Alcohol Impairment Detection Through Heart Rate Variability Analysis Using Gyrocarotidography
Notice bibliographique
Résumé
Excessive alcohol consumption can impair decision-making and balance, putting workers and those around them at risk, especially in safety-sensitive occupations. Continuous monitoring of employees may help prevent workplace accidents. With advancements in wearable technologies such as smartwatches, headphones, and earbuds, there is a growing trend in real-time monitoring using wearable devices. To this end, this study introduces a carotid-mounted wearable system designed to assess heart rate variability (HRV) using an Inertial Measurement Unit (IMU) sensor for alcohol-induced impairment detection. The proposed system utilizes a novel signal modality called Gyrocarotidography (GCG)−a form of carotid ballistography (CBG) −to collect gyroscope-based signals and extract HRV features to analyze the effects of alcohol consumption while validating the results against a reference electrocardiogram (ECG) device. Statistically significant HRV features are then used to classify participants as impaired and non-impaired. The findings demonstrate a strong correlation between HRV features extracted from the IMU sensor and the ECG reference, confirming the feasibility of IMU-based HRV monitoring. Significant differences in HRV metrics before and after alcohol consumption further support the potential of this method, with the classification model achieving 83% accuracy. The proposed carotid-mounted IMU system offers a non-invasive, wearable solution for real-time HRV monitoring and alcohol impairment detection, and it provides clinicians and occupational health professionals with a tool for assessing alcohol-induced autonomic changes through HRV− offering a practical pathway for impairment detection and workplace safety enhancement.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 ».