The role of Basal HRV assessed through wavelet transform in the prediction of anxiety and affect levels: a case study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The present paper is a designed case study to understand the potential role of heart rate variability (HRV) to predict different levels of anxiety and affect in a non-clinical sample by Wavelet Transform Tools. Trait anxiety was evaluated through the Spielberger’s State-Trait Anxiety Inventory. Positive and negative affect scores were measured through the Positive (PA) and Negative (NA) Affect Schedule. Electrocardiogram (ECG) was recorded during 4 min in basal conditions. The ECG data was analyzed using Wavelet Transform Daubechies order 4 as kernel. Our aim is investigate whether HRV, assessed by the wavelet transform decomposition in 8 levels of frequency, would be able to characterize trait anxiety (TA), PA and NA characteristics. Correlation analysis were conducted between each psychological parameter (TA, PA and NA) and the values of frequency levels. The results showed a weak but relevant tendency between frequency level and individual trait or affective score. Thus, the present study suggests that resting HRV is efficient to predict anxiety trait and affective trait and state. Beyond, the results points to the need of introducing different stimulations or tasks capable of modulating HRV and evidencing its association with distinct psychophysiological patterns.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle