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Enregistrement W4310995065 · doi:10.3389/fcomp.2022.926649

Comparing heart rate variability biofeedback and simple paced breathing to inform the design of guided breathing technologies

2022· article· en· W4310995065 sur OpenAlexafffund
Aaron Tabor, Scott Bateman, Erik Scheme, m.c. schraefel

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Computer Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEngineering and Physical Sciences Research CouncilNew Brunswick Innovation Foundation
Mots-clésBreathingBiofeedbackComputer scienceHeart rate variabilityRespiratory rateWearable computerProtocol (science)Task (project management)Human–computer interactionPhysical medicine and rehabilitationHeart rateMedicineEngineeringAnesthesiaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction A goal of inbodied interaction is to explore how tools can be designed to provide external interactions that support our internal processes. One process that often suffers from our external interactions with modern computing technology is our breathing. Because of the ergonomics and low-grade-but-frequent stress associated with computer work, many people adopt a short, shallow breathing pattern that is known to have a negative effect on other parts of our physiology. Breathing guides are tools that help people match their breathing patterns to an external (most often visual) cue to practice healthy breathing exercises.However, there are two leading protocols for how breathing cues are offered by breathing guides used in non-clinical settings: simple paced breathing (SPB) and Heart Rate Variability Biofeedback (HRV-b). Although these protocols have separately been demonstrated to be effective, they differ substantially in their complexity and design. Paced breathing is a simpler protocol where a user is asked to match their breathing pattern with a cue paced at a predetermined rate and is simple enough to be completed as a secondary task during other activities. HRV-b, on the other hand, provides adaptive, real-time guidance derived from heart rate variability, a physiological signal that can be sensed through a wearable device. Although the benefits of these two protocols have been well established in clinical contexts, designers of guided breathing technology have little information about whether one is better than the other for non-clinical use. Methods To address this important gap in knowledge, we conducted the first comparative study of these two leading protocols in the context of end-user applications. In our N=28 between-subject design, participants were trained in either SPB or HRV-b and then completed a 10-minute session following their training protocol. Breathing rates and heart rate variability scores were recorded and compared between groups. Results and discussion Our findings indicate that the exercises did not significantly differ in their immediate outcomes – both resulted in significantly slower breathing rates than their baseline and both provided similar relative increases in HRV. Therefore, there were no observed differences in the acute physiological effects when using either SPB or HRV-b. Our paper contributes new findings suggesting that simple paced breathing – a straightforward, intuitive, and easy-to-design breathing exercise – provides the same immediate benefits as HRV-b, but without its added design complexities.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,238 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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