Dans une étude récente publiée dans la revue Médecine des communications, Des chercheurs aux États-Unis ont utilisé des modèles de langage à grande échelle (LLM) pour analyser plus de 391 000 discussions uniques sur Reddit, une plateforme de médias sociaux, liées aux agonistes des récepteurs du peptide de type glucagon-1 (GLP-1) (GLP-1 RA). L'étude a révélé un intérêt élevé pour les GLP-1 RA, avec des discussions axées sur les expériences de perte de poids, les effets secondaires, les problèmes d'accès et les avantages psychologiques positifs, avec un sentiment majoritairement neutre à positif.
Étude : Utilisation de modèles linguistiques à grande échelle pour évaluer les perceptions du public autour des agonistes du récepteur du peptide de type glucagon-1 sur les réseaux sociaux. Crédit photo : Caroline Ruda/ Shutterstock
Sommaire
Arrière-plan
Plus de 38 % de la population mondiale est en surpoids ou obèse, et ce chiffre devrait atteindre 51 % d’ici 2035. On sait que l’obésité augmente considérablement le risque de maladies cardiométaboliques et de mortalité toutes causes confondues. Les AR du GLP-1 sont des médicaments qui imitent la fonction du GLP-1 naturel, une hormone intestinale qui contrôle le métabolisme du glucose et la sensation de satiété. Si cette classe de médicaments a été initialement approuvée pour le diabète de type 2, elle a récemment attiré l’attention mondiale pour la réduction du risque cardiovasculaire et la perte de poids chez les patients obèses, indépendamment de la présence de diabète. Cependant, l’opinion publique sur les AR du GLP-1, essentiels à l’adoption et à l’observance du traitement, n’a pas été étudiée en profondeur.
Les plateformes de médias sociaux comme Reddit proposent des conversations publiques anonymisées sur des sujets de santé, révélant des expériences réelles souvent ignorées dans les contextes cliniques ou les essais. Bien que l’analyse manuelle de grands volumes de ces données nécessite beaucoup de ressources, son analyse peut être accélérée à l’aide de systèmes d’intelligence artificielle tels que les LLM. Par conséquent, les chercheurs de la présente étude ont utilisé des LLM pour analyser plus de 390 000 discussions Reddit sur les AR du GLP-1, en identifiant des sujets tels que la perte de poids, les effets secondaires et les préoccupations. Ils visaient à surveiller les effets secondaires, à évaluer le sentiment du public et à orienter les futures recherches et initiatives de santé publique en utilisant les résultats.
À propos de l'étude
Reddit héberge des discussions d'utilisateurs sous forme de publications et de commentaires. Il est organisé en communautés accessibles au public et spécifiques à un sujet appelées « subreddits ». Les discussions liées au GLP-1 RA ont été organisées en indexant le contenu de Reddit en fonction des noms génériques et de marque des médicaments GLP-1 RA, y compris le sémaglutide. L'ensemble de données comprenait 391 461 discussions uniques (principalement depuis 2021) de 116 216 auteurs, avec 71 982 publications et 319 479 commentaires.
Une approche de « modélisation de sujets » décrite précédemment a été utilisée pour l’analyse, et divers outils et algorithmes ont été utilisés. Les discussions sont transformées en représentations numériques et regroupées pour identifier les sujets. Chaque sujet a été étiqueté et regroupé en fonction des similitudes dans le contenu de la discussion. Cette approche visait à extraire les thèmes et les idées clés des discussions approfondies sur les RA GLP-1 disponibles sur Reddit. De plus, cette étude a utilisé un modèle appelé « RoBERTa » (abréviation de Robustly Optimized Bidirectionnel Encoder Representations from Transformers Pre-training Approach) pour classer les sentiments. Il a utilisé trois probabilités (allant de 0 à 1) pour déterminer la nature du sentiment dans le texte, classé comme « sentiment négatif, neutre ou positif ».
Résultats et discussion
Environ 97,1 % des discussions ont porté sur les médicaments anti-GLP-1 prescrits pour la perte de poids, tels que le sémaglutide, le tirzépatide et le liraglutide, « Ozempic » étant le plus évoqué (41,4 %), bien qu'il ne soit pas approuvé par la Food and Drug Administration (FDA) américaine pour la perte de poids. Seulement 2,9 % des discussions portaient sur les anti-GLP-1 approuvés uniquement pour le diabète. Le volume des discussions a considérablement augmenté après 2022, suite à l'approbation par la FDA de « Wegovy ».
Le modèle a identifié 168 sujets de discussion, indiquant un intérêt public élevé, en mettant l'accent sur les expériences avec les médicaments pour la perte de poids. Les sujets comprenaient l'efficacité du médicament, la comparaison avec d'autres traitements, l'impact sur l'appétit et les effets secondaires. Les nausées se sont avérées être l'effet secondaire le plus fréquent, suivies des vomissements, des problèmes au site d'injection, de la constipation, de la pancréatite et de la gastroparésie. En outre, les problèmes d'accès, les pénuries de marché, la couverture d'assurance et l'éthique de l'utilisation hors indication ont été discutés. Les effets positifs sur la motivation et la santé mentale et l'intérêt d'éviter la chirurgie bariatrique ont également été discutés. Les sujets ont été regroupés en 33 groupes, reflétant des thèmes tels que les comparaisons avec d'autres traitements, les effets secondaires, les problèmes d'accès et les avantages psychologiques. L'analyse des sentiments a révélé que 31,8 % des discussions étaient négatives, 50,1 % étaient neutres et 17,4 % étaient positives. Notamment, deux sujets ont été exclus en raison de contenu illégal lié à l'acquisition de substances illicites.
Nuage de points montrant une projection 2D de tous les plongements de discussion, où chaque point représente une discussion. La couleur superposée représente le groupe associé à cette discussion en fonction de la modélisation du sujet. Les axes x et y représentent les deux axes (Fonctionnalité 1, Fonctionnalité 2) sur lesquels les plongements ont été réduits dimensionnellement à l'aide de l'approximation et de la projection uniformes du collecteur à des fins de visualisation.
L’étude est renforcée par une analyse à grande échelle des discussions sur les réseaux sociaux, basée sur l’IA, pour découvrir les perceptions et les expériences du public avec les médicaments, offrant des informations allant au-delà de la recherche clinique traditionnelle. Cependant, l’étude est limitée par un étiquetage potentiellement erroné dû à des fautes d’orthographe, l’impossibilité de vérifier les effets secondaires signalés, une généralisabilité limitée et des repères de tâches générales sous-optimaux pour le LLM.
Conclusion
En conclusion, l’étude a analysé les discussions à grande échelle sur les réseaux sociaux liées aux AR du GLP-1 à l’aide de LLM. Les résultats révèlent des discussions centrées sur les expériences de perte de poids, les comparaisons d’effets secondaires, les problèmes d’accès et les avantages psychologiques positifs. Cela indique un intérêt public élevé pour les AR du GLP-1 et met en évidence les priorités des communautés cliniques et politiques, notamment la surveillance des effets secondaires, la suppression des obstacles à l’accès et la reconnaissance des avantages physiques et psychologiques de ces médicaments.
