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Enregistrement W4388894198 · doi:10.1101/2023.11.21.23298774

Validating the efficacy and value proposition of Mental Fitness Vocal Biomarkers in a psychiatric population: prospective cohort study

2023· preprint· en· W4388894198 sur OpenAlexafffund
Erik Larsen, Olivia Murton, Xinyu Song, Dale Joachim, Devon Watts, Flávio Kapczinski, Lindsey G. Venesky, Gerald Hurowitz

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésMental healthChecklistPopulationAnxietyMedicineCohortDepression (economics)Bipolar disorderPsychiatryProspective cohort studyPsychologyClinical psychologyMoodInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This study represents a practical advancement in the application of vocal biomarkers for mental health tracking in real-world settings. Through a prospective cohort study involving 104 participants from an outpatient psychiatric population, we introduced a novel “Mental Fitness Vocal Biomarker” (MFVB) score, derived from eight preselected vocal features supported by literature review. Our findings demonstrate the MFVB’s efficacy in objectively stratifying individuals based on risk for elevated mental health symptom severity using the M3 Checklist for transdiagnostic assessment (depression, anxiety, post-traumatic stress disorder, and bipolar) as reference standard. Continuous observation over time significantly improves efficacy, yielding a risk ratio of 1.53 (1.09-2.14, p=0.0138) for single 30-second voice samples to 2.00 (1.21-3.30, p=0.0068) for 2-week aggregations, depending on MFVB score. Notably, in the highly engaged subgroup (5-6 MFVB uses per week, 38% of participants), a risk ratio of 8.50 (2.31-31.25, p=0.0013) was observed, underscoring the utility of frequent and continuous observation. Participant feedback confirmed the user-friendliness of the application and perceived benefits, highlighting the MFVB’s potential as a cost-effective, scalable, and privacy-preserving adjunct to traditional psychiatric assessments. These results establish that vocal biomarkers are a promising tool for objective mental health tracking in real-world conditions, offering personalized insights into users’ mental well-being as they engage with clinical therapy or other beneficial activities that are associated with improved mental health risks and outcomes.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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