Observamos una clara mejora en el modelo cuando utilizó información contextual. Sin embargo, nuestros resultados revelan una generalización débil de los sistemas actuales a datos no vistos. Se necesita investigación adicional para utilizar completamente los datos de las redes sociales y mejorar la solidez y confiabilidad de los sistemas de procesamiento del lenguaje natural. El análisis de contenido, por otro lado, mostró que Twitter cubría una gama suficientemente amplia de eventos adversos de medicamentos, así como reacciones adversas conocidas, para los medicamentos mencionados en los tweets. Nuestro trabajo demuestra que las redes sociales pueden ser una fuente de datos confiable para recopilar menciones de eventos adversos de medicamentos. JMIR Med Inform, 28 de septiembre de 2022;