要旨: 性別に基づく暴力（GBV）は主要な公衆衛生問題であり、世界保健機関は、生涯の間に3人に1人の女性が親密なパートナーからの身体的または性的暴力を経験することがあると推定しています。ブラジルでは、医療専門家がこのようなケースを報告することが法的に義務付けられているにもかかわらず、虐待の特定の難しさと公的情報システム間の統合の限界により、過少報告が依然として顕著です。本研究は、電子カルテの自由記述フィールドのFrameNetベースの意味的注釈がGBVのパターン識別を支援できるかを検討します。我々は、(1) フレーム注釈付きテキスト、(2) 注釈付きテキストとパラメータ化データの組み合わせ、(3) パラメータ化データ単独の3つの条件で、GBVケースのSVM分類器の性能を比較します。定量的および定性的分析は、意味的注釈を取り入れたモデルがカテゴリモデルを上回り、F1スコアで0.3以上の改善を達成し、ドメイン固有の意味表現が、構造化された人口統計データを超えた意味のある信号を提供することを示しています。これらの知見は、臨床記述の意味分析が早期識別戦略を強化し、より情報に基づいた公衆衛生介入を支援するという仮説を支持します。
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