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J-GLOBAL ID：202002282798820583   整理番号：20A2644119

2015年インディアナHIV発生によって影響されたコミュニティの特性化:HIVと物質乱用に関連するソーシャルメディアメッセージのビッグデータ分析【JST・京大機械翻訳】

Characterising communities impacted by the 2015 Indiana HIV outbreak: A big data analysis of social media messages associated with HIV and substance abuse

著者 (18件)： Cuomo Raphael E. (Global Health Policy Institute, San Diego, USA) ,  Cuomo Raphael E. (Department of Healthcare Research and Policy, University of California, San Diego, USA) ,  Cuomo Raphael E. (Department of Anesthesiology, University of California, San Diego, USA) ,  Cai Mingxiang (Global Health Policy Institute, San Diego, USA) ,  Cai Mingxiang (Department of Healthcare Research and Policy, University of California, San Diego, USA) ,  Cai Mingxiang (Department of Computer Science and Engineering, University of California, San Diego, USA) ,  Shah Neal (Global Health Policy Institute, San Diego, USA) ,  Shah Neal (Department of Healthcare Research and Policy, University of California, San Diego, USA) ,  Li Jiawei (Global Health Policy Institute, San Diego, USA) ,  Li Jiawei (Department of Healthcare Research and Policy, University of California, San Diego, USA) ,  Chen Wen-Hao (Global Health Policy Institute, San Diego, USA) ,  Chen Wen-Hao (Department of Healthcare Research and Policy, University of California, San Diego, USA) ,  Chen Wen-Hao (Department of Computer Science and Engineering, University of California, San Diego, USA) ,  Obradovich Nick (Center for Humans and Machines, Max Planck Institute for Human Development, Berlin, Germany) ,  Mackey Tim K. (Global Health Policy Institute, San Diego, USA) ,  Mackey Tim K. (Department of Healthcare Research and Policy, University of California, San Diego, USA) ,  Mackey Tim K. (Department of Anesthesiology, University of California, San Diego, USA) ,  Mackey Tim K. (Division of Infectious Disease and Global Public Health, University of California, San Diego, USA)
資料名： Drug and Alcohol Review  (Drug and Alcohol Review)
巻： 39  号： 7  ページ： 908-913  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2552A  ISSN： 0959-5236  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 序論と目的:ビッグデータを利用するインフォビランスアプローチ(即ち,オンラインコンテンツを用いた監視法)は,感染症発生と物質使用障害トピックスに関する新たな洞察を提供することができる。HIV,オピオイド使用および注射薬使用に関する社会的メディアメッセージを評価し,非構造化データが将来の流行に対する回答のための公衆衛生実務者を準備できる方法を理解した。方法:著者らは,機械学習,統計的および地理空間解析を用いて,2015年のHIVインディアナ大流行中のTwitterメッセージの遡及的分析を行い,オピオイド処方薬乱用のヘロイン注射使用および最終的にHIV感染リスクへの推移を調べ,インド人およびマリオン郡における疾患負担および人口統計学的変数との関連の可能性を試験した。2014年10月から2015年6月までのツイートをインディアナ州の郡レベルで疾病負荷と比較し,関連メッセージの存在による調査ブロックの分類をMarion郡の国勢調査ブロックレベルで行った。Marion郡は,Tweetsの最高総計数を示した。【結果】物質乱用とHIVに関する257のメッセージは,HIV率(P<0.001)とオピオイド関連入院(P=0.037)と有意に関連していた。アメリカのコミュニティ調査から157の特性を用いて,Marion郡からのリスク関連ソーシャルメディアメッセージに対して,かなりの相関(r=0.49)で線形分類器を計算した。DISCUSSIONと結論:コミュニティは,疾患負荷に応じてオンラインで通信するように見える。分類は,調査データに基づいて調査ブロックリスクをモデル化するための正確な方程式を生成し,疎な個体群を有するブロックのリスクの高次元推定を可能にした。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 国勢調査 ,  注射剤 ,  麻薬性鎮痛薬 ,  *薬物乱用 ,  感染症 ,  公衆衛生 ,  個体群 ,  *HIV【ウイルス】 ,  機械学習 ,  コンテンツ
準シソーラス用語： 人口統計学 ,  オンライン ,  *ソーシャルメディア ,  *ビッグデータ ,  非構造化データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ヒト免疫不全ウイルス ,  後天性免疫不全症候群 ,  ソーシャルメディア ,  地理空間解析 ,  生態疫学

分類 (3件)： 感染症・寄生虫症一般  (GD01010H) ,  たんでき性鎮痛薬・麻薬の臨床への応用  (GW03090K) ,  公衆衛生  (GB02000X)

タイトルに関連する用語 (6件)： インディアナ ,  HIV ,  コミュニティ ,  特性化 ,  物質乱用 ,  データ分析