Using Wearables to Study Biopsychosocial Dynamics in Couples Who Cope With a Chronic Health Condition: Ambulatory Assessment Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Technology has become an integral part of our everyday life, and its use to manage and study health is no exception. Romantic partners play a critical role in managing chronic health conditions as they tend to be a primary source of support. Objective This study tests the feasibility of using commercial wearables to monitor couples’ unique way of communicating and supporting each other and documents the physiological correlates of interpersonal dynamics (ie, heart rate linkage). Methods We analyzed 617 audio recordings of 5-minute duration (384 with concurrent heart rate data) and 527 brief self-reports collected from 11 couples in which 1 partner had type II diabetes during the course of their typical daily lives. Audio data were coded by trained raters for social support. The extent to which heart rate fluctuations were linked among couples was quantified using cross-correlations. Random-intercept multilevel models explored whether cross-correlations might differ by social contexts and exchanges. Results Sixty percent of audio recordings captured speech between partners and partners reported personal contact with each other in 75% of self-reports. Based on the coding, social support was found in 6% of recordings, whereas at least 1 partner self-reported social support about half the time (53%). Couples, on average, showed small to moderate interconnections in their heart rate fluctuations (r=0.04-0.22). Couples also varied in the extent to which there was lagged linkage, that is, meaning that changes in one partner’s heart rate tended to precede changes in the other partner’s heart rate. Exploratory analyses showed that heart rate linkage was stronger (1) in rater-coded partner conversations (vs moments of no rater-coded partner conversations: rdiff=0.13; P=.03), (2) when partners self-reported interpersonal contact (vs moments of no self-reported interpersonal contact: rdiff=0.20; P<.001), and (3) when partners self-reported social support exchanges (vs moments of no self-reported social support exchange: rdiff=0.15; P=.004). Conclusions Our study provides initial evidence for the utility of using wearables to collect biopsychosocial data in couples managing a chronic health condition in daily life. Specifically, heart rate linkage might play a role in fostering chronic disease management as a couple. Insights from collecting such data could inform future technology interventions to promote healthy lifestyle engagement and adaptive chronic disease management. International Registered Report Identifier (IRRID) RR2-10.2196/13685
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».