Cross-sectional and longitudinal associations between anxiety and acoustic-prosodic markers in adolescents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adolescence marks a critical period for the onset of anxiety disorders, yet they frequently remain undiagnosed due to barriers such as reluctance to self-disclose symptoms. Objective screening methods that bypass self-report may improve early detection. Speech-derived acoustic markers have emerged as a promising avenue for identifying anxiety disorders. This study investigates associations between acoustic properties of speech, anxiety severity, and anxiety diagnoses in adolescents, evaluated cross-sectionally and longitudinally. METHODS: Speech samples from 581 adolescents were collected during the Trier Social Stress Test. Acoustic features were extracted using OpenSMILE and analyzed for cross-sectional associations with anxiety severity (Spearman's correlations) and longitudinal predictions of future anxiety (linear regressions). Random forest (RF) classifiers with 10-fold cross-validation were used to classify anxious and healthy individuals using acoustic features. Analyses were stratified by sex. RESULTS: RFs achieved the highest performance for the longitudinal classification of social anxiety disorder (SAD), with an AUC-ROC of 85% (males) and 74% (females). Adding acoustic features to baseline measures increased the variance explained in anxiety by 5.4% (males) and 10.9% (females). In males, higher anxiety was cross-sectionally correlated with reduced pitch slope, narrower pitch range, lower F1 frequency, and greater MFCC1 variability. Females with higher anxiety showed reduced variability in pitch slope. Correlations did not survive multiple testing correction. CONCLUSIONS: Acoustic speech markers elicited in socially evaluative contexts can accurately recognize SAD in male adolescents three years in advance. Performance is moderate for females and other anxiety disorders, underscoring the need for sex-specific approaches to diagnostic tool development.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 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 ».