Short report: Examining the effect of a wearable, anxiety detection technology on improving the awareness of anxiety signs in autism spectrum disorder: a pilot randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Anxiety is prevalent in autism spectrum disorder (ASD) and can negatively impact physical and mental health. Self-awareness of anxiety signs is a key barrier to success of anxiety interventions for many children. To address this, we conducted a randomized controlled trial to assess if the Anxiety Meter, a wearable, real-time anxiety detection technology can improve awareness of anxiety symptoms and the initiation of relaxation techniques in children with ASD. Twenty-eight children with ASD were trained on the use of the Anxiety Meter and taught a diaphragmatic breathing relaxation technique over three visits. On the fourth visit, participants were randomized to either receive feedback of their anxiety level or no feedback from the Anxiety Meter while completing a stress-eliciting task (public speaking) and asked to engage in deep breathing if anxious. Feedback from the Anxiety Meter was associated with increased likelihood of initiating deep breathing in response to anxiety. Although these results are limited by the relatively small sample size, they support the feasibility of using a wearable device and real-time feedback to improve anxiety symptom awareness.Trial registration: ClinicalTrials.gov, NCT02160691. Registered 5 June 2014, https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02160691
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,002 |
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 ».