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Enregistrement W4403540285 · doi:10.2196/60925

Intensive, Real-Time Data Collection of Psychological and Physiological Stress During a 96-Hour Field Training Exercise at a Senior Military College: Feasibility and Acceptability Cohort Study

2024· article· en· W4403540285 sur OpenAlexvenueno aff
Rachele Pojednic, Amy Welch, M. KATHLEEN THORNTON, Meghan Garvey, Tara Grogan, Walter Roberts, Garrett I. Ash

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institutes of HealthNational Center for Advancing Translational SciencesAmerican Heart Association
Mots-clésData collectionPhysical therapyMedicineStressorActigraphyPsychologyApplied psychologyClinical psychologyPsychiatryInsomnia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Poor physical fitness, stress, and fatigue are factors impacting military readiness, national security, and economic burden for the United States Department of Defense. Improved accuracy of wearable biosensors and remote field biologic sample collection strategies could make critical contributions to understanding how physical readiness and occupational stressors result in on-the-job and environment-related injury, sleep impairments, diagnosis of mental health disorders, and reductions in performance in war-fighters. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the feasibility and acceptability of intensive biomarker and biometric data collection to understand physiological and psychological stress in Army Reserved Officer Training Corps cadets before, during, and after a 96-hour field training exercise (FTX). METHODS: A prospective pilot study evaluated the feasibility and acceptability of multimodal field data collection using passive drool saliva sampling, sweat sensors, accelerometry, actigraphy, and photoplethysmography. In addition, physical fitness (Army Combat Fitness Test), self-reported injury, and psychological resilience (Brief Resilience Scale) were measured. RESULTS: A total of 22 cadets were included. Two were lost to follow-up due to injury during FTX, for a retention rate of 91%. Assessments of performance and psychological resilience were completed for all remaining participants, resulting in 100% testing adherence. All participants provided saliva samples before the FTX, with 98% adherence at the second time point and 91% at the third. For sweat, data collection was not possible. Average daily wear time for photoplethysmography devices was good to excellent, meeting a 70% threshold with data collected for ≥80% of person-days at all time points. Of the participants who completed the FTX and 12 completed a post-FTX acceptability survey for a response rate of 60%. Overall, participant acceptance was high (≥80%) for all metrics and devices. CONCLUSIONS: This study demonstrates that wearable biosensors and remote field biologic sample collection strategies during a military FTX have the potential to be used in higher stakes tactical environments in the future for some, but not all, of the strategies. Overall, real-time biometric and biomarker sampling is feasible and acceptable during field-based training and provides insights and strategies for future interventions on military cadet and active-duty readiness, environmental stress, and recovery.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,299
Tête enseignante GPT0,569
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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