Summary
Le présent protocole introduit une application non commerciale développée par des soins personnels pour la collecte de données sur site en temps réel, y compris les balances psychologiques, la localisation GPS, la fréquence cardiaque et le niveau de saturation en oxygène du sang, ainsi que les procédures opérationnelles de l’application. Une étude empirique menée à Taïwan en 2020 a été utilisée comme exemple d’application.
Abstract
Le protocole actuel vise à mettre en valeur l’intégration technologique, en fournissant une description détaillée de l’adoption de l’application HealthCloud, développée par le Healthy Landscape and Healthy People Lab, National Taiwan University (HLHP-NTU), sur les smartphones et les montres intelligentes pour collecter des données sur les réponses psychologiques et physiologiques en temps réel des utilisateurs et des informations environnementales. Une méthode de recherche souple et intégrée a été proposée parce qu’il peut être difficile de mesurer les aspects multidimensionnels des données personnelles dans les études sur place dans la recherche sur le paysage et les loisirs de plein air. Une étude sur site menée en 2020 sur le campus de l’Université nationale de Taïwan a été utilisée comme exemple d’application. Un ensemble de données de 385 participants a été utilisé après avoir exclu les échantillons invalides. Au cours de l’expérience, les participants ont été invités à marcher sur le campus pendant 30 minutes lorsque leur fréquence cardiaque et leurs éléments d’échelle psychologique ont été mesurés, ainsi que plusieurs mesures environnementales. Ce travail visait à fournir une solution possible pour aider les études sur place à suivre en temps réel les réponses humaines qui correspondent aux facteurs ambiants. En raison de la flexibilité de l’application, son utilisation sur des appareils portables présente un excellent potentiel pour les études de recherche multidisciplinaires.
Introduction
Collecte de données en temps réel
Dans la vie quotidienne, les gens bénéficient de l’environnement physique de plusieurs façons. Par exemple, des résultats positifs, tels que la restauration psychologique1 et la restauration de la fréquence cardiaque2 ont été largement trouvés. De plus, les relations entre les facteurs ambiants, comme la température et l’humidité, et la santé mentale ont été discutées 3,4. Des études ont également exploré les liens entre les réponses physiologiques et psychologiques, telles que la fréquence cardiaque et le stress 5,6,7,8. Un large éventail de preuves des avantages psychologiques et physiologiques de l’exposition à la nature a été trouvé dans des études de laboratoire bien contrôlées 9,10, qui n’ont peut-être pas représenté les divers facteurs influents dans le domaine. Par conséquent, pour mesurer les relations entre les réponses humaines en temps réel, les études sur place sont considérées comme reflétant mieux l’expérience du scénario réel et les réactions aux environnements que les simulations en laboratoire11. De plus, les réactions humaines aux environnements peuvent dépendre du contexte12. Compte tenu de l’importance de comprendre la relation entre la santé psychologique et physiologique des personnes et la qualité de l’environnement, il est urgent de disposer d’une mesure d’autosuivi en temps réel permettant de recueillir diverses mesures d’information.
Les évaluations écologiques momentanées (EMA) ou les méthodes d’échantillonnage par expérience (ESM) peuvent représenter des solutions pour les études sur place13,14. Les EMA et les MES visent à évaluer les réponses momentanées des humains sur place dans des scénarios réels15. En adoptant des techniques d’auto-suivi, les réponses, les réactions et les expériences sur site peuvent être mesurées fraîchement14. Les participants sont informés au moyen de signaux, tels que des textes ou des notifications, pour mettre en œuvre des évaluations dans le cadre de systèmes d’échantillonnage dits contingentde signaux 15. Le terme « EMA » est principalement utilisé dans les études liées à la santé13, tandis que « ESM » tend à être utilisé dans les études sur les loisirs et les loisirs de plein air16. Néanmoins, les termes ont parfois été utilisés de manière interchangeable12.
La possibilité d’appliquer les EMA aux études de recherche environnementale a été discutée par Beute et al.12, qui ont souligné qu’elles permettraient d’aborder une plus grande variété d’environnements que simplement « naturels » ou « urbains ». Par exemple, en adoptant des mesures ambulatoires (par exemple par le suivi de localisation GPS), les réponses physiologiques pendant une promenade peuvent être appariées avec des ensembles de données de localisation en temps réel, fournissant une résolution spatiale plus riche des types d’environnement et des caractéristiques environnementales7. De plus, la collecte de données en temps réel autorisée par les EMA garantit une validité écologique élevée, offrant un point de vue complémentaire des études de laboratoire.
De plus en plus d’études empiriques sur place ont adopté des appareils portables et des smartphones pour surveiller l’état de santé personnel dans la vie quotidienne et à des fins de recherche 17,18,19,20. L’adoption de ces deux appareils peut offrir plus d’avantages que l’utilisation d’un seul smartphone12. Tout d’abord, le temps d’accès à l’aide de montres intelligentes était plus court que celui des téléphones21, ce qui peut réduire le fardeau des interruptions. Deuxièmement, les montres offrent une plus grande proximité corporelle que les smartphones22, et les téléphones peuvent être utilisés comme bases de données momentanées pour enregistrer et télécharger des données. Troisièmement, les montres intelligentes offrent aujourd’hui plusieurs capteurs pour différents paramètres, tels que la variabilité de la fréquence cardiaque, les électrocardiogrammes (ECG) et la pression artérielle 23,24,25,26,27. Les aspects individuels et globaux des réponses humaines peuvent déduire certaines activités12. Enfin, les smartphones sont généralement transportés dans la poche pour les études sur smartphone, et en ce qui concerne les questionnaires, un travail supplémentaire doit être effectué par rapport au cas utilisant des smartwatches.
Cependant, peu d’études ont exploré les relations entre les résultats psychologiques et physiologiques et l’information environnementale. Par conséquent, cette étude présente l’adoption d’une application non commerciale auto-développée, HealthCloud, sur des appareils portables, tels que les montres intelligentes et les smartphones, pour collecter des informations psychologiques, physiologiques et environnementales en temps réel.
L’application auto-développée et les appareils portables
L’application destinée à être utilisée sur des appareils portables a été développée par le Healthy Landscape and Healthy People Lab de l’Université nationale de Taïwan (HLHP-NTU), afin de fournir des moyens plus accessibles et plus flexibles de suivre les réponses humaines et les données environnementales, permettant aux chercheurs d’analyser davantage les relations entre la santé humaine et l’information environnementale (Figure 1).
L’application, basée sur iOS, fournit plusieurs tâches et fonctions passives de collecte de données. L’application recueille des données autodéclarées sur la smartwatch, telles que des éléments à échelle psychologique mesurés par des questions Pop Quiz sur lesquelles les utilisateurs peuvent évaluer leurs réponses de une à cinq étoiles pour une évaluation rapide et facile. Ce type d’intervention par question peut être considéré comme un type de micro-interaction-EMA (μEMA) - une méthode de collecte de données in situ nécessitant moins d’attention et ayant un taux de réponse plus élevé que smartwatch-EMA28. Les données de réponse physiologique surveillées par le capteur, y compris la fréquence cardiaque, la variabilité de la fréquence cardiaque et le niveau de saturation en oxygène du sang, peuvent être mesurées à l’aide des fonctions de l’iOS. La fréquence cardiaque est mesurée par le capteur cardiaque optique de la smartwatch à l’aide d’une technique appelée photopléthysmographie29. L’application détecte la quantité de flux sanguin à l’aide de lumières LED vertes avec photodiodes sensibles à la lumière, et les battements cardiaques par minute sont également calculés. La variabilité de la fréquence cardiaque (VRC) et la concentration d’oxygène dans le sang (SpO2) peuvent être détectées à l’aide d’applications. Pour le smartphone, les tâches, telles que le test de Stroop (Figure 2B), la tâche de capture d’image (Figure 2C) et la tâche de son d’environnement (Figure 2D), les données sur les conditions ambiantes, y compris l’humidité relative, la météo et l’altitude, sont collectées passivement à partir de plusieurs interfaces de programmation d’applications.
Figure 1 : Vue d’ensemble de l’application. Les fonctions de l’application sur la smartwatch, le smartphone et la base de données. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.
Figure 2 : Les tâches de l’application. Exemples de tâches qui peuvent être utilisées sur l’application: de gauche à droite, il y a (A) La question Pop-up. (B) Le test de Stroop. (C) La tâche de capture d’image. D) La tâche respectueuse de l’environnement. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.
Toutes les données seront téléchargées sur le site Web principal (accès aux chercheurs coopératifs, voir le tableau des matériaux). Le site Web fournit plusieurs fonctions principales : un affichage cartographique qui montre les emplacements actuels et la fréquence cardiaque des utilisateurs (Figure 3), une feuille de données pour parcourir et extraire des données (Figure 4) et des configurations de tâches pour modifier la fréquence, la priorité et le contenu des tâches (Figure 5). Avec une telle flexibilité et un large éventail de mesures, les chercheurs peuvent facilement sélectionner les fonctions de tâche précédemment énoncées en fonction des objectifs de recherche. En outre, l’application peut bénéficier à la fois aux utilisateurs et aux chercheurs. L’application fournit leurs rapports de santé et leurs trajectoires de localisation GPS (Figure 6) en fonction des questions auxquelles ils ont répondu et des itinéraires choisis. Ainsi, ils peuvent se faire une idée rapide de leur état de santé le jour même et continuer à suivre leurs données de santé.
Figure 3 : La carte affichée dans la base de données de l’application. L’affichage cartographique de la base de données de l’application fournit des informations actuelles, y compris les emplacements et la fréquence cardiaque, aux chercheurs. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.
Figure 4 : Fiche technique sur la base de données de l’application. Rapport de données de la carte d’affichage dans la base de données de l’application, dans lequel les données peuvent être exportées en filtrant l’ID de temps, de champ ou de testeur. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.
Figure 5 : Configuration de la tâche dans la base de données de l’application. Les priorités des tâches, les intervalles de temps, la langue et le contenu des questionnaires peuvent être modifiés. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.
Figure 6 : Rapport d’intégrité des utilisateurs de l’application. Après avoir utilisé l’application, l’utilisateur peut recevoir un ensemble de résultats individuels générés automatiquement. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.
Étude représentative
Pour présenter l’intégration de diverses dimensions de la collecte de données à l’aide de l’application sur les smartphones et les montres intelligentes, une étude in situ a été menée en 2020 sur le campus de l’Université nationale de Taïwan à Taipei, Taïwan. Les participants à l’étude ont été recrutés sur la page des médias sociaux de l’Université nationale de Taïwan via un formulaire en ligne 1 semaine avant l’expérience. Le formulaire comprenait le but de la recherche, le processus, le lieu, les conditions de participation, un diagramme schématique de l’appareil de recherche à porter et un espace permettant aux lecteurs d’indiquer leur volonté de participer et le moment auquel ils pourraient le faire. Une fois terminée, les participants ont été informés de l’heure et du lieu exacts de leur expérience par e-mail 2 jours avant le calendrier. Étant donné que la recherche examine les changements psychologiques, la physiologie, l’activité physique (marche) et la perception du son et des couleurs, les participants remplissaient les conditions suivantes: (1) entre 20 et 36 ans, (2) bonne santé physique et mentale, (3) ne pas utiliser régulièrement de médicaments affectant le système nerveux central, (4) ne pas être enceinte ou allaiter, (5) n’avoir aucun antécédent de maladie cardiovasculaire, (6) peut marcher pendant plus de 30 min à pied, (7) être capable d’identifier une couleur.
Le jour de l’expérience, les participants ont reçu un ensemble de smartphones et de montres intelligentes, ainsi qu’une carte routière. Les chercheurs ont présenté aux participants une explication uniforme du but de la recherche, du processus de recherche, des dispositifs portables et des questions nécessitant une attention particulière dans le processus de recherche. Pendant la marche, les réponses psychologiques ont été évaluées à l’aide d’une tâche Pop Quiz toutes les 5 minutes, et les réponses physiologiques, telles que la fréquence cardiaque, ont été mesurées toutes les minutes par des capteurs dans la smartwatch. Après l’expérience, les participants ont été indemnisés avec une carte-cadeau équivalente à 200 NTD (~7 USD).
Pour la mesure psychologique, cette étude a pris en compte les préférences du paysage et deux aspects de la version courte30 de l’échelle de restauration perçue, à savoir « être loin » et « fasciner ». Ces aspects ont été mesurés en demandant aux participants d’évaluer les énoncés « C’est un endroit qui est loin des exigences quotidiennes et où je pourrais me détendre et réfléchir à ce qui m’intéresse. » et « Cet endroit est fascinant; il est assez grand pour que je puisse découvrir et être curieux des choses. sur une échelle de Likert à cinq points de (1) « fortement en désaccord » à (5) « tout à fait d’accord » pour mesurer les perceptions individuelles des facteurs réparateurs de l’environnement en fonction de la théorie de la restauration de l’attention31. La préférence du paysage a été évaluée à l’aide d’une échelle de Likert à cinq points avec la seule question: « À quel point aimez-vous le cadre, pour une raison quelconque? » de (1) « très peu » à (5) « beaucoup ». Le questionnaire a été envoyé à l’aide de la tâche « Pop Quiz » avec un intervalle de temps de 5 minutes, ce qui signifie que les participants ont reçu le questionnaire toutes les 5 minutes.
Pour la mesure physiologique, la fréquence cardiaque (FC) pendant la marche a été utilisée pour représenter les résultats physiologiques des participants avec un intervalle de temps de 1 minute. Les informations environnementales, y compris les données GPS (latitude et longitude), la température, l’humidité relative, la vitesse du vent et le degré de vent, ont été collectées via le smartphone.
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Protocol
L’ensemble du protocole suit les instructions du Bureau du Comité national d’éthique de la recherche de l’Université de Taïwan pour mener des expériences liées à l’homme. Lors du recrutement des participants, les candidats ont été informés de leurs instructions et de leurs droits et des risques de l’expérience, tant à l’oral qu’à l’écrit, et les formulaires de consentement signés ont été recueillis. L’application peut être installée sur les smartphones et les montres intelligentes (voir Tableau des matériaux).
1. Préparation de l’expérience psychologique et physiologique
- Obtenir les informations des sites expérimentaux pour planifier l’activité.
- Concevoir des procédures expérimentales en fonction du site d’application du protocole.
- Obtenir une approbation éthique.
- Préparez une introduction à l’expérience pour le recrutement des participants et les instructions de procédure.
REMARQUE: Les instructions incluent les tâches que les participants effectueront et à faire et à ne pas faire pendant l’expérience. - Créez un nouveau nom de champ dans le site Web principal de l’application HealthCloud pour tamponner les données ciblées.
- Connectez-vous au site Web principal.
NOTE : L’accès au site Web est maintenant limité aux chercheurs coopératifs. - Ajoutez un nouveau nom de champ dans Set Field dans Admin Management ( Définir le champ ) dans Admin Management (Gestion de l’administration) dans la base de données de l’application pour marquer les données collectées au cours de l’expérience (Figure 7).
REMARQUE : Les données cibles peuvent être facilement reconnues et extraites dans la feuille de données (Figure 5).
- Connectez-vous au site Web principal.
- Importez les éléments du questionnaire dans la configuration.
- Connectez-vous au site Web principal.
- Dans Admin Management > Configuration, cliquez sur le bouton Select File (Sélectionner un fichier ) pour télécharger les questionnaires au format donné (Tableau 1).
NOTE: Dans le tableau 1, la première colonne est l’endroit où les questions en anglais doivent être remplies; la deuxième est pour la version chinoise, et la troisième colonne est l’endroit où l’indicateur de question peut être rempli. Que l’utilisateur reçoive la question en anglais ou en chinois dépend de la langue du smartphone. Dans la présente étude, la langue de l’ensemble du système a été définie sur le chinois; par conséquent, les questions étaient en chinois.
- Définissez l’intervalle de temps pour les questions du Pop Quiz (les questionnaires).
- Connectez-vous au site Web principal.
- Dans Admin Management > Configuration, définissez l’intervalle de temps en choisissant le nombre de minutes dans « Period of Pop Quiz » (Figure 5).
REMARQUE: Dans la présente étude, l’intervalle de temps pour les répétitions de la tâche Pop Quiz était de 5 min, mais il pouvait être réglé n’importe où entre 1 min et 72 h.
2. Recrutement des participants
- Recrutez des participants à l’aide d’instructions d’introduction.
REMARQUE : Les participants ont été recrutés au moyen d’un sondage en ligne dans le cadre de la présente étude. Les participants ont reçu un téléphone intelligent et une montre intelligente (voir le tableau des matériaux), qu’ils aient ou non leur propre appareil. - Exclure les participantes qui ne sont pas âgées de 20 à 36 ans, enceintes ou allaitantes, daltoniennes et atteintes de maladies liées à l’odorat.
- Présentez le contenu complet de l’expérience, y compris le but de l’enquête, les méthodes et procédures de recherche expérimentale, les exigences expérimentales, les risques potentiels de l’expérience, les avantages pour les participants et les droits des participants.
- Obtenir le consentement écrit des participants.
3. Préparation des appareils portables et de l’application
- Téléchargez l’application HealthCloud sur l’App Store.
- Assurez-vous que les outils mentionnés sont prêts à l’emploi, ont une bonne autonomie de la batterie, une fonctionnalité GPS et des signaux Internet stables sur le site.
- Examinez les procédures de fonctionnement de l’application pour vérifier la fonction de fréquence cardiaque.
- Connectez-vous à l’application sur le téléphone en créant un compte (Figure 8A).
- Assurez-vous que toutes les informations en temps réel, y compris la fréquence cardiaque, l’emplacement (latitude et longitude), l’altitude, la météo, la distance parcourue par l’utilisateur depuis le début et la durée depuis le démarrage de l’application, sont correctement collectées sur la page principale de l’application sur le smartphone (Figure 8B).
- En appuyant sur Définir les mesures sur la page des paramètres, sélectionnez le nom de champ créé au préalable et nommez les participants en fonction de leur « numéro de test ». (figure 8C).
- Une fois les appareils configurés, donnez des instructions verbales aux sujets avec le libellé suivant sur la façon d’utiliser à la fois la montre intelligente et le smartphone pour une évaluation appropriée.
- Appuyez sur Démarrer sur la montre intelligente pour commencer à collecter des informations physiologiques et environnementales (Figure 8D).
REMARQUE: La montre notifiera les tâches en vibrant cinq fois pendant la marche. - Une fois les tâches reçues, veuillez suivre les instructions sur la montre.
- Pour commencer à effectuer la tâche, appuyez sur OK! et suivez les instructions affichées sur l’écran de la montre.
- Pour la tâche Pop Quiz, évaluez les relevés de 1 à 5 étoiles pour répondre aux éléments de l’échelle psychologique et appuyez sur Envoyer pour terminer la mesure.
- Pour les tâches « Prise de photos », « Test de Stroop » et « Voix », ouvrez l’application HealthCloud sur le téléphone et suivez les instructions.
- Pour la tâche VRC, ouvrez l’application Breathe et démarrez-la en cliquant sur Démarrer. Les données de la VRC seront téléchargées.
- Pour la tâche SpO2, ouvrez l’application Oxygène sanguin sur la montre et commencez à mesurer en cliquant sur Démarrer. Le résultat sera téléchargé.
NOTE: Avant la marche, rappelez aux participants avec les instructions suivantes: Pendant la marche, vous recevrez des questions concernant les éléments de l’échelle psychologique dans un ordre aléatoire, avec un intervalle de temps désigné. Veuillez ne pas modifier les paramètres du téléphone ou de la montre pendant la promenade. Si une erreur se produit, informez-en immédiatement les instructeurs.
- Appuyez sur Démarrer sur la montre intelligente pour commencer à collecter des informations physiologiques et environnementales (Figure 8D).
4. Collecte des données
- Demandez les pièces d’identité personnelles des participants pour le dépôt en échange de montres intelligentes et de smartphones.
- Rappelez verbalement aux participants de se détendre et de profiter de la promenade avec le libellé suivant : « Pendant l’expérience, veuillez vous détendre et profiter de toute la promenade; Marchez comme si vous n’étiez pas dans une expérience. »
- Après la promenade, récupérez les appareils et appuyez sur Quitter et Calc pour terminer l’expérience.
- Offrez aux participants une carte-cadeau équivalente à 200 ATN.
5. Analyse des données
- Récupérez les données du site Web principal de l’application.
- Connectez-vous au site Web principal. Extrayez les données de recherche de la fiche technique en filtrant l’heure, le champ et l’ID du testeur.
- Appuyez sur Exporter CSV pour télécharger le jeu de données (Figure 4).
- Effectuer une analyse statistique descriptive à l’aide d’un logiciel statistique (voir le tableau des matières).
| Question (anglais) | Question (chinois) | Indicateur | ||
| C’est un endroit qui est loin des exigences quotidiennes et où je pourrais me détendre et réfléchir à ce qui m’intéresse. |   |
Être loin | ||
| Cet endroit est fascinant; Il est assez grand pour que je puisse découvrir et être curieux des choses. |   |
Fascination | ||
| À quel point aimez-vous le cadre, pour une raison quelconque? |  |
Préférence | ||
Tableau 1 : Format des questions du Pop Quiz. Les éléments de l’échelle psychologique adoptés dans cette étude ont été utilisés comme exemple pour présenter le format des questions du Pop Quiz.
Figure 7 : paramètre « Nom du champ ». Dans le site Web principal, il est nécessaire de taper le nouveau nom de champ en noir, puis de cliquer sur Ajouter pour marquer les données cibles. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.
Figure 8 : Les procédures d’exploitation de l’application. Connexion des utilisateurs. (A) Interface de connexion de l’application sur la smartwatch; sur la smartwatch est démarrée à (B). (C) La page principale de l’application, où les données en temps réel ont été affichées. (D) La mesure a été réglée pour changer le « Nom du champ » et le « Numéro d’essai ». Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.
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Representative Results
L’échantillon original était composé de 423 personnes, dont 18 ont dû être exclues en raison de la mauvaise qualité des données en raison de l’instabilité de la version bêta de l’application et 20 autres n’ont pas répondu à toutes les questions du Pop Quiz. Cela a conduit à un taux d’échantillonnage effectif de 0,91. Un ensemble de données de 385 étudiants (213 femmes, 172 hommes) de l’Université nationale de Taïwan a été recruté. Les participants étaient âgés de 20 à 36 ans (M = 23,38, ET = 2,268). En ce qui concerne leurs états psychologiques, 514 évaluations de préférence (PREF, M = 3,74, ET = 1,033), 548 évaluations d’absence (AWAY, M = 3,51, ET = 1,101) et 523 évaluations de fascination (FSCN, M = 3,30, ET = 1,135) ont été collectées. Pour les réponses physiologiques (fréquence cardiaque, FC), 14 253 points de données (unité = battements par seconde, M = 107,83, ET = 15,002) ont été recueillis. En ce qui concerne les informations environnementales, 14 253 points de données relatifs à la latitude GPS (LAT, M = 25,018, ET = 0,002) et à la longitude (LONG, M = 121,539, ET = 121,533), 14 253 à la température (TEMP; Unité = degré Celsius, M = 33,87, ET = 1,517), 14 253 liés à l’humidité relative (HR; Unité = pourcentage, M = 63,25, ET = 6,603), 14 253 liés à la vitesse du vent (WS; Unité = mètres par seconde, M = 3,58, ET = 1,788) et 12 232 mètres liés au degré de vent (WD, M = 232,26, ET = 82,952) ont été recueillies (tableau 2). Avec ces données, les variables de différentes dimensions peuvent être analysées statistiquement pour vérifier les relations à leur tour.
| Taille | Articles | N | Méchant | SD | MIN | .MAX | |
| Réponses psychologiques | PREF | 514 | 3.74 | 1.033 | 1 | 5 | |
| LOIN | 548 | 3.51 | 1.101 | 1 | 5 | ||
| Le | 523 | 3.3 | 1.135 | 1 | 5 | ||
| Réponses physiologiques | RH | 14,253 | 107.83 | 15.022 | 65 | 190 | |
| Informations environnementales | LAT | 14,253 | 25.018 | 0.002 | 25.012 | 25.024 | |
| LONG | 14,253 | 121.539 | 0.002 | 121.533 | 121.544 | ||
| INTÉRIMAIRE | 14,253 | 33.87 | 1.517 | 28.73 | 28.79 | ||
| L’humidité relative | 14,253 | 63.25 | 6.603 | 50 | 89 | ||
| WS | 14,253 | 3.58 | 1.788 | 0.5 | 7.7 | ||
| Naine blanche | 12,232 | 232.26 | 82.952 | 40 | 360 | ||
Tableau 2 : Statistiques descriptives pour les données psychologiques, physiologiques et environnementales. 1. PREF = préférence; 2. AWAY = être absent; 3. FASCN = fascination; 4. LAT = latitude de la position GPS; 5. LONG = Longitude de la position GPS; 6. FC = fréquence cardiaque; 7. TEMP = température; 8. HR = humidité relative; 9. WS = vitesse du vent; 10. WD = direction du vent.
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Discussion
Objectifs de l’étude et constatations importantes
Les appareils portables, tels que les smartphones et les montres intelligentes, ont été largement utilisés pour étudier les indicateurs physiologiques ou les syndromes 32,33,34, les états psychologiques22,35; informations environnementales, ou comportements 18,36. La plupart des applications des appareils intelligents se sont concentrées sur un aspect des renseignements personnels. À notre connaissance, le présent ouvrage est l’un des rares à fournir une évaluation intégrée et souple des données psychologiques, physiologiques et environnementales. De plus, contrairement aux études qui n’ont utilisé que des smartphones comme outils de recherche35,37, ce protocole a tiré parti de la smartwatch pour fournir des questionnaires mobiles pour l’évaluation psychologique actuelle de l’état et mesurer de près les données physiologiques. D’autre part, les smartphones ont été utilisés pour le stockage, le traitement et le transfert de données.
Étapes cruciales du protocole
Pour suivre le protocole, il est crucial de tenir compte de l’activité et du calendrier des activités à inclure. Le contenu de l’activité peut affecter la précision des capteurs de la smartwatch. Pendant la marche, par exemple, l’utilisation de montres intelligentes pour collecter la fréquence cardiaque a montré une grande validité; Cependant, la validité a diminué à mesure que l’intensité augmentait38. Deuxièmement, les instructions détaillées pour les appareils portables et l’application peuvent aider à obtenir des résultats standardisés. Le mauvais fonctionnement des appareils a affecté leur collecte de données. Dans notre cas, les instructions pour l’application et les appareils peuvent avoir besoin d’être étendues, et des solutions pour les problèmes courants doivent être incluses. Même si des instructions complètes pour l’application et les appareils ont été incluses, une période plus longue peut être nécessaire pour que les participants se familiarisent avec ces éléments. Les participants qui ne possédaient pas ces appareils peuvent éprouver des difficultés au début, ce qui entraîne des effets de nouveauté négatifs; Cependant, les résultats d’études antérieures portant sur la nouveauté des smartphones ont montré que les participants utilisant un téléphone emprunté s’engageaient davantage que ceux utilisant leurpropre 39. Enfin, dans ce protocole, les états psychologiques ont été mesurés à l’aide de la smartwatch, et l’intervalle entre les questionnaires a été défini en fonction des objectifs de l’étude. Dans des études à long terme antérieures allant de 2 à 10 semaines d’utilisation de smartphones comme intervention de santé, les interventions devaient avoir lieu quelques fois par jour40,41 ; Dans l’étude à court terme, cependant, l’expérience entière a pris moins de 1 heure pour se terminer, avec un intervalle d’intervention de 5 minutes. La fréquence élevée des tâches peut affecter l’expérience des individus sur place.
Avantages et limites du protocole et des outils de recherche
L’un des avantages de l’application est que, en l’utilisant, plusieurs dimensions d’informations en temps réel, y compris des données psychologiques, physiologiques et environnementales, peuvent être suivies simultanément et téléchargées automatiquement. Par exemple, les chercheurs peuvent concevoir leurs questionnaires écrits dans n’importe quelle langue. L’intensité de mesure peut être ajustée avec un degré élevé de liberté en modifiant l’intervalle de temps pour la livraison des tâches. Les participants peuvent recevoir des tâches sur la smartwatch; Lorsqu’ils répondent à des questions ou effectuent des tests, leur fréquence cardiaque, leur emplacement spatial et leurs données météorologiques sont continuellement collectées et téléchargées dans la base de données. Toutes les données personnelles contenant des informations utiles, telles que les données d’heure et de localisation pour tracer leur environnement ou les attributs physiques de l’environnement, peuvent également être analysées.
L’une des limites des outils de recherche, de l’application et des appareils est qu’elle n’est actuellement disponible que sur iOS. Cela peut restreindre la facilité d’utilisation de ce protocole. En outre, la taille des montres intelligentes peut les rendre difficiles à lire pour des populations spécifiques, telles que les personnes âgées. Cependant, les dispositifs portables dans les études sur la réponse humaine et l’environnement ont connu une croissance notable42,43,44, et ils sont abordables par rapport aux instruments médicaux utilisés pour la collecte de données physiologiques. Ils collectent une plus grande quantité et une gamme de données plus complète que les smartphones seuls45. Par conséquent, les études qui cherchent à examiner les scénarios de la vie quotidienne présenteront des avantages significatifs en termes de commodité et de collecte continuede données 12,45. Une autre limite de l’application est que les données météorologiques, collectées sur la base des informations disponibles les plus proches, sont les mêmes pour tous les participants si leurs emplacements géographiques sont relativement proches. Cependant, les relations et les comparaisons entre les sujets de différents sites ou à des dates différentes peuvent toujours être étudiées.
Résumé et études futures
Cette étude montre le potentiel de l’adoption de l’application sur les appareils portables comme outil de recherche. Selon le protocole (un ensemble de procédures pionnières), trois dimensions de l’information ont été mesurées et analysées avec succès. Les chercheurs peuvent mesurer subjectivement et objectivement la relation homme-environnement en suivant, en élargissant ou en adaptant le protocole. Il s’agit d’un moyen unique et efficace de mener des études longitudinales ou transversales. Les études futures pourraient mettre l’accent sur la qualité de l’environnement physique, un facteur essentiel dans les études paysagères, pour aborder les facteurs que ce protocole n’a pas mentionnés. En conséquence, la mesure objective de la qualité de l’environnement, par exemple en évaluant les structures du paysage dans les photos environnementales collectées à l’aide de tâches de capture d’images dans l’application, devient possible. De plus, le protocole peut également être appliqué à différentes populations ou sites. Avec cet ensemble de procédures normalisées, l’échelle de l’étude peut être étendue à des échelles régionales ou nationales au lieu de se concentrer uniquement sur un seul site.
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Disclosures
Les auteurs n’ont rien à divulguer.
Acknowledgments
Le Conseil de l’agriculture de Taïwan a financé le projet de recherche et le développement de l’application HealthCloud de 2018 à 2020 [109 sciences agricoles - 7.5.4-supplémentaire-#1(1)] ([109 
-7.5.4--
#1(1)]).
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Apple Watch 6 | Apple | For the use of the HealthCloud app, such as Pop-up questions, heart rates measurement. | |
| iPhone | Apple | For the use of the HealthCloud app, such as GPS location collection, weather data colledction, data storage, data transfer. | |
| HealthCloud | Self-developed | The HealthCloud app, adopting Apple Watch and iPhone, was developed by Healthy Landscape and Healthy People Lab, National Taiwan University (HLHP-NTU) to track human responses. It adopted several APIs such as HealthKit, ResearchKit, Weather API and AppleWatch applications including Breathe app, and Blood Oxygen app to collect physiological status and psychological states, and environmental data in aims of further analyzing the relationships between human health and the environmental information. The link to the app in APP Store is as following: https://apps.apple.com/tw/app/healthcloud/id1446179518?l=en |
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| backend website | The backend website of HealthCloud app for the use of the configuration of the tasks, data exportation, and the display of users. http://healthcloud.hort.ntu.edu.tw/ |
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| HealthKit | Apple | For the use of retrieving the data of physiological responses such as heart rate, heart rate variability, and blood oxygen saturation level. The link to the HealthKit: https://developer.apple.com/documentation/healthkit |
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| ResearchKit | Apple | This kit includes a variety of tasks for the use of research purposes. The functions adopted in HealthCloud app include Image Capture task, environment sound task, Stroop Test, to the Pop Questions of psychological state measurements such as perceived restorativeness scale, landscape preferences. The link to the ResearchKit: https://www.researchandcare.org/ |
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| Weather API | OpenWeather | For the use of collecting the real-time environmental data, including humidity, weather, global positioning system location, altitudes, etc., from the nearest weather station. The link to the Weather API: https://openweathermap.org/api |
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| Breathe app | Apple | For the use of assessing the real-time heart rate variability (HRV). This app was not included in the procedures of this pilot study. However, the HealthlCloud is now capable of retrieving the HRV data collected from Breathe app. The link to the Breathe app: https://apps.apple.com/us/app/breathe/id1459455352 |
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| Blood Oxygen app | Apple | For the use of assessing the real-time Blood Oxygen Concentration level (SpO2). The latest version of HealthlCloud is capable of retrieving the SpO2 data collected from app. This app was not included in the procedures of this pilot study. However, The measurement of Blood Oxygen app: https://support.apple.com/en-us/HT211027 The link to the Blood Oxygen app: https://apps.apple.com/us/app/breathe/id1459455352" |
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| IBM SPSS Statistics 25 | IBM | For the use of statistical analysis. The link to the Blood Oxygen app: https://www.ibm.com/support/pages/downloading-ibm-spss-statistics-25 |
References
- Purcell, T., Peron, E., Berto, R. Why do preferences differ between scene types. Environment and Behavior. 33 (1), 93-106 (2001).
- 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).
- 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).
- Majeed, H., Lee, J. The impact of climate change on youth depression and mental health. The Lancet Planetary Health. 1 (3), 94-95 (2017).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Shiffman, S., Stone, A. A., Hufford, M. R.
- Hektner, J. M., Schmidt, J. A., Csikszentmihalyi, M. Experience sampling method: Measuring the quality of everyday life. , Sage. (2007).
- 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).
- 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).
- 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).
- Cagney, K. A., Cornwell, E. Y., Goldman, A. W., Cai, L. Urban mobility and activity space. Annual Review of Sociology. 46, 623-648 (2020).
- Chaix, B. Mobile sensing in environmental health and neighborhood research. Annual Review of Public Health. 39, 367-384 (2018).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Monitor your heart rate with Apple Watch. , Available from: https://support.apple.com/en-us/HT204666 (2021).
- Berto, R. Exposure to restorative environments helps restore attentional capacity. Journal of Environmental Psychology. 25 (3), 249-259 (2005).
- Kaplan, S. The restorative benefits of nature: Toward an integrative framework. Journal of Environmental Psychology. 15 (3), 169-182 (1995).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Ståhl, A., Höök, K., Svensson, M., Taylor, A. S., Combetto, M.
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
