Identificação de mensagens sobre medicamentos em mídia social

Abstract

Objetivo: Realizar identificação de conteúdo textual com citações de medicamentos em mídia social. Método: Estudo de caso no Twitter. Dicionário foi elaborado com medicamentos com maiores comercializações e faturamentos. Mensagens foram avaliadas usando-se técnicas computacionais gerando classificação semiautomática sob supervisão de um farmacêutico. Resultados: Dicionário com 1.006 medicamentos possibilitou identificar 218.035 mensagens. Foram classificados medicamentos mais citados como dipirona, omeprazol, codeína, vacina, ibuprofeno, amoxicilina, clonazepam, diazepam e fluoxetina. A quantidade de citações sobre medicamentos que atuam no trato alimentar e metabolismo e no sistema nervoso possui similaridade com ranking de comercialização. Os achados requerem uma avaliação qualitativa dos contextos em que os medicamentos são citados. Conclusão: Análise quantitativa possibilitou identificar medicamentos e categorias mais frequentes. As características observadas sugerem necessidade de avaliação aprofundada dos contextos em que os medicamentos são citados. Há indícios de que os resultados apresentam potencial para caracterizar relatos espontâneos dos consumidores sobre o uso de medicamentos.