Evaluating the utility of daily speech assessments for monitoring depression symptoms
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.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Depression is a common mental health disorder and a major public health concern, significantly interfering with the lives of those affected. The complex clinical presentation of depression complicates symptom assessments. Day-to-day fluctuations of depression symptoms within an individual bring an additional barrier, since infrequent testing may not reveal symptom fluctuation. Digital measures such as speech can facilitate daily objective symptom evaluation. Here, we evaluated the effectiveness of daily speech assessment in characterizing speech fluctuations in the context of depression symptoms, which can be completed remotely, at a low cost and with relatively low administrative resources. Methods: = 16) completed a daily speech assessment, using the Winterlight Speech App, and Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) for 30 consecutive business days. We calculated 230 acoustic and 290 linguistic features from individual's speech and investigated their relationship to depression symptoms at the intra-individual level through repeated measures analyses. Results: We observed that depression symptoms were linked to linguistic features, such as less frequent use of dominant and positive words. Greater depression symptomatology was also significantly correlated with acoustic features: reduced variability in speech intensity and increased jitter. Conclusions: Our findings support the feasibility of using acoustic and linguistic features as a measure of depression symptoms and propose daily speech assessment as a tool for better characterization of symptom fluctuations.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle