informatics Association .

Co-auteur Russ Altman is professor in bioengineering, genetica en geneeskunde in Stanford. Hij zegt in een verklaring:

"Op zoek naar gezondheidsinformatie is nu een belangrijk gebruik van het internet. Dus we dachten dat mensen waarschijnlijk typen drugs die ze nemen en de bijwerkingen die ze ervaren en dat er een manier moet zijn om deze gegevens te gebruiken."

Noodzaak om veiligheidswaarschuwing te verhogen

De auteurs merken op hun studieachtergrond dat slechte drugs bijwerkingen een hoog niveau van ziekte en overlijden veroorzaken, en worden vaak alleen ontdekt nadat een geneesmiddel op de markt komt.

Zo is er dringend behoefte aan snelle en nauwkeurige manieren om te ontdekken of drugs, zowel op zichzelf als in combinatie, onverwachte bijwerkingen hebben.

In de Verenigde Staten voert de Food and Drug Administration een schema, genaamd het Adverse Event Reporting System (AERS), waar artsen bijwerkingen kunnen melden. Maar de regeling is vrijwillig en neemt niet altijd alle gevallen van waar patiënten of artsen een ongewoon bijwerk opmerken.

Mijnen Internet Search Histories al leveren resultaten in de geneeskunde

De zoekhistorie van mijnen van internetgebruikers is al aangetoond dat deze een correcte manier zijn om griep uitbraken te volgen. In 2008 lanceerde Google een tool genaamd Flu Trends die het niveau van griep in elke staat van de VS in bijna real-time schat door bij te houden aan bepaalde Google-zoekvragen.

Een in 2010 gepubliceerde krant liet zien dat op zoek naar de locatie en de frequentie van internetzoekingen die verband houden met griep en de symptomen ervan de verspreiding van griep in de VS zo nauwkeurig gevolgd hebben als de ziekenhuisopsporingsmethode die wordt gebruikt door de Centers for Disease Control and Prevention.

En in 2012 namen twee onderzoekers dit een stap verder toen ze een nieuw griepvoorspellingsmodel onthullen met behulp van de Griekse trends van Google, die voorspelde regionale pieken in griepuitbarstingen meer dan 7 weken vooruit.

Geïnspireerd door voorbeelden hiervan, waren Altman en collega's geïnteresseerd in het ontdekken of de zoekresultaten van mijnen op internet zoekmiddelen interacties zouden kunnen detecteren.

Altman's lab had al enkele geautomatiseerde hulpmiddelen ontwikkeld om FDA-rapporten te herinneren voor geneesmiddeleninteracties.

Studiemijnen Gegevens van 82 miljoen internet zoekopdrachten op drug-drug interactie

Zo hebben ze, met behulp van het Microsoft-team, de tools aangepast om 12 maanden zoekgeschiedenis in 2010 te analyseren van 6 miljoen internetgebruikers. De gebruikers hadden toestemming gegeven om logs van hun websoektogens anoniem te delen voor onderzoek via een browser plug-in.

Het totale aantal drugs-, symptoom- en conditie-zoekopdrachten kwam tot 82 miljoen.

De onderzoekers hebben besloten om dit enorme gegevensbad te verzamelen voor zoekopdrachten over een bijwerking die optreedt wanneer twee drugs, paroxetine en pravastatine samen worden genomen, die in 2010 niet bekend waren.

Paroxetine is een antidepressieve medicatie, en pravastatine is een cholesterolverlagend geneesmiddel.

Het bijwerkend effect is dat het risico op hyperglycemie (hoge bloedglucosemie) hoger is dan het nemen van beide geneesmiddelen dan van het nemen van een van beide op zichzelf.

Het team gebruikte de verbeterde mijnbouwgereedschappen om zoekopdrachten te zoeken naar informatie over een of beide geneesmiddelen en om de waarschijnlijkheid te bepalen dat de gebruikers die zoekopdrachten uitvoeren, ook hyperglycemie zouden zoeken of zinnen die internetgebruikers zouden kunnen gebruiken om de symptomen te beschrijven.

Belangrijk om te overwegen niet-medische manieren om symptomen te beschrijven

Altman zegt: "We moesten echt rekening houden met deze moeilijkheid bij het voorspellen van de taal van de mensen," zo begreep ze bijna 80 termen voor symptomen of descriptoren van hyperglycemie, bijvoorbeeld "hoge bloedsuiker", "uitdroging", "onduidelijk Visie "of" frequente urinering ".

"We konden dingen missen, omdat het publiek door geen schuld geen medisch jargon kent", aldus Altman.

Uit de resultaten blijkt dat onder internetgebruikers die in 2010 op paroxetine of zijn merknamen (bijvoorbeeld Paxil) zochten, zo'n 5% ook op zoek was naar een van de 80 termen om hyperglycemie gerelateerde symptomen te omschrijven. Voor pravastatine en haar merknamen (bijv. Pravachol, Selektine), was dit cijfer minder dan 4%.

Maar voor internetgebruikers die op zoek waren naar beide drugs, en ook gezocht naar hyperglycemie-gerelateerde symptomen of descriptoren, was het tarief veel hoger, bij 10%.

Om de nauwkeurigheid van hun mijnbouwgereedschappen te verdubbelen, deed de onderzoekers nog een analyse, waar ze op zoek waren naar 31 medicijncombinaties die al bekend waren om hyperglycemie te veroorzaken en 31 om veilig te zijn.

Uit de nieuwe analyse bleek dat de combinatie van geneesmiddelen met bekende interacties, zoals de resultaten voor de minoxanalyse van paroxetine-pravastatine, een hogere hoeveelheid gebruikers oplevert die hyperglycemie-gerelateerde symptomen zochten.

Hoge snelheid van valse positieven kan een nadeel zijn

Maar de onderzoekers vonden ook dat ongeveer 12% van de internetgebruikers op zoek naar geneesmiddeleninteracties die bekend zijn dat ze geen bijwerkingen hebben, ook een ongewoon hoge mate van zoekopdrachten voor hyperglykemie-gerelateerde symptomen toonde. Deze "valse positieven" zouden hebben geleid nergens had iemand besloten om ze te volgen.

Desondanks, ondanks de valse positieven, geloven de onderzoekers aan het luisteren naar "signalen van de menigte" of het volgen van "pharmacovigilance" op het web, kunnen nauwkeurige resultaten opleveren.

Ze moeten gewoon uitzoeken hoe nuttig deze mijnbouwmethode kan zijn in het voortdurend bewaken van bijwerkingen.

Mining meerdere gegevensbronnen kunnen nadelen van het werken met "slordige" gegevens overwinnen

Het kan mogelijk zijn om de waarde van de valse positieven te verminderen door de zoekdata van internet te combineren met die van andere bronnen, zoals sociale netwerken, medische dossiers en patiëntenondersteunende forums.

Voeg daarbij de FDA AERS toe, en gegevensformulier gezondheidswerkers die werken aan medische onderzoeksprogramma's, en er is potentieel om betrouwbare lijsten van geneesmiddel-interacties te geven om verder te onderzoeken in klinische studies.

Co-auteur Nigam Shah, assistent professor in de geneeskunde in Stanford, en zijn team zijn al in de gaten om te herinneren aan drugsinteracties in anonieme elektronische gezondheidsrecords.

"Als we meerdere gegevensbronnen kruisen, kunnen we trianguleren op basis van welke artsen en patiënten beide zorgen hebben," Zegt shah

Shah geeft toe dat data van internetzoekingen altijd "rommelig" zal zijn. Het komt voor zoveel verschillende redenen voor: gebruikers kunnen op zoek zijn naar symptomen omdat ze de medicijnen nemen of iemand anders ermee gaat. En als er een hoge mate van mediagebruik van een bepaald geneesmiddel of symptoom is, dan zullen er buitensporige zoekopdrachten worden opgevolgd die de resultaten opblazen.

Maar Shah zegt dat u met rommelige gegevens kunt werken als u genoeg hebt, zoals bij miljoene zoekopdrachten beschikbaar is. Dan kunnen de resultaten richtingen voor verdere onderzoeken informeren.

Altman gelooft dat patiënten veel over drugs zeggen, en "We moeten manieren vinden om te luisteren" .

Internet zoeken op mijnen is "slechts een manier om te luisteren en een applicatie," voegt hij toe.

Fondsen van de National Institutes of Health hielpen de studie te betalen.

Safe and Sorry – Terrorism & Mass Surveillance (Video Medische En Professionele 2019).

Sectie Kwesties Op De Geneeskunde: Vrouwen gezondheid