Insights Into the Nutritional Prevention of Macular Degeneration based on a Comparative Topic Modeling Approach

要約

トピック モデリングとテキスト マイニングは、メタ分析 (MA) とシステマティック レビュー (SR) の実施に関連する自然言語処理 (NLP) のサブセットです。
証拠の合成では、上記の NLP 手法が従来、トピック固有の文献検索やレポートからの値の抽出に使用され、SR と MA の重要なフェーズを自動化します。
代わりに、この研究では、同じ一般的な研究課題に関する矛盾した結果のレポートを分析するための比較トピックモデリングアプローチを提案しています。
具体的には、重要な効果のレポート内での割合の出現 (および全体の分布の一貫性) に従ってトピックをランク付けすることにより、関心のある結果の重要な結果と明確な関連性を示すトピックを特定することが目的です。
提案された方法は、サプリメント栄養化合物が黄斑変性症 (MD) に有意に利益をもたらすかどうかを検討する広範な研究でテストされました。
これらのうち 4 つ (オメガ-3 脂肪酸、銅、ゼアキサンチン、硝酸塩) は、検証のための追跡文献検索を実施した際に、有効性の観点からさらに裏付けられました。
フォローアップの文献検索で裏付けられていない 2 つ（ナイアシンとモリブデン）も、提案されたスコアリング システムではスコアが最低範囲にあり、特定のトピックについて提案された方法のスコアが、トピックとの関連度の実行可能な代用となる可能性があることを示唆しています。
関心のある結果を表示し、潜在的な因果関係の検索に役立ちます。
これらの結果は、広範なレポートからの影響を理解する際に特異性を追加し、将来の研究で関心のあるトピックを解明し、系統的かつ拡張可能な方法で証拠の統合を導く可能性がある、提案された方法を裏付けています。
これらすべては、MD の予防に関する貴重な洞察をもたらしながら達成されます。

要約(オリジナル)

Topic modeling and text mining are subsets of Natural Language Processing (NLP) with relevance for conducting meta-analysis (MA) and systematic review (SR). For evidence synthesis, the above NLP methods are conventionally used for topic-specific literature searches or extracting values from reports to automate essential phases of SR and MA. Instead, this work proposes a comparative topic modeling approach to analyze reports of contradictory results on the same general research question. Specifically, the objective is to identify topics exhibiting distinct associations with significant results for an outcome of interest by ranking them according to their proportional occurrence in (and consistency of distribution across) reports of significant effects. The proposed method was tested on broad-scope studies addressing whether supplemental nutritional compounds significantly benefit macular degeneration (MD). Four of these were further supported in terms of effectiveness upon conducting a follow-up literature search for validation (omega-3 fatty acids, copper, zeaxanthin, and nitrates). The two not supported by the follow-up literature search (niacin and molybdenum) also had scores in the lowest range under the proposed scoring system, suggesting that the proposed methods score for a given topic may be a viable proxy for its degree of association with the outcome of interest and can be helpful in the search for potentially causal relationships. These results underpin the proposed methods potential to add specificity in understanding effects from broad-scope reports, elucidate topics of interest for future research, and guide evidence synthesis in a systematic and scalable way. All of this is accomplished while yielding valuable insights into the prevention of MD.

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