Dissecting the heterogeneity of “in the wild” stress from multimodal sensor data
Notice bibliographique
Résumé
Stress is associated with numerous chronic health conditions, both mental and physical. However, the heterogeneity of these associations at the individual level is poorly understood. While data generated from individuals in their day-to-day lives "in the wild" may best represent the heterogeneity of stress, gathering these data and separating signals from noise is challenging. In this work, we report findings from a major data collection effort using Digital Health Technologies (DHTs) and frontline healthcare workers. We provide insights into stress "in the wild", by using robust methods for its identification from multimodal data and quantifying its heterogeneity. Here we analyze data from the Stress and Recovery in Frontline COVID-19 Workers study following 365 frontline healthcare workers for 4-6 months using wearable devices and smartphone app-based measures. Causal discovery is used to learn how the causal structure governing an individual's self-reported symptoms and physiological features from DHTs differs between non-stress and potential stress states. Our methods uncover robust representations of potential stress states across a population of frontline healthcare workers. These representations reveal high levels of inter- and intra-individual heterogeneity in stress. We leverage multiple stress definitions that span different modalities (from subjective to physiological) to obtain a comprehensive view of stress, as these differing definitions rarely align in time. We show that these different stress definitions can be robustly represented as changes in the underlying causal structure on and off stress for individuals. This study is an important step toward better understanding potential underlying processes generating stress in individuals.
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 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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».