Smartphone Photoplethysmography Covaries with Stress and Anxiety During a Digital Acute Social Stressor Preprint
Notice bibliographique
Résumé
Heart rate is a transdiagnostic marker of affective states and the stress diathesis model of health. While most psychophysiological research has been conducted in laboratory environments, recent technological advances have provided the opportunity to index heart rate dynamics in real world environments with commercially available mobile health (mHealth) and wearable photoplethysmography (PPG) sensors that allow for improved ecologically validity of psychophysiological research. Unfortunately, adoption of wearable devices is unevenly distributed across important demographic characteristics, including race, ethnicity, socioeconomic, education, and age making it difficult to collect heart rate dynamics in diverse populations. Therefore, there is a need to democratize mHealth PPG research by harnessing more widely adopted smartphone-based PPG to both promote inclusivity and examine whether smartphone-based PPG can predict concurrent affective states. In the current preregistered study with open data and code, we examined the covariation of smartphone-based PPG and self-reported stress and anxiety during an online variant of the Trier Social Stress Test (TSST), as well as prospective relationships between PPG and future perceptions of stress and anxiety in a sample of 103 adult participants. Results demonstrated that smartphone-based PPG significantly covaries with self-reported stress and anxiety during acute digital social stressors. PPG heart rate was significantly associated with concurrent self-reported stress, but not stress at subsequent time points. These findings highlight the potential use of smartphone-based PPG as an inclusive metric to index heart rate in remote digital study designs and indicate that PPG can provide a proximal, but not subsequent, measure of stress.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».