Detalles de la búsqueda
1.
Can accurate demographic information about people who use prescription medications nonmedically be derived from Twitter?
Proc Natl Acad Sci U S A
; 120(8): e2207391120, 2023 02 21.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36787355
2.
Automatic Detection of Twitter Users Who Express Chronic Stress Experiences via Supervised Machine Learning and Natural Language Processing.
Comput Inform Nurs
; 41(9): 717-724, 2023 Sep 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36445331
3.
Developing an Automatic System for Classifying Chatter About Health Services on Twitter: Case Study for Medicaid.
J Med Internet Res
; 23(5): e26616, 2021 05 03.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33938807
4.
Text classification models for the automatic detection of nonmedical prescription medication use from social media.
BMC Med Inform Decis Mak
; 21(1): 27, 2021 01 26.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33499852
5.
The Early Detection of Fraudulent COVID-19 Products From Twitter Chatter: Data Set and Baseline Approach Using Anomaly Detection.
JMIR Infodemiology
; 3: e43694, 2023.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37113382
6.
Automatic Detection of Intimate Partner Violence Victims from Social Media for Proactive Delivery of Support.
AMIA Jt Summits Transl Sci Proc
; 2023: 254-260, 2023.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37351791
7.
Characteristics of Intimate Partner Violence and Survivor's Needs During the COVID-19 Pandemic: Insights From Subreddits Related to Intimate Partner Violence.
J Interpers Violence
; 38(17-18): 9693-9716, 2023 09.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37102576
8.
The Role of Natural Language Processing during the COVID-19 Pandemic: Health Applications, Opportunities, and Challenges.
Healthcare (Basel)
; 10(11)2022 Nov 12.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36421593
9.
Tracking the COVID-19 outbreak in India through Twitter: Opportunities for social media based global pandemic surveillance.
AMIA Jt Summits Transl Sci Proc
; 2022: 313-322, 2022.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35854749
10.
Comparison of Pretraining Models and Strategies for Health-Related Social Media Text Classification.
Healthcare (Basel)
; 10(8)2022 Aug 05.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36011135
11.
A comparison of few-shot and traditional named entity recognition models for medical text.
IEEE Int Conf Healthc Inform
; 2022: 84-89, 2022 Jun.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37641590
12.
Large-Scale Social Media Analysis Reveals Emotions Associated with Nonmedical Prescription Drug Use.
Health Data Sci
; 20222022.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37621877
13.
Natural language model for automatic identification of Intimate Partner Violence reports from Twitter.
Array (N Y)
; 152022 Sep.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-37006948
14.
Thematic Analysis of Reddit Content About Buprenorphine-naloxone Using Manual Annotation and Natural Language Processing Techniques.
J Addict Med
; 16(4): 454-460, 2022.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34864788
15.
Automatic gender detection in Twitter profiles for health-related cohort studies.
JAMIA Open
; 4(2): ooab042, 2021 Apr.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34169232
16.
Defining Patient-Oriented Natural Language Processing: A New Paradigm for Research and Development to Facilitate Adoption and Use by Medical Experts.
JMIR Med Inform
; 9(9): e18471, 2021 Sep 28.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34581670
17.
A Light-Weight Text Summarization System for Fast Access to Medical Evidence.
Front Digit Health
; 2: 585559, 2020.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34713057
18.
Self-reported COVID-19 symptoms on Twitter: an analysis and a research resource.
J Am Med Inform Assoc
; 27(8): 1310-1315, 2020 08 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32620975
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