《Scientific Reports》：The impact of public discourse on healthcare utilization during the COVID-19 pandemic
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COVID-19疫情扰乱了全球医疗卫生体系，导致预防性服务利用大幅下降。本研究考察了关于COVID-19的公共话语（以Twitter和德国报纸上的情感倾向与话题显著性衡量）是否与2020年至2022年间德国的医疗服务利用相关。研究人员采用计算文本
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COVID-19疫情扰乱了全球医疗卫生体系，导致预防性服务利用大幅下降。本研究考察了关于COVID-19的公共话语（以Twitter和德国报纸上的情感倾向与话题显著性衡量）是否与2020年至2022年间德国的医疗服务利用相关。研究人员采用计算文本分析和固定效应面板回归（fixed-effects panel regression），将来自全国性和地区性报纸、《图片报》（Bild）以及带地理定位的Twitter帖子的月度话语指标，与筛查、疫苗接种、慢性病管理和心理治疗等服务的利用变化相关联。研究发现，更积极的情感倾向和更高的COVID话题显著性通常与癌症筛查和团体心理治疗等可选择性服务的利用率降低相关。相反，当COVID相关关注度较高时，流感疫苗和肺炎球菌疫苗的接种率有所上升，这一关联在Twitter和《图片报》上尤为显著。不同媒体来源之间的关联存在差异，表明话题显著性和评价性情感倾向捕捉了信息环境中与医疗行为产生不同关联的独立维度。
论文解读
一、研究背景与问题
COVID-19疫情对全球医疗卫生系统造成了前所未有的压力，并严重扰乱了与COVID-19无直接关系的常规医疗服务。来自多个国家（包括德国）的证据显示，疫情期间医疗服务利用出现大幅下降，尤其是在疫情初期。预防性服务如癌症筛查和常规疫苗接种的利用率下降，慢性病管理项目的参与度也受到削减。这些干扰引发了人们对延迟诊断、错失预防机会以及长期健康结局恶化的担忧，因此，理解医疗服务利用下降的时机及其影响因素，对于如何在疫情条件下鼓励就医行为至关重要。
既有研究对医疗服务利用下降的解释多集中于结构性和流行病学条件，如医疗服务提供能力的改变、出行限制以及人们对医疗机构感染风险的感知。然而，就医决策同样受到信息环境的影响——人们在整个疫情期间每日接触关于病例数、死亡数、医院压力、疫苗接种争论和政策冲突的新闻报道与社交媒体讨论。此类传播不仅提供信息，还可能塑造人们的威胁感知、对机构的信任以及对医疗机构安全性的判断。
尽管语言学和传播学研究已记录了COVID-19在政府声明、传统媒体和社交媒体中的讨论方式，包括情感趋势和情绪框架的变化，但鲜有研究检验话语动态是否转化为可测量的就医行为变化。信息流行病学（infodemiology）领域的研究表明，社交媒体和传统媒体信号可以追踪甚至预测疾病动态，但这些研究通常不将新闻报道和社交媒体话语与行政层面的医疗服务利用结果相连接。在将话语与健康行为直接关联的研究中，焦点主要集中在COVID特定决策上，尤其是疫苗接种和对防护措施的遵从。相比之下，持续的公共话语动态与非COVID医疗服务利用之间的人群层面关联仍未得到充分探索。
二、研究内容与主要贡献
本研究通过将大规模公共话语指标与德国COVID-19疫情期间的医疗服务利用行政数据相连接，填补了这一研究空白。研究检验了报纸和Twitter上COVID-19话语的情感倾向与话题显著性的变化，是否在控制流行病学动态、政策条件和日历效应后，与就医行为的系统性变化相关联。研究做出三项关键贡献：（i）比较了在议程设置潜力和受众覆盖范围上存在差异的多种媒体来源；（ii）评估了不同行为自由度医疗服务领域之间的异质性；（iii）区分了相对关注度与评价性情感倾向，以明确话语的哪个维度与哪种利用模式相对应。
三、主要技术方法
研究人员构建了两个文本语料库，覆盖2019年1月至2022年6月。报纸语料库从LexisNexis检索获得，包含来自59家媒体的367,000篇德语文章，去重后约1.77亿词；Twitter语料库包含超过1,900万条带地理定位的德语推文，约3.26亿词，推文通过Twitter API v2学术研究权限收集，并映射至德国行政区划。COVID相关内容的识别采用基于月度对比关键词分析的方法，以2019年对应月份为参照语料库，通过对数似然比和对数比率筛选关键词，最终保留616个COVID相关术语。情感分类采用人工标注（各10,000条推文和报纸句子，三人多数投票）和长短期记忆网络（LSTM）监督学习模型，加权F1分别为0.85（Twitter）和0.83（报纸）。医疗服务利用数据来自德国法定医疗保险门诊医师中央研究所（Zentralinstitut für die kassen?rztliche Versorgung），覆盖2019年1月至2022年6月各KV地区（Kassen?rztliche Vereinigungen）的月度门诊数据。统计分析采用固定效应面板回归，控制变量包括滞后一周的COVID-19病例率和死亡率、接触限制措施、公共假日和学校假日、天气异常，以及月份和地区固定效应。
四、研究结果
各媒体来源公共话语模式。 描述性分析显示，COVID话题显著性在疫情暴发时急剧上升，全国性和地区性报纸在2020年春季达到约65%–75%的峰值，《图片报》峰值约为60%，而Twitter的COVID话题显著性始终较低，即使在高峰期也很少超过10%。情感方面，所有来源的均值情感在大多数月份均处于负面区间，Twitter比报纸更为负面且波动更大。
疫情期间医疗服务利用。 医疗服务利用在第一次疫情浪潮中下降最为剧烈，2020年4月相对2019年基线下降24%。利用随后迅速恢复，2021年初出现第二次明显下降（1月：?15%；2月：?12%），此后在2021年中期大幅反弹（6月：+21%）。不同服务类型差异显著：急诊就诊（?19%）、DMP培训（?12%）和产前保健（?11%）降幅最大，而皮肤癌筛查（+5%）、结肠镜筛查（+3%）和儿童预防性检查（+2%）有所增加，肺炎球菌疫苗（+14%）和流感疫苗（+4%）接种率上升。
基线模型：流行病学和结构性关联。 基线固定效应模型显示，滞后一周的病例率与医疗服务利用正相关（β=3.26，p<0.001），而滞后一周的死亡率与利用显著负相关（β=?3.27，p<0.001）。公共假日（β=?1.53，p<0.01）和学校假日（β=?3.01，p<0.001）均降低利用。基线模型解释了总体利用变异的大部分（调整R2=0.68）。
加入话语变量后的模型拟合改善。 加入话语指标后，总体利用的调整R2从0.68提升至0.74。最大增益出现在需要患者主动决策的可选择性服务：乳腺X线摄影筛查（+0.27）、皮肤癌筛查（+0.10）和结肠镜筛查（+0.07）；疫苗接种模型也有显著改善（流感疫苗+0.08，肺炎球菌疫苗+0.12）；心理治疗服务改善明显（团体治疗+0.13，个体治疗+0.05）。相比之下，医学必需服务的增益最小：血液透析（+0.02）、腹膜透析（+0.01）和DMP培训（+0.02）。
服务特定的话语关联。 预防性服务方面，Twitter上更高的COVID话题显著性与乳腺X线摄影（β=?18.32）、皮肤癌筛查（β=?2.95）、结肠镜筛查（β=?3.04）和儿童预防性检查（β=?1.63）的利用率下降一致相关。《图片报》更积极的情感与全部四项预防性结果利用率降低相关，全国性报纸情感也与乳腺X线摄影（β=?13.20）和结肠镜筛查（β=?2.02）负相关。心理治疗方面，团体治疗利用率在《图片报》（β=?11.52）和Twitter（β=?3.19）话题显著性升高时下降，更积极的Twitter情感（β=?3.57）和全国性报纸情感（β=?2.73）也与团体治疗利用率下降相关。疫苗接种呈现相反模式：流感疫苗在Twitter（β=56.66）和《图片报》（β=42.80）话题显著性升高时接种率上升，肺炎球菌疫苗也呈类似正向关联。
五、讨论与结论
研究结果表明，话语指标在需要患者自主决策且可推迟的服务中预测力最强，而对透析等医学必需服务的预测力最弱。预防性服务的结果指向两条不同的影响路径：Twitter上更高的COVID话题显著性与筛查利用率下降一致相关，而全国性报纸和《图片报》更积极的情感也与部分筛查利用率下降相关。心理治疗方面，团体治疗对感知感染风险和情境威胁尤为敏感，个体治疗则因服务提供方式的差异而呈现更异质性的模式。疫苗接种的正向关联提示，高COVID关注度可能通过溢出效应促进呼吸系统防护行为。研究结论认为，公共话语的情感倾向和话题显著性捕捉了信息环境中与就医行为相关联的独立维度，话语对医疗服务利用的影响因服务类型和媒体来源而异，在可推迟和可选择性服务中最为显著。
