Análisis de sentimientos acerca de la inmunoterapia con alérgenos en Twitter mediante un modelo de procesamiento natural de lenguaje
−ACERCA DE LA PORTADA−  El virus Epstein-Barr (EBV) es un gamma herpes virus que afecta humanos. La infección se adquiere principalmente durante la infancia o adolescencia; se presenta de manera asintomática o como un trastorno linfoproliferativo autolimitado que no requiere atención clínica. Sin embargo, afecta a más del 95% de la población adulta mundial y corresponde a uno de los virus oncogénicos más comunes en la especie humana: en promedio, cada año se asocia con 200,000 casos de cáncer. Interesantemente, solo un pequeño porcentaje de individuos infectados desarrolla procesos malignos, normalmente hospederos inmunocomprometidos o inmunodeficientes. EBV tiene un tropismo casi exclusivo por células B y de manera general la infección conduce a un estado latente o lítico, a partir de los cuales es posible desarrollar enfermedades y complicaciones. Las células citotóxicas NK y T CD8+ son los principales agentes inmunológicos que controlan y eliminan la infección por EBV. En este contexto, variantes genéticas que comprometan el desarrollo, proliferación, diferenciación, coestimulación y/o activación de células NK y T CD8+ predisponen al desarrollo de neoplasias o trastornos linfoproliferativos. Específicamente, se ha descrito la deficiencia, haploinsuficiencia o desregulación de ciertas proteínas citoplasmáticas, receptores de membrana, ligandos y transportadores de iones que afectan la función efectora de las células citotóxicas, y resultan en las secuelas más graves por EBV. Sin duda, el conocimiento ganado en este tema seguirá contribuyendo a diagnósticos más oportunos y el desarrollo de mejores estrategias terapéuticas en la clínica.     Breve descripción de la portada: Dres. Arturo Gutiérrez Guerrero, Sara Elva Espinosa Padilla y Saúl Oswaldo Lugo Reyes.   Agradecimiento especial por la elaboración y diseño de la portada: DG. Diana Gabriela Salazar Rodríguez.
PDF
XML

Palabras clave

Sentimiento
Inmunoterapia alérgeno-específica
Twitter
Sentimiento positivo
VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner)
API (Application Programming Interface)

Cómo citar

Análisis de sentimientos acerca de la inmunoterapia con alérgenos en Twitter mediante un modelo de procesamiento natural de lenguaje. (2024). Revista Alergia México, 71(1), 8-11. https://doi.org/10.29262/ram.v71i1.1263

Plaudit

Resumen

Objetivo: Analizar los sentimientos acerca de la inmunoterapia alérgeno-específica en Twitter mediante el modelo VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner).

Métodos: Se utilizaron tweets relacionados con la inmunoterapia alérgeno-específica obtenidos a través del API (Application Programming Interface) de Twitter. Se incorporaron las palabras clave “allergy shot” en el período comprendido entre el 1 de enero de 2012 y el 31 de diciembre de 2022. Los datos obtenidos fueron procesados, eliminando las URL, nombres de usuarios, hashtags, espacios múltiples y tweets duplicados. Posteriormente, se realizó un análisis de sentimientos utilizando el modelo VADER.

Resultados: Se recolectaron 34,711 tweets, de los que se eliminaron 1928. De los 32,783 tweets restantes, se encontró que el 32.41% de los usuarios expresó un sentimiento negativo, el 31.11% un sentimiento neutral y el 36.47% un sentimiento positivo, con una media de polaridad de 0.02751 (neutral) a lo largo de los 11 años.

Conclusiones: La polaridad media de los tweets acerca de la inmunoterapia alérgeno-específica es neutral a lo largo de los 11 años analizados. Existe un aumento anual en la polaridad media positiva a lo largo de los años, sobre todo entre 2017, 2018 y 2022. La cantidad de tweets disminuyó con el tiempo.

PDF
XML

Referencias

- Brożek JL, Bousquet J, Baena-Cagnani CE, Bonini S, Canonica GW, et al. Allergic Rhinitis and its Impact on Asthma (ARIA) guidelines: 2010 revision. J Allergy Clin Immunol. 2010; 126(3):466-476. DOI: 10.1016/j.jaci.2010.06.047.

- Brożek JL, Bousquet J, Agache I, Agarwal A, Bachert C, et al. Allergic Rhinitis and its Impact on Asthma (ARIA) guidelines-2016 revision. J Allergy Clin Immunol. 2017;140(4):950-958. DOI: 10.1016/j.jaci.2017.03.050.

- Canonica GW, Cox L, Pawankar R, Baena-Cagnani CE, Blaiss M, et al. Sublingual immunotherapy: World Allergy Organization position paper 2013 update. World Allergy Organ J. 2014;7(1):6. DOI: 10.1186/1939-4551-7-6.

- Egert-Schmidt A, Kolbe J, Mussler S, Thum-Oltmer S. Patients' compliance with different administration routes for allergen immunotherapy in Germany. Patient Prefer Adherence. 2014;8:1475-1481. DOI: 10.2147/PPA.S70326.

- Gehrt F, Xu Q, Baiardini I, Canonica GW, Pfaar O. Adherence in allergen immunotherapy: Current situation and future implications. Allergol Select. 2022; 6:276-284. DOI: 10.5414/ALX02318E.

- Lyu JC, Han EL, Luli GK. COVID-19 Vaccine-Related Discussion on Twitter: Topic Modeling and Sentiment Analysis. J Med Internet Res. 2021 23(6): e24435. DOI: 10.2196/24435.

- Alamoodi AH, Zaidan BB, Al-Masawa M, Taresh SM, Noman S, et al. Multi-perspectives systematic review on the applications of sentiment analysis for vaccine hesitancy. Comput Biol Med. 2021;139:104957. DOI: 10.1016/j.compbiomed.2021.104957.

- Nandwani P, Verma R. A review on sentiment analysis and emotion detection from text. Soc Netw Anal Min. 2021;11(1):81. DOI: 10.1007/s13278-021-00776-6.

- Hutto CJ, Gilbert E. VADER: A Parsimonious Rule-Based Model for Sentiment Analysis of Social Media Text. Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media. 2014; 8(1): 216-225. DOI: https://doi.org/10.1609/icwsm.v8i1.14550

- Hoyte FC, Nelson HS. Recent advances in allergic rhinitis. F1000Res. 2018;7:1333. DOI: 0.12688/f1000research.15367.1.

- Liu S, Liu J. Public attitudes toward COVID-19 vaccines on English-language Twitter: A sentiment analysis. Vaccine. 2021;39:5499-5505. DOI: 10.1016/j.vaccine.2021.08.058.

- Monselise M, Chang CH, Ferreira G, Yang R, Yang CC. Topics and sentiments of public concerns regarding COVID-19 vaccines: social media trend analysis. Journal of Medical Internet Research. 2021;23(10):e30765. DOI: 10.2196/30765.

- Liew TM, Lee CS. Examining the Utility of Social Media in COVID-19 Vaccination: Unsupervised Learning of 672,133 Twitter Posts. JMIR Public Health and Surveillance. 2021;7(11):e29789. DOI: 10.2196/29789.

Creative Commons License

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.

Derechos de autor 2023 Revista Alergia México

Descargas

Download data is not yet available.