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Enregistrement W3049188596 · doi:10.2196/18751

The Relationship Between Smartphone-Recorded Environmental Audio and Symptomatology of Anxiety and Depression: Exploratory Study

2020· article· en· W3049188596 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAnxiety, Depression, Psychometrics, Treatment, Cognitive Processes
Établissements canadiensNOSM UniversityLakehead UniversityAdlerProfessional Engineers OntarioSTART ClinicUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyDepression (economics)PsychologyPopulationSocial anxietyObservational studyClinical psychologyPsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Objective and continuous severity measures of anxiety and depression are highly valuable and would have many applications in psychiatry and psychology. A collective source of data for objective measures are the sensors in a person's smartphone, and a particularly rich source is the microphone that can be used to sample the audio environment. This may give broad insight into activity, sleep, and social interaction, which may be associated with quality of life and severity of anxiety and depression. OBJECTIVE: This study aimed to explore the properties of passively recorded environmental audio from a subject's smartphone to find potential correlates of symptom severity of social anxiety disorder, generalized anxiety disorder, depression, and general impairment. METHODS: An Android app was designed, together with a centralized server system, to collect periodic measurements of the volume of sounds in the environment and to detect the presence or absence of English-speaking voices. Subjects were recruited into a 2-week observational study during which the app was run on their personal smartphone to collect audio data. Subjects also completed self-report severity measures of social anxiety disorder, generalized anxiety disorder, depression, and functional impairment. Participants were 112 Canadian adults from a nonclinical population. High-level features were extracted from the environmental audio of 84 participants with sufficient data, and correlations were measured between the 4 audio features and the 4 self-report measures. RESULTS: The regularity in daily patterns of activity and inactivity inferred from the environmental audio volume was correlated with the severity of depression (r=-0.37; P<.001). A measure of sleep disturbance inferred from the environmental audio volume was also correlated with the severity of depression (r=0.23; P=.03). A proxy measure of social interaction based on the detection of speaking voices in the environmental audio was correlated with depression (r=-0.37; P<.001) and functional impairment (r=-0.29; P=.01). None of the 4 environmental audio-based features tested showed significant correlations with the measures of generalized anxiety or social anxiety. CONCLUSIONS: In this study group, the environmental audio was shown to contain signals that were associated with the severity of depression and functional impairment. Associations with the severity of social anxiety disorder and generalized anxiety disorder were much weaker in comparison and not statistically significant at the 5% significance level. This work also confirmed previous work showing that the presence of voices is associated with depression. Furthermore, this study suggests that sparsely sampled audio volume could provide potentially relevant insight into subjects' mental health.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,665

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,117
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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