Correlates and Prediction of Generalized Anxiety Disorder from Acoustic and Linguistic Features of Impromptu Speech
Notice bibliographique
Résumé
The diagnosis and tracking of Generalized Anxiety Disorder (GAD) require frequent interaction with mental health professionals, but there are not enough professionals to serve the demand. The ability to automatically detect anxiety disorders through samples of speech could be a valuable complement to conventional treatment and provide greater access to it. In this work, we explore acoustic and linguistic features of speech that correlate with anxiety and use those to predict above or below the screening threshold of GAD. A large number of participants (N = 2, 000) participated in a single online study session where they completed the Generalized Anxiety Disorder-7 (GAD-7) assessment and provided an impromptu speech sample in response to a modified version of the Trier Social Stress Test (TSST). Acoustic and linguistic speech features were a-priori selected based on the existing speech and anxiety literature, together with related features. Associations between speech features and anxiety levels were assessed using sex, age, and personal income included as covariates. The amount of speech had the most significant correlation with GAD-7 (r = −0.12; P < .001), indicating that participants with higher anxiety scores spoke less. Linguistic features acquired using Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC) were also significantly (P < .05) associated with anxiety. Using these acoustic and LIWC features to predict above or below a screening threshold of 10 for GAD, a logistic regression model achieved a mean AUROC = 0.57, SD = 0.03. The mean AUROC increased to 0.62 (SD = 0.03) when demographic information (age, sex, and income) was included indicating the importance of demographics when screening for anxiety disorders. The LIWC linguistic features are based on single-word counts and do not account for the surrounding word context. We attempted the same prediction based on greater context using a transformer-based neural-network model (pre-trained on large textual corpora) and fine-tuned on the speech transcripts. This model, which only uses the textual input, achieved an AUROC value of 0.64. When acoustic, LIWC, and the predicted output of the fine-tuned transformer-based model are combined into one model, the AUROC increased to 0.67 and further increased to 0.68 when demographic information was included. The results suggest that there is a signal of anxiety within such impromptu speech that may be useful as part of a system to screen for anxiety, detect relapse, or monitor treatment.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».