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.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».