応力特定のためのデータ収集

WHO（世界保健機関）によると、ストレスは世界的な流行となり、さまざまな年齢や職業の人々に影響を与える世紀の病気と見なされています. ストレスは、身体的、精神的、または感情的なタイプの圧力または緊張として定義され、個人を圧倒し、身体的および知的機能のパフォーマンスに悪影響を及ぼします. ストレスが長引くと、免疫システムが影響を受け、体は病気や早期老化にさらされます。 過度のストレスに関連する精神生理学的反応には、慢性疲労、潰瘍、うつ病、高血圧、心臓発作などがあります。 これらの結果に照らして、ストレスの症状を早期に特定するための対策を講じ、人々が適切に治療され、通常の活動を再開できるようにすることが重要です.

文献に示されている研究は、ストレスの存在の指標として生物学的信号を使用する可能性を示唆しています。 これらの研究では、特定の生理学的変数が測定され、個人に対するこのストレスに関連付けられています。 しかし、これまでの研究のほとんどは急性ストレスに焦点を当てていたため、そのストレスは短命でした。 この研究の目的は、特定の生理学的指標を慢性ストレスの存在と関連付けることでした。

この目的のために、研究者は血圧値、皮膚温度、電気皮膚反応、心拍変動の測定を行い、ISSL (大人のストレス症状のリップのインベントリ)、PSS (知覚ストレス尺度) によって提供された結果と比較しました。個人のストレス状態としての SRRS (Social Readjustment Rating Scale)。 心拍変動は、時間ドメインと周波数ドメインの両方でチェックされました。 すべての生理学的信号は、非侵襲的および非侵入型センサーによって監視され、参加者にとって完全に安全です。

生理学的変数と既存の慢性的なストレス状態との関係を調査するために、研究者はバックプロパゲーション アルゴリズム (MLP) と主成分分析 (PCA) を使用した多層パーセプトロン ニューラル ネットワークに基づく生体信号の分析アルゴリズムを使用しました。 慢性ストレスの識別に関する分類子のパフォーマンスを評価するために、研究者は精度、感度、特異性、および精度の指標をチェックします。 次に、結果を受信者動作特性曲線 (ROC) によって分析しました。

倫理的承認は、ローカル倫理委員会 (CAAE-28201014.2.0000.5497) から得られました。 参加者のために。 彼らは、個人情報の方法論と機密性について知らされていました。 すべての手順は、すべての参加者からの書面によるインフォームド コンセントの後に実行されました。 データ収集は 2014 年 10 月に完了しました。