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ハイライト

ソーシャルメディアを用いた以前のファーマコビジランス研究は感情分析を採用していた。

以前の製品欠陥発見研究はカテゴリー特有の煙リストを開発しました。

この論文は関節と筋肉の痛みの軽減製品のために調整された煙のリストを提示します。

これらは、懸念を発見するための感情分析よりも効果的です。

スモークリストは、3つの関節と筋肉の痛みを軽減するサブカテゴリすべてに効果的です。
抽象
目的
製品の問題は何百万もの会社に訴訟を起こし、特にソーシャルメディアの時代には、企業の売上、イメージ、のれんに壊滅的な影響を与える可能性があります。システムが早期に安全性と有効性(S&E)の懸念の存在を検出できることは、安全上の問題による怪我から消費者を守るだけでなく、製造業者への財政的な損害を軽減することもできます。自動欠陥発見の分野における以前の研究は、自動車、家電、家電、および玩具産業に適した業界特有の技術を発見したが、鎮痛薬および医療機器を調査していない。この研究では、店頭(OTC)の関節と筋肉の痛みを軽減する治療法と装置におけるS&Eの懸念の自動発見に特に焦点を当てています。
方法
私たちは、Amazonのオンライン製品レビューから関節と筋肉の痛みを軽減する3つのカテゴリーの治療のための32,000以上のレコードのデータセットを選択し、安全性と有効性の問題の存在についてホールドアウトレビューを記録するのに使う「スモークワード」辞書を訓練します。私達はまた慣習的な感情分析の技術を使用して得点する。
結果
伝統的な感情分析手法と比較して、喫煙用語辞書はオンライン消費者レビューから製品の懸念を検出するのにより適していることがわかり、すべての製品サブカテゴリで有効性と安全性の懸念を明らかにしました。
結論
私たちの研究は、安全性と有効性の懸念を検出し、消費者がこれらの製品を使用する際に直面するリスクを減らすために、ヘルスケアおよび製薬業界に適用することができます。これらの知見は、関節痛および筋肉痛の軽減における品質保証および管理を改善するのに非常に有益であり得る。
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キーワード
欠陥発見テキストマイニング品質管理
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https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1386505617300059