Détecter la non-adhérence médicamenteuse dans les forums de discussion avec les méthodes de recherche d’information (Detect drug non-compliance in I nternet fora using Information Retrieval methods ) (2019)

Abstract: Les méthodes de recherche d’information permettent d’explorer les données textuelles. Nous les exploitons pour la détection de messages avec la non-adhérence médicamenteuse dans les forums de discussion. La non-adhérence médicamenteuse correspond aux cas lorsqu’un patient ne respecte pas les indications de son médecin et modifie les prises de médicaments (augmente ou diminue les doses, par exemple). Le moteur de recherche exploité montre 0,9 de précision sur les 10 premiers résultats avec un corpus équilibré, et 0,4 avec un corpus respectant la distribution naturelle des messages, qui est très déséquilibrée en défaveur de la catégorie recherchée. La précision diminue avec l’augmentation du nombre de résultats considérés alors que le rappel augmente. Nous exploitons également le moteur de recherche sur de nouvelles données et avec des types précis de non-adhérence.

## introduction depuis de nombreuses années maintenant, les méthodes de recherche d'information montrent leur efficacité pour gérer, indexer et accéder au contenu de bases de données textuelles ou multimédia. de grandes variétés de contenus provenant de la langue générale ou des domaines de spécialité peuvent ainsi être prises en charge, comme par exemple : informations génomiques @xcite , informations orientées sur les patients @xcite , informations pour l'aide à la décicion clinique @xcite , microblogs @xcite , informations chimiques @xcite ou informations juridiques @xcite . notre travail est positionné dans le domaine médical et nous nous intéressons plus particulièrement à la non-adhérence médicamenteuse. on parle de non-adhérence médicamenteuse lorsqu'un patient ne respecte pas les instructions de son médecin ou de ses prescriptions. le patient peut alors décider de changer le dosage de son médicament, refuser de le prendre, obtenir des médicaments sans la prescription appropriée ou bien faire d'autres actions potentiellement dangeureuses pour lui. très peu de travaux se sont intéressés à cette problématique de santé publique. parmi les travaux existants, l'accent principal est mis sur le sur-usage de certains types de médicaments, comme les médicaments psychotropes, qui est un cas spécifique de non-adhérence. voilà quelques exemples de tels travaux : une étude non supervisée des tweets sur des usages non-médicaux de médicaments @xcite , la création d'une plateforme sémantique pour étudier le sur-usage de médicaments @xcite , étude de l'accoutumance aux médicaments et de leur consommation avec de l'alcool @xcite . il s'agit d'une question de recherche émergente et nous pouvons y voir au moins trois limitations actuelles : (1) les travaux existants sont essentiellement effectués sur les données en anglais ; (2) en dehors du sur-usage de médicaments, il existe de nombreuses autres situations de non-adhérence @xcite qui restent cependant plus rares et plus difficiles à recruter et à observer ; et (3) actuellement, il n'existe pas de données annotées manuellement sur cette question de recherche. pour ces différentes raisons, les situations de non-adhérence médicamenteuse sont peu connues : les données de référence n'existent pas et les patients ne parlent pas de non-adhérence à leurs médecins. pour en savoir plus sur la non-adhérence et estimer sa prévalence dans la société, il est donc nécessaire d'étudier d'autres sources d'information. comme dans la plupart des travaux existants, nous proposons d'étudier les messages écrits par les patients sur les réseaux sociaux, où ils parlent volontairement et sans effort de leur santé et de leurs pratiques @xcite . les réseaux sociaux sont en effet devenus une source d'information inestimable pour de nombreux domaines de recherche, tels que la géolocalisation, la fouille d'opinion, l'extraction d'évènement, la traduction ou encore le résumé automatique @xcite . dans cette étude nous proposons d'identifier des situations de non-adhérence à l'aide de méthodes de recherche d'information. notre objectif est d'identifier et d'analyser des messages relatifs à la non-adhérence provenant de forums de santé francophones. ## méthode pour détecter la non-adhérence médicamenteuse la méthode doit prendre en charge les spécificités des données traitées : (1) cibler les cas de nonadhérence médicamenteuse, ce qui demande de pouvoir accéder aux entités pertinentes comme les noms de médicaments et les expressions de non-adhérence ; (2) prendre en charge l'écriture non normée des réseaux sociaux ; et (3) prendre en compte le faible volume de données annotées disponibles et la faible prévalence du phénomène de non-adhérence dans les réseaux sociaux. ce dernier point correspond à la principale motivation d'exploiter les méthodes de recherche d'information car la détection de messages avec la non-adhérence peut alors être effectuée de manière non-supervisée. ## résultats et discussion ## conclusion dans cette étude, nous avons présenté l'utilisation de méthodes de recherche d'information pour détecter les cas de non-adhérence médicamenteuse dans les forums de discussion. dans les données de référence, les messages sont annotés manuellement en deux catégories : adhérence et non-adhérence. nous utilisons le système de recherche d'information indri pour détecter les messages de nonadhérence. deux ensembles de requêtes sont construits, avec et sans les informations provenant des plongements lexicaux. sans les plongements lexicaux, indri obtient 0,9 de précision sur les 10 premiers résultats avec un corpus équilibré, et 0,4 avec un corpus respectant la distribution naturelle des messages avec la non-adhérence. la distribution est alors très déséquilibrée avec très peu de cas de non-adhérence. la précision diminue avec l'augmentation du nombre de résultats considérés alors que le rappel augmente. la meilleure f-mesure (0,666) est obtenue avec 100 réponses et les données équilibrées. le corpus lemmes lexicaux fournit de meilleurs résultats. avec les plongements lexicaux, les résultats sont déteriorés. seules les versions formes des corpus sont pas ou très faiblement impactées. le moteur de recherche est ensuite utilisé pour détecter des types de non-adhérence plus précis : gain et perte de poids, usage récréatif de médicaments, tentative de suicide, sur-usage de médicaments et consommation d'alcool avec les médicaments. ces types de non-adhérence ont un très faible nombre de messages dans les données de référence. à cette étape, nous obtenons une précision moyenne de 0,40, ce qui indique que nous pouvons détecter de nouveaux messages pertinents. dans de futurs travaux, les méthodes de requêtage pourront être améliorées et mieux automatisées.