Assessing Anxiety Disorders Using Wearable Devices: Challenges and Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
Wearable devices (WD) are starting to increasingly be used for interventions to promote well-being by reducing anxiety disorders (AD). Electrocardiogram (ECG) signal is one of the most commonly used biosignals for assessing the cardiovascular system as it significantly reflects the activity of the autonomic nervous system during emotional changes. Little is known about the accuracy of using ECG features for detecting ADs. Moreover, during our literature review, a limited number of studies were found that involve ECG collection using WD for promoting mental well-being. Thus, for the sake of validating the reliability of ECG features for detecting anxiety in WD, we screened 1040 articles, and only 22 were considered for our study; specifically 6 on panic, 4 on post-traumatic stress, 4 on generalized anxiety, 3 on social, 3 on mixed, and 2 on obsessive-compulsive anxiety disorder articles. Most experimental studies had controversial results. Upon reviewing each of these papers, it became apparent that the use of ECG features for detecting different types of anxiety is controversial, and the use of ECG-WD is an emerging area of research, with limited evidence suggesting its reliability. Due to the clinical nature of most studies, it is difficult to determine the specific impact of ECG features on detecting ADs, suggesting the need for more robust studies following our proposed recommendations.
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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 | 0,009 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».