TY -非盟的克莱因,Ari Z AU -奥康纳,凯伦盟——Gonzalez-Hernandez著PY - 2022 DA - 2022/1/6 TI -对使用Twitter数据监控COVID-19疫苗安全怀孕:概念验证研究群体识别乔- Res SP JMIR形式e33792六世- 6 - 1 KW -自然语言处理KW -社会媒体KW - COVID-19 KW -数据挖掘千瓦COVID-19疫苗KW -妊娠结果AB -背景:妊娠期间感染COVID-19与孕产妇死亡、入住重症监护病房和早产风险增加有关;然而，由于缺乏安全性数据，许多孕妇拒绝接种COVID-19疫苗。目的:本初步研究的目的是评估Twitter数据是否可用于确定妊娠期COVID-19疫苗接种流行病学研究的队列。具体而言，我们研究了是否有可能确定报告(1)在怀孕期间或围孕期接种了COVID-19疫苗的用户，以及(2)其妊娠结局。方法:我们开发了正则表达式，用于搜索截至2021年7月初在Twitter上宣布怀孕的用户发布的大量推文中关于COVID-19疫苗接种的报告。为了帮助确定用户是否在怀孕期间接种了疫苗，我们利用自然语言处理(NLP)工具来估计产前期间的时间框架。对于发布tweet的用户，时间戳表明他们在怀孕期间接种了疫苗，我们利用额外的NLP工具来帮助识别报告其怀孕结果的tweet。结果:我们手动验证了自动检测到的推文内容，确定了150名在Twitter上报告他们在怀孕或围孕期至少接种了一剂COVID-19疫苗的用户。我们手工验证了60例(75%)妊娠中45例的至少一项报告结果。 Conclusions: Given the limited availability of data on COVID-19 vaccine safety in pregnancy, Twitter can be a complementary resource for potentially increasing the acceptance of COVID-19 vaccination in pregnant populations. The results of this preliminary study justify the development of scalable methods to identify a larger cohort for epidemiologic studies. SN - 2561-326X UR - https://formative.www.mybigtv.com/2022/1/e33792 UR - https://doi.org/10.2196/33792 UR - http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/34870607 DO - 10.2196/33792 ID - info:doi/10.2196/33792 ER -