Computational analysis of the language of pain: a systematic review

要約

目的: この研究は、患者または医師によって生成された痛みの言語または痛みのナラティブの計算処理に関する文献を系統的にレビューし、現在の傾向と課題を特定することを目的としています。
方法: PRISMA ガイドラインに従って、痛みの言語の計算処理に関する関連研究を選択し、事前に定義された研究上の質問に答えるために、包括的な文献検索が実施されました。
データの抽出と合成は、主な目的と結果、患者と痛みの集団、テキストデータ、計算方法、および結果の目標に従って、選択された研究を分類するために実行されました。
結果: 医師が作成した、特に臨床記録からの痛みの言語が最も使用されたデータでした。
タスクには、患者の診断とトリアージ、痛みに関する言及の特定、治療反応の予測、生物医学的実体の抽出、言語的特徴と臨床状態の相関関係、および痛みの説明の語彙意味論的分析が含まれます。
実験設定に痛みの発話に関する以前の言語知識が含まれていた研究は 1 件だけでした。
ほとんどの研究は、臨床ツールとして直接、または間接的な知識として、医師の結果を対象としていました。
臨床疼痛ケアの最も対象が少ない段階は自己管理であり、患者が最も関与する段階です。
感情および社会文化的側面は、最も研究されていない領域でした。
提案されたアルゴリズムを組み込むことで医師の臨床業務のパフォーマンスがどのように向上したかを測定した研究は 1 件だけでした。
考察：このレビューでは、将来の研究は、患者が生成した痛みの言語の分析、自己管理と患者エンパワメントのための患者中心のリソースの開発、痛みの感情的および社会文化的側面の探求、および支援を受けた場合の医師のパフォーマンスの改善の測定に焦点を当てるべきであることが判明した。
提案されたツール。

要約(オリジナル)

Objectives: This study aims to systematically review the literature on the computational processing of the language of pain, or pain narratives, whether generated by patients or physicians, identifying current trends and challenges. Methods: Following the PRISMA guidelines, a comprehensive literature search was conducted to select relevant studies on the computational processing of the language of pain and answer pre-defined research questions. Data extraction and synthesis were performed to categorize selected studies according to their primary purpose and outcome, patient and pain population, textual data, computational methodology, and outcome targets. Results: Physician-generated language of pain, specifically from clinical notes, was the most used data. Tasks included patient diagnosis and triaging, identification of pain mentions, treatment response prediction, biomedical entity extraction, correlation of linguistic features with clinical states, and lexico-semantic analysis of pain narratives. Only one study included previous linguistic knowledge on pain utterances in their experimental setup. Most studies targeted their outcomes for physicians, either directly as clinical tools or as indirect knowledge. The least targeted stage of clinical pain care was self-management, in which patients are most involved. Affective and sociocultural dimensions were the least studied domains. Only one study measured how physician performance on clinical tasks improved with the inclusion of the proposed algorithm. Discussion: This review found that future research should focus on analyzing patient-generated language of pain, developing patient-centered resources for self-management and patient-empowerment, exploring affective and sociocultural aspects of pain, and measuring improvements in physician performance when aided by the proposed tools.

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