Forschung auf Reddit identifiziert opioid-sucht selbst-Behandlung Risiken

Mit modernste machine-learning-Techniken, Georgia Tech Forscher haben untersucht, wie sich fast 1,5 Millionen Reddit-posts zu identifizieren, Risiken im Zusammenhang mit einigen der häufigsten alternative—und unbewiesenen—Behandlungen“ für opioid-sucht.

Diese klinisch nicht getestete, self-directed-Anwendungen sind oft erstellt und gefördert durch online-communities wie Reddit, wo Ihre Verwendung wird ermutigt, ohne professionelle medizinische Beratung. Laut der Studie, die top drei, die am häufigsten verwendet werden:

  • Kratom—eine ungeregelte pflanzliche Stimulans
  • Imodium—eine gemeinsame anti-Durchfall-Medikamente
  • Xanax—ein psychiatrisches Medikament zur Behandlung von Angst-und Panikstörungen

Die Ergebnisse—Teil von dem, was die Forscher sagen, ist eine der ersten großangelegten social media-Studie klinisch unbewiesen, alternative Behandlungen (ATs) für den Einsatz in opioid-sucht recovery—zeigen, dass diese Behandlungen bieten:

  • Riskante Ergebnisse
  • Potenziell erheblichen Nebenwirkungen
  • Hohe Wahrscheinlichkeit des Missbrauchs für diejenigen, die kämpfen mit Erholung

„Zusammen mit dem identifizieren, was möglicherweise die am häufigsten verwendeten alternativen Behandlungen, die wir dokumentiert eine Reihe von wichtigen trends und wertvolle Einblicke, wie Menschen verwenden ATs, die verwendet werden, zum Teil besser zu informieren, aktuelle Behandlungsstrategien“, sagte Stevie Kanzler, Georgia Tech College of Computing Ph. D.-student und Chef-Autor der Studie.

Einer der wichtigsten trends dokumentiert unter Benutzer ist der zunehmende Einsatz von „stacks“ oder „kits.“ Diese kombinieren verschiedene Stoffe, Medikamente, illegale Drogen, over-the-counter (OTC) Medikamente, Vitamine/Mineralstoffe oder andere Substanzen, die zur Bekämpfung von Entzugserscheinungen und erleichtern die Wiederherstellung.

Ein anonymer Reddit-post bewertet in der Studie zu Lesen, „habe ich beschlossen zu beenden [Opioide] für gute—was Euch über meinen Rücktritt Strategie“? Geht die post auf der Liste, was vernünftigerweise als eine riskante Mischung von anti-Angst-Medikamente, OTCs, Alkohol und mehr. Hinzu kommt, dass die Studie fand auch, dass viele dieser „Stapel“ spezifische Dosier-Muster, die den Benutzern Folgen.

Zur Ermittlung dieser Beiträge unter den ursprünglichen Datensatz von 1,44 Millionen posts von 63 subreddits, die Bundeskanzlerin und Ihre Kollegen entwickelten eine Maschine, die lernen binäre Klassifizierer. Die Klassifizierer, die eine transfer-learning-Ansatz, um die Ergebnisse zu verbessern, wie es gescannt von einem subreddit zum nächsten, automatisch als jeder post entweder als recovery-oder non-recovery verbunden.

Die Forschung team—der eine sucht research scientist—applied natural language processing-Techniken, um die daraus resultierende Datensatz von 93,104 recovery-bezogenen posts. Bekannt als „word eingefügtes“ der Prozess ermöglicht es, ein system zu finden und zu lernen, die kontextuellen Beziehungen zwischen den Wörtern und Phrasen in einem großen Datenbestand. Diese Beziehungen, die oft offenbaren verbindungen zwischen Wörtern, die eventuell falsch geschrieben sein oder umgangssprachliche Begriffe, die für häufige Wörter.

Die Ergebnisse wurden verifiziert durch eine Reihe von automatisierten und human-in-the-loop-Prüfungen der machine-learning-Algorithmus.

„Wir haben festgestellt, dass Imodium akut, Häufig verwendet, um Linderung von übelkeit und Durchfall, oft bezeichnet als ‚lope‘, die Kurzform für den Wirkstoff Loperamid. Wir bestätigen auch, dass es anfällig für Missbrauch und Abhängigkeit“, sagte Merkel.

Es ist diese Art von Einblick, dem Georgia-Tech-team möchte sich mit der Behandlung und recovery-Forscher und Leistungserbringer.

„Da gibt es wenig empirische Forschung zu alternativen Behandlungen für opioid-Einsatz Störung, Profis überwachung der Entgiftung und verhaltensbezogene Interventionen, sind im Nachteil“, sagte Munmun DeChoudhury, School of Interactive Computing assistant professor und co-Autor der Studie.