The role of Basal HRV assessed through wavelet transform in the prediction of anxiety and affect levels: a case study
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».