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Methodenartikel

Eine Anwendung zur Kopplung mit tragbaren Geräten zur Überwachung des persönlichen Gesundheitszustands

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DOI:

10.3791/63169

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3. Februar 2022

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1Department of Horticulture and Landscape Architecture, National Taiwan University, 2Department of Landscape Architecture, University of Illinois, Champaign, 3Smart, Healthy Community Initiative, Office of the Provost, University of Illinois, Champaign

In diesem Artikel

Zusammenfassung

Das vorliegende Protokoll führt eine nichtkommerzielle, selbst entwickelte Anwendung zur Erfassung von Echtzeitdaten vor Ort ein, einschließlich psychologischer Skalen, GPS-Standort, Herzfrequenz und Blutsauerstoffsättigung sowie der Betriebsverfahren der Anwendung. Als Anwendungsbeispiel diente eine empirische Studie, die 2020 in Taiwan durchgeführt wurde.

Zusammenfassung

Das aktuelle Protokoll zielt darauf ab, die Technologieintegration zu demonstrieren und eine detaillierte Beschreibung der Einführung der HealthCloud-App bereitzustellen, die vom Healthy Landscape and Healthy People Lab der National Taiwan University (HLHP-NTU) auf Smartphones und Smartwatches entwickelt wurde, um Daten über die psychologischen und physiologischen Reaktionen und Umweltinformationen der Benutzer in Echtzeit zu sammeln. Es wurde eine flexible und integrierte Forschungsmethode vorgeschlagen, da es schwierig sein kann, mehrdimensionale Aspekte personenbezogener Daten in Vor-Ort-Studien in der Landschafts- und Freizeitforschung zu messen. Als Anwendungsbeispiel diente eine Vor-Ort-Studie, die 2020 auf dem Campus der National Taiwan University durchgeführt wurde. Ein Datensatz von 385 Teilnehmern wurde verwendet, nachdem ungültige Stichproben ausgeschlossen wurden. Während des Experiments wurden die Teilnehmer gebeten, 30 Minuten lang auf dem Campus herumzulaufen, wenn ihre Herzfrequenz und psychologische Elemente zusammen mit mehreren Umweltmetriken gemessen wurden. Diese Arbeit zielte darauf ab, eine mögliche Lösung zu finden, um Vor-Ort-Studien zu helfen, menschliche Reaktionen in Echtzeit zu verfolgen, die mit Umgebungsfaktoren übereinstimmen. Aufgrund der Flexibilität der App zeigt der Einsatz auf tragbaren Geräten ein hervorragendes Potenzial für multidisziplinäre Forschungsstudien.

Einleitung

Datenerfassung in Echtzeit
Im täglichen Leben profitieren Menschen in vielerlei Hinsicht von der physischen Umgebung. Zum Beispiel wurden positive Ergebnisse wie psychologische1 und Herzfrequenzwiederherstellung2 weitgehend gefunden. Darüber hinaus wurden die Zusammenhänge zwischen Umgebungsfaktoren wie Temperatur und Luftfeuchtigkeit und psychischer Gesundheit diskutiert 3,4. Studien haben auch die Zusammenhänge zwischen physiologischen und psychologischen Reaktionen wie Herzfrequenz und Stress untersucht 5,6,7,8. Eine breite Palette von Beweisen für psychologische und physiologische Vorteile aus der Exposition gegenüber der Natur wurde in gut kontrollierten Laborstudien 9,10 gefunden, die möglicherweise nicht die verschiedenen Einflussfaktoren auf diesem Gebiet repräsentierten. Um die Beziehungen zwischen menschlichen Reaktionen in Echtzeit zu messen, werden daher Vor-Ort-Studien als besser angesehen, um die realen Szenarioerfahrungen und Reaktionen auf die Umgebungen widerzuspiegeln, als Laborsimulationen11. Darüber hinaus können menschliche Reaktionen auf Umgebungen vom Kontextabhängen 12. Angesichts der Bedeutung des Verständnisses der Beziehung zwischen der psychologischen und physiologischen Gesundheit des Menschen und der Umweltqualität ist eine Echtzeit-Self-Tracking-Messung dringend erforderlich, die verschiedene Informationsmaßnahmen sammeln kann.

Ökologische Momentanbewertungen (EMAs) oder Erfahrungsstichprobenverfahren (ESMs) können Lösungen für Vor-Ort-Studien darstellen13,14. EMAs und ESMs zielen darauf ab, die momentanen Reaktionen des Menschen vor Ort in realen Szenarien zu bewerten15. Durch den Einsatz von Self-Tracking-Techniken können die Reaktionen, Reaktionen und Erfahrungen vor Ort neu gemessen werden14. Die Teilnehmer werden über Signale, wie Texte oder Benachrichtigungen, benachrichtigt, Bewertungen in sogenannten signalabhängigen Stichprobenschemata durchzuführen15. Der Begriff "EMA" wird hauptsächlich in gesundheitsbezogenen Studienverwendet 13, während "ESM" tendenziell in Freizeit- und Erholungsstudien im Freienverwendet wird 16. Dennoch wurden die Begriffe gelegentlich synonym verwendet12.

Die Möglichkeit, EMAs auf Umweltforschungsstudien anzuwenden, wurde von Beute et al.12 diskutiert, die darauf hinwiesen, dass sie es ermöglichen würden, eine größere Vielfalt von Umgebungen als nur "natürlich" oder "städtisch" zu adressieren. Beispielsweise können durch ambulante Messungen (z. B. durch GPS-Standortverfolgung) physiologische Reaktionen während eines Spaziergangs mit Echtzeit-Standortdatensätzen abgeglichen werden, was eine umfassendere räumliche Auflösung von Umgebungstypen und Umweltmerkmalen bietet7. Darüber hinaus gewährleistet die von EMAs ermöglichte Echtzeit-Datenerfassung eine hohe ökologische Validität und bietet eine ergänzende Sichtweise aus Laborstudien.

Immer mehr empirische Studien vor Ort haben tragbare Geräte und Smartphones eingesetzt, um den persönlichen Gesundheitszustand im täglichen Leben und zu Forschungszwecken zu überwachen17,18,19,20. Die Verwendung dieser beiden Geräte kann mehr Vorteile bieten als die Verwendung nur eines Smartphones12. Erstens war die Zugriffszeit mit Smartwatches kürzer als die mit Telefonen21, was zu einer geringeren Unterbrechungsbelastung führen kann. Zweitens bieten Uhren eine größere Körpernähe als Smartphones22, und Telefone können als momentane Datenbanken zum Speichern und Hochladen von Daten verwendet werden. Drittens bieten Smartwatches heutzutage mehrere Sensoren für verschiedene Parameter wie Herzfrequenzvariabilität, Elektrokardiogramme (EKG) und Blutdruck 23,24,25,26,27. Die individuellen und allgemeinen Aspekte menschlicher Reaktionen können auf bestimmte Aktivitäten schließen12. Schließlich werden Smartphones für Smartphone-basierte Studien meist in der Tasche getragen, und wenn es um die Fragebögen geht, muss im Vergleich zum Fall mit Smartwatches zusätzliche Arbeit geleistet werden.

Allerdings haben nur wenige Studien die Beziehungen zwischen psychologischen und physiologischen Ergebnissen und Umweltinformationen untersucht. Daher zeigt diese Studie die Einführung einer nicht-kommerziellen, selbst entwickelten App, der HealthCloud, auf tragbaren Geräten wie Smartwatches und Smartphones, um psychologische, physiologische und Umweltinformationen in Echtzeit zu sammeln.

Die selbst entwickelte App und tragbare Geräte
Die App für die Verwendung auf tragbaren Geräten wurde vom Healthy Landscape and Healthy People Lab der National Taiwan University (HLHP-NTU) entwickelt, um zugänglichere und flexiblere Möglichkeiten zur Verfolgung menschlicher Reaktionen und Umweltdaten zu bieten, sodass Forscher die Beziehungen zwischen Informationen zur menschlichen Gesundheit und Umwelt weiter analysieren können (Abbildung 1).

Die App, basierend auf iOS, bietet mehrere Aufgaben und passive Datenerfassungsfunktionen. Die App sammelt selbst gemeldete Daten auf der Smartwatch, z. B. psychologische Elemente, die durch Pop-Quiz-Fragen gemessen werden, auf die Benutzer ihre Antworten von einem bis fünf Sternen bewerten können, um eine schnelle und einfache Beurteilung zu ermöglichen. Diese Art der Frageintervention kann als eine Art Micro Interaction-EMA (μEMA) betrachtet werden - eine In-situ-Datenerfassungsmethode, die weniger Aufmerksamkeit erfordert und eine höhere Antwortrate als Smartwatch-EMA 28 aufweist. Sensorüberwachte physiologische Reaktionsdaten, einschließlich Herzfrequenz, Herzfrequenzvariabilität und Blutsauerstoffsättigung, können mit den Funktionen des iOS gemessen werden. Die Herzfrequenz wird über den optischen Herzsensor der Smartwatch mit einer Technik namens Photoplethysmographie29 gemessen. Die App erkennt die Menge des Blutflusses mit grünen LED-Leuchten mit lichtempfindlichen Fotodioden, und die Herzschläge pro Minute werden ebenfalls berechnet. Die Herzratenvariabilität (HRV) und die Blutsauerstoffkonzentration (SpO2) können über Apps erkannt werden. Für das Smartphone werden die Aufgaben, wie der Stroop-Test (Abbildung 2B) und der Image-Capture-Task (Abbildung 2C) sowie der Umgebungsgeräusch-Task (Abbildung 2D), die Umgebungsbedingungen, einschließlich relativer Luftfeuchtigkeit, Wetter und Höhe, passiv von mehreren Anwendungsprogrammierschnittstellen gesammelt.

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Abbildung 1: Übersicht über die App. Die Funktionen der App auf Smartwatch, Smartphone und Datenbank. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung zu sehen.

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Abbildung 2: Die App-Aufgaben. Beispiele für die Aufgaben, die in der App verwendet werden können: Von links nach rechts gibt es (A) Die Popup-Frage. (B) Der Stroop-Test. (C) Die Image-Capture-Aufgabe. (D) Die Aufgabe Umwelt und Geräusche. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung zu sehen.

Alle Daten werden auf die Backend-Website hochgeladen (Zugang zu kooperativen Forschern, siehe Materialtabelle). Die Website bietet mehrere Hauptfunktionen: eine Kartenanzeige, die die aktuellen Standorte und die Herzfrequenz der Benutzer anzeigt (Abbildung 3), ein Datenblatt zum Durchsuchen und Extrahieren von Daten (Abbildung 4) und Aufgabenkonfigurationen zum Ändern der Häufigkeit, Priorität und des Inhalts der Aufgaben (Abbildung 5). Mit dieser großen Flexibilität und einem breiten Messspektrum können Forscher die zuvor genannten Aufgabenfunktionen einfach entsprechend den Forschungszielen auswählen. Darüber hinaus kann die App sowohl Nutzern als auch Forschern zugute kommen. Die App stellt ihre Zustandsberichte und GPS-Standorttrajektorien (Abbildung 6) entsprechend den beantworteten Fragen und den gewählten Routen bereit. So können sie sich schnell ein Bild von ihrem Gesundheitszustand am Tag machen und ihre Gesundheitsdaten verfolgen.

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Abbildung 3: Die in der App-Datenbank angezeigte Karte. Die Kartendarstellung der App-Datenbank liefert den Forschern aktuelle Informationen wie Standorte und Herzfrequenz. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung zu sehen.

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Abbildung 4: Datenblatt in der App-Datenbank. Der Datenbericht der Anzeigekarte in der App-Datenbank, in den Daten durch Filtern der Zeit-, Feld- oder Tester-ID exportiert werden können. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

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Abbildung 5: Die Aufgabenkonfiguration in der App-Datenbank. Die Aufgabenprioritäten, Zeitintervalle, Sprache und Inhalt der Fragebögen können geändert werden. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung zu sehen.

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Abbildung 6: Der Integritätsbericht für die App-Benutzer. Nach der Nutzung der App kann der Benutzer eine Reihe von individuellen Ergebnissen erhalten, die automatisch generiert werden. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung zu sehen.

Repräsentative Studie
Um die Integration verschiedener Dimensionen der Datenerfassung mit der App auf Smartphones und Smartwatches zu demonstrieren, wurde 2020 eine In-situ-Studie auf dem Campus der National Taiwan University in Taipei City, Taiwan, durchgeführt. Die Teilnehmer für die Studie wurden 1 Woche vor dem Experiment auf der Social-Media-Fanseite der National Taiwan University über ein Online-Formular rekrutiert. Das Formular enthielt den Forschungszweck, den Prozess, den Ort, die Teilnahmebedingungen, ein schematisches Diagramm des zu tragenden Forschungsgeräts und einen Bereich, in dem die Leser ihre Bereitschaft zur Teilnahme und den Zeitpunkt, zu dem sie dies tun konnten, angeben konnten. Nach Abschluss wurden die Teilnehmer 2 Tage vor dem Zeitplan per E-Mail über die genaue Zeit und den Ort ihres Experiments informiert. Da die Forschung psychologische Veränderungen, Physiologie, körperliche Aktivität (Gehen) sowie Klang- und Farbwahrnehmung untersucht, erfüllten die Teilnehmer die folgenden Bedingungen: (1) zwischen 20-36 Jahren, (2) gute körperliche und geistige Gesundheit, (3) nicht regelmäßig Medikamente einnehmen, die das zentrale Nervensystem beeinflussen, (4) nicht schwanger sein oder stillen, (5) keine Vorgeschichte von Herz-Kreislauf-Erkrankungen haben, (6) kann mehr als 30 Minuten zu Fuß gehen, (7) eine Farbe identifizieren.

Am Tag des Experiments erhielten die Teilnehmer ein Set Smartphones und Smartwatches sowie eine Routenkarte. Die Forscher präsentierten den Teilnehmern eine einheitliche Erklärung des Zwecks der Forschung, des Forschungsprozesses, der tragbaren Geräte und der Fragen, die im Forschungsprozess Aufmerksamkeit erfordern. Während des Spaziergangs wurden die psychologischen Reaktionen alle 5 Minuten mit einer Pop-Quiz-Aufgabe bewertet, und physiologische Reaktionen wie die Herzfrequenz wurden jede Minute von Sensoren in der Smartwatch gemessen. Nach dem Experiment wurden die Teilnehmer mit einer Geschenkkarte im Wert von 200 NTD (~ 7 USD) entschädigt.

Für die psychologische Messung berücksichtigte diese Studie Landschaftspräferenzen und zwei Aspekte der Perceived Restorative Scale Short Version30, nämlich "weg sein" und "Faszination". Diese Aspekte wurden gemessen, indem die Teilnehmer gebeten wurden, die Aussagen "Dies ist ein Ort, der abseits der alltäglichen Anforderungen liegt und an dem ich mich entspannen und darüber nachdenken könnte, was mich interessiert." und "Dieser Ort ist faszinierend; Es ist groß genug, um Dinge zu entdecken und neugierig zu sein." auf einer fünfstufigen Likert-Skala von (1) "stimme überhaupt nicht zu" bis (5) "stimme voll und ganz zu", um die individuelle Wahrnehmung der restaurativen Faktoren der Umwelt auf der Grundlage der Aufmerksamkeitswiederherstellungstheoriezu messen 31. Die Landschaftspräferenz wurde anhand einer fünfstufigen Likert-Skala mit der einzigen Frage bewertet: "Wie sehr gefällt Ihnen die Umgebung, aus welchen Gründen auch immer?" von (1) "sehr wenig" bis (5) "sehr viel". Der Fragebogen wurde mit der Aufgabe "Pop Quiz" in einem Zeitintervall von 5 Minuten gesendet, d.h. die Teilnehmer erhielten den Fragebogen alle 5 Minuten.

Für die physiologische Messung wurde die Herzfrequenz (HR) während des Gehens verwendet, um die physiologischen Ergebnisse der Teilnehmer in einem Zeitintervall von 1 Minute darzustellen. Umweltinformationen, einschließlich GPS-Daten (Breiten- und Längengrad), Temperatur, relative Luftfeuchtigkeit, Windgeschwindigkeit und Windgrad, wurden über das Smartphone gesammelt.

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Protokoll

Das gesamte Protokoll folgt den Anweisungen des National Taiwan University Research Ethics Committee Office zur Durchführung von humanbezogenen Experimenten. Während der Teilnehmerrekrutierung wurden die Kandidaten sowohl mündlich als auch schriftlich über ihre Anweisungen und Rechte sowie die Risiken des Experiments informiert und die unterschriebenen Einverständniserklärungen gesammelt. Die App kann auf Smartphones und Smartwatches installiert werden (siehe Materialtabelle).

1. Vorbereitung des psychologischen und physiologischen Experiments

  1. Rufen Sie die Informationen der Versuchsstandorte für die Planung der Aktivität ab.
  2. Entwerfen Sie experimentelle Verfahren entsprechend der Stelle, an der das Protokoll angewendet wird.
  3. Erhalten Sie eine ethische Genehmigung.
  4. Bereiten Sie eine Einführung in das Experiment für die Teilnehmerrekrutierung und Verfahrensanweisungen vor.
    HINWEIS: Die Anweisungen enthalten Aufgaben, die die Teilnehmer während des Experiments ausführen und ausführen werden.
  5. Erstellen Sie einen neuen Feldnamen auf der HealthCloud-App-Backend-Website, um die Zieldaten zu stempeln.
    1. Melden Sie sich auf der Backend-Website an.
      HINWEIS: Der Zugriff auf die Website ist jetzt auf kooperative Forscher beschränkt.
    2. Fügen Sie in der App-Datenbank unter Feld festlegen in Admin Management einen neuen Feldnamen hinzu, um die während des Tests gesammelten Daten zu markieren (Abbildung 7).
      HINWEIS: Die Zieldaten können im Datenblatt leicht erkannt und extrahiert werden (Abbildung 5).
  6. Importieren Sie die Fragebogenelemente in die Konfiguration.
    1. Melden Sie sich auf der Backend-Website an.
    2. Klicken Sie in Admin Management > Konfiguration auf die Schaltfläche Datei auswählen , um Fragebögen im angegebenen Format hochzuladen (Tabelle 1).
      HINWEIS: In Tabelle 1 müssen in der ersten Spalte die Fragen in englischer Sprache ausgefüllt werden. die zweite ist für die chinesische Version, und in der dritten Spalte kann der Frageindikator ausgefüllt werden. Ob der Nutzer die Frage auf Englisch oder Chinesisch erhält, hängt von der Sprache des Smartphones ab. In der vorliegenden Studie wurde die Sprache des gesamten Systems auf Chinesisch eingestellt; daher wurden Fragen auf Chinesisch gestellt.
  7. Legen Sie das Zeitintervall für die Pop-Quiz-Fragen (die Fragebögen) fest.
    1. Melden Sie sich auf der Backend-Website an.
    2. Legen Sie in Admin Management > Configuration ( Admin Management Configuration) das Zeitintervall fest, indem Sie unter "Period of Pop Quiz" (Periode des Pop-Quiz) die Anzahl der Minuten auswählen (Abbildung 5).
      HINWEIS: In der vorliegenden Studie betrug das Zeitintervall für Wiederholungen der Pop-Quiz-Aufgabe 5 Minuten, konnte aber irgendwo zwischen 1 min und 72 h eingestellt werden.

2. Teilnehmerwerbung

  1. Rekrutieren Sie Teilnehmer anhand von Einführungsanweisungen.
    HINWEIS: Die Teilnehmer wurden in der vorliegenden Studie über eine Online-Umfrage rekrutiert. Die Teilnehmer erhielten ein Smartphone und eine Smartwatch (siehe Materialtabelle), unabhängig davon, ob sie eigene Geräte besaßen.
  2. Schließen Sie Teilnehmer aus, die nicht 20-36 Jahre alt sind, schwanger sind oder stillen, farbenblind sind und geruchsbedingte Krankheiten haben.
  3. Stellen Sie den vollständigen Inhalt des Experiments vor, einschließlich des Zwecks der Untersuchung, der experimentellen Forschungsmethoden und -verfahren, der experimentellen Anforderungen, der potenziellen Risiken des Experiments, des Nutzens für die Teilnehmer und der Rechte der Teilnehmer.
  4. Holen Sie die schriftliche Zustimmung der Teilnehmer ein.

3. Vorbereitung von Wearables und der App

  1. Laden Sie die HealthCloud-App im App Store herunter.
  2. Stellen Sie sicher, dass die genannten Tools einsatzbereit sind, über eine gute Akkulaufzeit, GPS-Funktionalität und stabile Internetsignale am Standort verfügen.
  3. Überprüfen Sie die Betriebsabläufe der App, um die Herzfrequenzfunktion zu überprüfen.
    1. Melden Sie sich auf dem Telefon bei der App an, indem Sie ein Konto erstellen (Abbildung 8A).
    2. Stellen Sie sicher, dass alle Echtzeitinformationen, einschließlich Herzfrequenz, Standort (Breiten- und Längengrad), Höhe, Wetter, die Entfernung, die der Benutzer seit dem Start zurückgelegt hat, und Dauer seit dem Start der App erfolgreich auf der Hauptseite der App auf dem Smartphone erfasst werden (Abbildung 8B).
    3. Wählen Sie durch Drücken von Maßen einstellen auf der Einstellungsseite den zuvor erstellten Feldnamen aus und benennen Sie die Teilnehmer entsprechend ihrer "Test-Nr." (Abbildung 8C).
  4. Sobald die Geräte eingestellt sind, weisen Sie die Probanden mündlich mit dem folgenden Wortlaut an, wie sie sowohl die Smartwatch als auch das Smartphone zur richtigen Beurteilung verwenden können.
    1. Drücken Sie auf der Smartwatch Start , um mit der Erfassung physiologischer und umweltbezogener Informationen zu beginnen (Abbildung 8D).
      HINWEIS: Die Uhr benachrichtigt die Aufgaben, indem sie während des Spaziergangs fünfmal vibriert.
    2. Sobald die Aufgaben eingegangen sind, folgen Sie bitte den Anweisungen auf der Uhr.
    3. Um mit der Ausführung der Aufgabe zu beginnen, drücken Sie OK! und folgen Sie den Anweisungen auf dem Bildschirm der Uhr.
      1. Bewerten Sie für die Pop-Quiz-Aufgabe Aussagen von 1-5 Sternen, um die psychologischen Skalenelemente zu beantworten, und drücken Sie Senden , um die Messung abzuschließen.
      2. Öffnen Sie für die Aufgaben "Fotoaufnahme", "Stroop-Test" und "Stimme" die HealthCloud-App auf dem Telefon und folgen Sie den Anweisungen.
      3. Öffnen Sie für die HRV-Aufgabe die Breathe-App und starten Sie sie, indem Sie auf Start klicken. Die HRV-Daten werden hochgeladen.
      4. Öffnen Sie für die SpO2-Aufgabe die Blutsauerstoff-App auf der Uhr und starten Sie die Messung, indem Sie auf Start klicken. Das Ergebnis wird hochgeladen.
        HINWEIS: Erinnern Sie die Teilnehmer vor dem Spaziergang mit folgender Anweisung: Während des Spaziergangs erhalten Sie Fragen zu den psychologischen Skalenelementen in zufälliger Reihenfolge mit einem bestimmten Zeitintervall. Bitte ändern Sie während des Spaziergangs keine Einstellungen am Telefon oder an der Uhr. Wenn ein Fehler auftritt, informieren Sie die Kursleiter sofort.

4. Datenerhebung

  1. Fordern Sie die persönlichen IDs des Teilnehmers für die Einzahlung im Austausch für Smartwatches und Smartphones an.
  2. Erinnern Sie die Teilnehmer mündlich daran, sich zu entspannen und den Spaziergang zu genießen, mit dem folgenden Wortlaut: "Bitte entspannen Sie sich während des Experiments und genießen Sie den ganzen Spaziergang; Gehe, als wärst du nicht in einem Experiment."
  3. Sammeln Sie nach dem Spaziergang die Geräte ein und drücken Sie Quit and Calc , um das Experiment abzuschließen.
  4. Stellen Sie den Teilnehmern eine Geschenkkarte mit einem Äquivalent von 200 NTD zur Verfügung.

5. Datenanalyse

  1. Rufen Sie Daten von der Backend-Website der App ab.
    1. Melden Sie sich auf der Backend-Website an. Extrahieren Sie Forschungsdaten aus dem Datenblatt, indem Sie die Uhrzeit, das Feld und die Tester-ID filtern.
    2. Klicken Sie auf CSV exportieren , um das Dataset herunterzuladen (Abbildung 4).
  2. Führen Sie deskriptive statistische Analysen mit statistischer Software durch (siehe Materialverzeichnis).

Frage (Englisch)Frage (Chinesisch)Indikator
Das ist ein Ort, der abseits der alltäglichen Anforderungen liegt und an dem ich mich entspannen und darüber nachdenken kann, was mich interessiert.figure-protocol-1
figure-protocol-2		Weg-Sein
Dieser Ort ist faszinierend; Es ist groß genug für mich, um Dinge zu entdecken und neugierig zu sein.figure-protocol-3
figure-protocol-4		Faszination
Wie sehr gefällt dir das Setting, aus welchen Gründen auch immer?figure-protocol-5Vorliebe

Tabelle 1: Das Format der Pop-Quiz-Fragen. Die psychologischen Skalenelemente, die in dieser Studie verwendet wurden, wurden als Beispiel verwendet, um das Format der Pop-Quiz-Fragen zu präsentieren.

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Abbildung 7: Einstellung "Feldname". Auf der Backend-Website müssen Sie den neuen Feldnamen schwarz eingeben und dann auf Hinzufügen klicken, um die Zieldaten zu markieren. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung zu sehen.

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Abbildung 8: Die Betriebsabläufe der App. Benutzer melden sich an. (A) Login-Schnittstelle der App auf der Smartwatch; App auf der Smartwatch wird bei (B) gestartet. (C) Die Hauptseite der App, auf der die Echtzeitdaten angezeigt wurden. (D) Die Messung wurde so eingestellt, dass der "Feldname" und die "Testnummer" geändert werden. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung zu sehen.

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Ergebnisse

Die ursprüngliche Stichprobe bestand aus 423 Personen, von denen 18 wegen schlechter Datenqualität aufgrund von Instabilität der Beta-Version der App ausgeschlossen werden mussten und weitere 20 nicht alle Pop-Quiz-Fragen beantworten konnten. Dies führte zu einer effektiven Abtastrate von 0,91. Ein Datensatz von 385 Studenten (213 Frauen, 172 Männer) von der National Taiwan University wurde rekrutiert. Die Teilnehmer waren zwischen 20-36 Jahre alt (M = 23,38, SD = 2,268). In Bezug auf ihre psycholog...

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Diskussion

Zweck der Studie und wesentliche Ergebnisse
Tragbare Geräte wie Smartphones und Smartwatches wurden häufig verwendet, um physiologische Indikatoren oder Syndrome 32,33,34, psychologische Zustände22,35 zu untersuchen; Umweltinformationen oder Verhaltensweisen18,36. Die meisten Anwendungen von i...

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Offenlegungen

Die Autoren haben nichts offenzulegen.

Danksagungen

Der Council of Agriculture of Taiwan finanzierte das Forschungsprojekt und die HealthCloud-App-Entwicklung von 2018 bis 2020 [109 Agrarwissenschaften - 7.5.4-supplementary-#1(1)] ([109 figure-acknowledgements-1-7.5.4--figure-acknowledgements-2#1(1)]).

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Materialien

Liste der in diesem Artikel verwendeten Materialien
NameUnternehmenKatalognummerKommentare
Apple Watch 6AppleFür die Nutzung der HealthCloud App, wie z.B. Pop-up-Fragen, Herzfrequenzmessung.
iPhoneAppleFür die Nutzung der HealthCloud-App, wie z.B. GPS-Standorterfassung, Wetterdatenerfassung, Datenspeicherung, Datenübertragung.
HealthCloudSelbst entwickeltDie HealthCloud-App, die Apple Watch und iPhone umfasst, wurde vom Healthy Landscape and Healthy People Lab der National Taiwan University (HLHP-NTU) entwickelt, um menschliche Reaktionen zu verfolgen. Es wurden mehrere APIs wie HealthKit, ResearchKit, Weather API und AppleWatch-Anwendungen wie die Breathe-App und die Blood Oxygen-App verwendet, um den physiologischen Status und den psychologischen Zustand sowie Umweltdaten zu sammeln, um die Beziehungen zwischen der menschlichen Gesundheit und den Umweltinformationen weiter zu analysieren.

Der Link zur App im APP Store lautet wie folgt: https://apps.apple.com/tw/app/healthcloud/id1446179518?l=en
Backend-WebsiteDie Backend-Website der HealthCloud-App für die Nutzung der Konfiguration der Aufgaben, den Datenexport und die Anzeige von Benutzern.
http://healthcloud.hort.ntu.edu.tw/
HealthKitAppleZum Abrufen der Daten physiologischer Reaktionen wie Herzfrequenz, Herzfrequenzvariabilität und Blutsauerstoffsättigung.
Der Link zum HealthKit:
https://developer.apple.com/documentation/healthkit
ResearchKitAppleDieses Kit enthält eine Vielzahl von Aufgaben für Forschungszwecke. Zu den Funktionen, die in der HealthCloud-App übernommen werden, gehören die Bilderfassungsaufgabe, die Umgebungsgeräuschaufgabe, der Stroop-Test bis hin zu den Pop-Fragen psychologischer Zustandsmessungen wie der Skala für wahrgenommene Wiederherstellung und Landschaftspräferenzen.
Der Link zum ResearchKit:
https://www.researchandcare.org/
Weather APIOpenWeatherFür die Verwendung zum Sammeln von Echtzeit-Umgebungsdaten, einschließlich Luftfeuchtigkeit, Wetter, Standort des globalen Positionierungssystems, Höhen usw., von der nächstgelegenen Wetterstation.
Der Link zur Wetter-API:
https://openweathermap.org/api
Breathe-AppAppleFür die Bewertung der Echtzeit-Herzfrequenzvariabilität (HRV). Diese App wurde nicht in die Verfahren dieser Pilotstudie einbezogen. Die HealthlCloud ist jetzt jedoch in der Lage, die von der Breathe-App gesammelten HRV-Daten abzurufen.
Der Link zur Breathe-App:
https://apps.apple.com/us/app/breathe/id1459455352
Blood Oxygen AppAppleFür die Bestimmung der Echtzeit-Blutsauerstoffkonzentration (SpO2). Die neueste Version von HealthlCloud ist in der Lage, die SpO2-Daten abzurufen, die von App. Diese App wurde nicht in die Verfahren dieser Pilotstudie einbezogen. Jedoch
Die Messung der Blutsauerstoff-App:
https://support.apple.com/en-us/HT211027
Der Link zur Blood Oxygen App:
https://apps.apple.com/us/app/breathe/id1459455352"
IBM SPSS Statistics 25IBMFür die Nutzung statistischer Analysen.
Der Link zur Blood Oxygen App:
https://www.ibm.com/support/pages/downloading-ibm-spss-statistics-25

Referenzen

  1. Purcell, T., Peron, E., Berto, R. Why do preferences differ between scene types. Environment and Behavior. 33 (1), 93-106 (2001).
  2. Engell, T., Lorås, H. W., Sigmundsson, H. Window view of nature after brief exercise improves choice reaction time and heart rate restoration. New Ideas in Psychology. 58, 100781(2020).
  3. Ding, N., Berry, H. L., Bennett, C. M. The importance of humidity in the relationship between heat and population mental health: Evidence from Australia. PLOS ONE. 11 (10), 0164190(2016).
  4. Majeed, H., Lee, J. The impact of climate change on youth depression and mental health. The Lancet Planetary Health. 1 (3), 94-95 (2017).
  5. Merkies, K., et al. Preliminary results suggest an influence of psychological and physiological stress in humans on horse heart rate and behavior. Journal of Veterinary Behavior. 9 (5), 242-247 (2014).
  6. Delaney, J. P. A., Brodie, D. A. Effects of short-term psychological stress on the time and frequency domains of heart-rate variability. Perceptual and Motor Skills. 91 (2), 515-524 (2000).
  7. South, E. C., Kondo, M. C., Cheney, R. A., Branas, C. C. Neighborhood blight, stress, and health: a walking trial of urban greening and ambulatory heart rate. American Journal of Public Health. 105 (5), 909-913 (2015).
  8. Rimmele, U., et al. Trained men show lower cortisol, heart rate and psychological responses to psychosocial stress compared with untrained men. Psychoneuroendocrinology. 32 (6), 627-635 (2007).
  9. Jo, H., Song, C., Miyazaki, Y. Physiological benefits of viewing nature: A systematic review of indoor experiments. International Journal of Environmental Research and Public Health. 16 (23), 4739(2019).
  10. Bowler, D. E., Buyung-Ali, L. M., Knight, T. M., Pullin, A. S. A systematic review of evidence for the added benefits to health of exposure to natural environments. BMC Public Health. 10 (1), 1-10 (2010).
  11. Olafsdottir, G., et al. Health benefits of walking in nature: A randomized controlled study under conditions of real-life stress. Environment and Behavior. 52 (3), 248-274 (2020).
  12. Beute, F., De Kort, Y., IJsselsteijn, W. Restoration in its natural context: How ecological momentary assessment can advance restoration research. International Journal of Environmental Research and Public Health. 13 (4), 420(2016).
  13. Shiffman, S., Stone, A. A., Hufford, M. R. Ecological momentary assessment. Annual Review of Clinical Psychology. 4, 1-32 (2008).
  14. Hektner, J. M., Schmidt, J. A., Csikszentmihalyi, M. Experience sampling method: Measuring the quality of everyday life. , Sage. (2007).
  15. Robbins, M. L., Kubiak, T., Mostofsky, D. I. Ecological momentary assessment in behavioral medicine: Research and practice. The Handbook of Behavioral Medicine. 1, 429-446 (2014).
  16. Fave, A. D., Bassi, M., Massimini, F. Quality of experience and risk perception in high-altitude rock climbing. Journal of Applied Sport Psychology. 15, 82-98 (2003).
  17. Ates, H. C., Yetisen, A. K., Güder, F., Dincer, C. Wearable devices for the detection of COVID-19. Nature Electronics. 4 (1), 13-14 (2021).
  18. Cagney, K. A., Cornwell, E. Y., Goldman, A. W., Cai, L. Urban mobility and activity space. Annual Review of Sociology. 46, 623-648 (2020).
  19. Chaix, B. Mobile sensing in environmental health and neighborhood research. Annual Review of Public Health. 39, 367-384 (2018).
  20. York Cornwell, E., Goldman, A. W. Neighborhood disorder and distress in real time: Evidence from a smartphone-based study of older adults. Journal of Health and Social Behavior. 61 (4), 523-541 (2020).
  21. Ashbrook, D. L., Clawson, J. R., Lyons, K., Starner, T. E., Patel, N. Quickdraw: The impact of mobility and on-body placement on device access time. Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI '08). , ACM. New York, NY, USA. 219-222 (2008).
  22. Hänsel, K., Alomainy, A., Haddadi, H. Large scale mood and stress self-assessments on a smartwatch. Proceedings of the 2016 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing: Adjunct. , 1180-1184 (2016).
  23. Karmen, C. L., Reisfeld, M. A., McIntyre, M. K., Timmermans, R., Frishman, W. The clinical value of heart rate monitoring using an apple watch. Cardiology in Review. 27 (2), 60-62 (2019).
  24. Hernando, D., Roca, S., Sancho, J., Alesanco, Á, Bailón, R. Validation of the apple watch for heart rate variability measurements during relax and mental stress in healthy subjects. Sensors. 18 (8), 2619(2018).
  25. Shcherbina, A., et al. Accuracy in wrist-worn, sensor-based measurements of heart rate and energy expenditure in a diverse cohort. Journal of Personalized Medicine. 7 (2), 3(2017).
  26. Samol, A., et al. Patient directed recording of a bipolar three-lead electrocardiogram using a smartwatch with ECG function. Journal of Visualized Experiments. (154), e60715(2019).
  27. Verdecchia, P., Angeli, F., Gattobigio, R. Clinical usefulness of ambulatory blood pressure monitoring. Journal of the American Society of Nephrology. 15, Suppl. 1 30-33 (2004).
  28. Ponnada, A., Haynes, C., Maniar, D., Manjourides, J., Intille, S. Microinteraction ecological momentary assessment response rates: Effect of microinteractions or the smartwatch. Proceedings of the ACM on interactive, mobile, wearable and ubiquitous technologies. 1 (3), 1-16 (2017).
  29. Monitor your heart rate with Apple Watch. , Available from: https://support.apple.com/en-us/HT204666 (2021).
  30. Berto, R. Exposure to restorative environments helps restore attentional capacity. Journal of Environmental Psychology. 25 (3), 249-259 (2005).
  31. Kaplan, S. The restorative benefits of nature: Toward an integrative framework. Journal of Environmental Psychology. 15 (3), 169-182 (1995).
  32. Firth, J., et al. Can smartphone mental health interventions reduce symptoms of anxiety? A meta-analysis of randomized controlled trials. Journal of Affective Disorders. 218, 15-22 (2017).
  33. Turakhia, M. P., et al. Rationale and design of a large-scale, app-based study to identify cardiac arrhythmias using a smartwatch: The Apple Heart Study. American Heart Journal. 207, 66-75 (2019).
  34. Weenk, M., et al. Continuous monitoring of vital signs using wearable devices on the general ward: Pilot study. JMIR mHealth and uHealth. 5 (7), 91(2017).
  35. Wang, R., et al. StudentLife: Assessing mental health, academic performance and behavioral trends of college students using smartphones. Proceedings of the 2014 ACM international joint conference on pervasive and ubiquitous computing. , 3-14 (2014).
  36. Vhaduri, S., Munch, A., Poellabauer, C. Assessing health trends of college students using smartphones. 2016 IEEE Healthcare Innovation Point-Of-Care Technologies Conference IEEE. HI-POCT. , 70-73 (2016).
  37. Ståhl, A., Höök, K., Svensson, M., Taylor, A. S., Combetto, M. Experiencing the affective diary. Personal and Ubiquitous Computing. 13 (5), 365-378 (2009).
  38. Khushhal, A., et al. Validity and reliability of the Apple Watch for measuring heart rate during exercise. Sports Medicine International Open. 1 (6), 206-211 (2017).
  39. Walsh, E. I., Brinker, J. K. Should participants be given a mobile phone, or use their own? Effects of novelty vs utility. Telematics and Informatics. 33 (1), 25-33 (2016).
  40. Enock, P. M., Hofmann, S. G., McNally, R. J. Attention bias modification training via smartphone to reduce social anxiety: A randomized, controlled multi-session experiment. Cognitive Therapy and Research. 38 (2), 200-216 (2014).
  41. Reid, S. C., et al. A mobile phone application for the assessment and management of youth mental health problems in primary care: A randomised controlled trial. BMC Family Practice. 12, 131(2011).
  42. Huang, S., Qi, J., Li, W., Dong, J., vanden Bosch, C. K. The contribution to stress recovery and attention restoration potential of exposure to urban green spaces in low-density residential areas. International Journal of Environmental Research and Public Health. 18 (16), 8713(2021).
  43. Doherty, S. T., Lemieux, C. J., Canally, C. Tracking human activity and wellbeing in natural environments using wearable sensors and experience sampling. Social Science & Medicine. 106, 83-92 (2014).
  44. Birenboim, A., Dijst, M., Scheepers, F. E., Poelman, M. P., Helbich, M. Wearables and location tracking technologies for mental-state sensing in outdoor environments. The Professional Geographer. 71 (3), 449-461 (2019).
  45. Kheirkhahan, M., et al. A smartwatch-based framework for real-time and online assessment and mobility monitoring. Journal of Biomedical Informatics. 89, 29-40 (2019).

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