Digital Interventions to Reduce Distress Among Frontline Health Care Providers: Analysis of Self-Perceived Stress
Notice bibliographique
Résumé
Due to the constraints of the COVID-19 pandemic, healthcare workers have reported behaving in ways that are contrary to their values, which may result in distress and injury. This work is the first of its kind to evaluate the presence of stress in the COVID-19 VR Healthcare Simulation for Distress dataset. The dataset collected passive physiological signals and active mental health questionnaires. This paper focuses on correlating electrocardiogram, respiration, photoplethysmography, and galvanic skin response with the Perceived Stress Scale (PSS)-10 questionnaire. The analysis involved data-driven techniques for a robust evaluation of stress among participants. Low-complexity pre-processing and feature extraction techniques were applied and support vector machine and decision tree models were created to predict the PSS-10 scores of users. Imbalanced data classification techniques were used to further enhance our understanding of the results. Decision tree with oversampling through Synthetic Minority Oversampling Technique achieved an accuracy, precision, recall, and F1 of 93.50%, 93.41%, 93.31%, and 93.35%, respectively. Our findings offer novel results and clinically valuable insights for stress detection and potential for translation to edge computing applications to enhance privacy, longitudinal monitoring, and simplify device requirements.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».