Automatic detection of pharmacovigilance signals in social media
Détection automatisée de signaux de pharmacovigilance dans les médias sociaux
Résumé
If social media can’t be considered as a prior source of data for pharmacovigilance and signal detection, this different data source can be complementary to the traditional databases. The objective of this thesis is to define a framework for a regular statistic analyzis of these data for pharmacovigilance. We built a pipeline constituted of 4 independant modules (extraction, annotation, statistical analysis, and an interface) to study French web forums. The contribution of this thesis covers the implementation and evaluation of the statistical module. We showed that this pipeline offers an easy way to perform analysis. Results were consistent with littérature and unexpected adverse effects can also be found.
Si l’analyse des médias sociaux ne peut être considérée comme un système prioritaire de détection de signaux, l’exploration de cette source de données peut être complémentaire de l’étude des bases de pharmacovigilance, parce que les données sont de nature et origine différente. L’objectif de cette thèse est de définir un cadre pour l’analyse statistique régulière et opérationnelle de ces données pour la pharmacovigilance. Dans le cadre des projets Vigi4Med et Phares, une chaîne de traitement composée de 4 modules indépendants et évolutifs (extraction, annotation, analyse, interface utilisateur) a été partiellement implémentée pour étudier de façon opérationnelle les données issues de forums français de discussion en santé pour une utilisation en pharmacovigilance. La contribution de cette thèse porte sur l’implémentation et l’évaluation du module de détection du signal, et sur la spécification et l’évaluation de l’interface utilisateur. Nous avons montré que l’interface utilisateur permet de simplifier l’utilisation de la chaîne de traitement et réalisé une étude quantitative sur le Levothyrox, sans besoin de programmation informatique, ce qui ouvre la voie vers une utilisation des médias sociaux par des décideurs sans compétences en biostatistiques. Les résultats à propos du Levothyrox sont cohérents avec ce qui est décrit dans la littérature, et de façon plus générale, il est également possible de détecter des effets indésirables inattendus.
Origine : Version validée par le jury (STAR)