يتطلب اشتراك JoVE لعرض هذا المحتوى. تسجيل الدخول أو ابدأ نسخة تجريبية مجانية

مقالة منهجية

تطبيق للاقتران بالأجهزة القابلة للارتداء لمراقبة الحالة الصحية الشخصية

2.9K مشاهدة

⸱

DOI:

10.3791/63169

⸱

فبراير 3, 2022

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
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

في هذه المقالة

ملخص

يقدم البروتوكول الحالي تطبيقا غير تجاري مطور ذاتيا لجمع البيانات في الموقع في الوقت الفعلي ، بما في ذلك المقاييس النفسية وموقع GPS ومعدل ضربات القلب ومستوى تشبع الأكسجين في الدم ، بالإضافة إلى إجراءات تشغيل التطبيق. تم استخدام دراسة تجريبية أجريت في تايوان في عام 2020 كمثال تطبيقي.

الملخص

يهدف البروتوكول الحالي إلى عرض التكامل التكنولوجي ، وتقديم وصف تفصيلي لاعتماد تطبيق HealthCloud ، الذي طوره مختبر المناظر الطبيعية الصحية والأشخاص الأصحاء ، جامعة تايوان الوطنية (HLHP-NTU) ، على الهواتف الذكية والساعات الذكية لجمع البيانات حول الاستجابات النفسية والفسيولوجية للمستخدمين في الوقت الفعلي والمعلومات البيئية. تم اقتراح طريقة بحث مرنة ومتكاملة لأنه قد يكون من الصعب قياس الجوانب متعددة الأبعاد للبيانات الشخصية في الدراسات في الموقع في أبحاث المناظر الطبيعية والترفيه في الهواء الطلق. تم استخدام دراسة في الموقع أجريت في عام 2020 في حرم جامعة تايوان الوطنية كمثال تطبيقي. تم استخدام مجموعة بيانات من 385 مشاركا بعد استبعاد العينات غير الصالحة. خلال التجربة ، طلب من المشاركين التجول في الحرم الجامعي لمدة 30 دقيقة عندما تم قياس معدل ضربات القلب وعناصر النطاق النفسي ، جنبا إلى جنب مع العديد من المقاييس البيئية. يهدف هذا العمل إلى توفير حل ممكن لمساعدة الدراسات في الموقع على تتبع الاستجابات البشرية في الوقت الفعلي التي تتطابق مع العوامل المحيطة. نظرا لمرونة التطبيق ، فإن استخدامه على الأجهزة القابلة للارتداء يظهر إمكانات ممتازة للدراسات البحثية متعددة التخصصات.

المقدمة

جمع البيانات في الوقت الحقيقي
في الحياة اليومية ، يستفيد الناس من البيئة المادية بعدة طرق. على سبيل المثال ، تم العثور على نتائج إيجابية ، مثل النفسية1 واستعادة معدل ضربات القلب2 على نطاق واسع. بالإضافة إلى ذلك ، تمت مناقشة العلاقات بين العوامل المحيطة ، مثل درجة الحرارة والرطوبة والصحة العقلية 3,4. استكشفت الدراسات أيضا الروابط بين الاستجابات الفسيولوجية والنفسية ، مثل معدل ضربات القلب والإجهاد5،6،7،8. تم العثور على مجموعة واسعة من الأدلة على الفوائد النفسية والفسيولوجية من التعرض للطبيعة في الدراسات المختبرية التي يتم التحكم فيها جيدا9،10 ، والتي ربما لم تمثل العوامل المؤثرة المتنوعة في هذا المجال. لذلك ، لقياس العلاقات بين الاستجابات البشرية في الوقت الفعلي ، تعتبر الدراسات في الموقع أفضل لتعكس تجربة سيناريو الحياة الواقعية وردود الفعل على البيئات من المحاكاة المختبرية11. علاوة على ذلك ، قد تعتمد ردود الفعل البشرية على البيئات على السياق12. نظرا لأهمية فهم العلاقة بين الصحة النفسية والفسيولوجية للناس والجودة البيئية ، هناك حاجة ماسة إلى قياس التتبع الذاتي في الوقت الفعلي الذي يمكنه جمع تدابير المعلومات المختلفة.

قد تمثل التقييمات اللحظية البيئية (EMAs) أو طرق أخذ عينات الخبرة (ESMs) حلولا للدراسات في الموقع13,14. تهدف EMAs و ESMs إلى تقييم الاستجابات اللحظية للبشر في الموقع في سيناريوهات الحياة الواقعية15. من خلال اعتماد تقنيات التتبع الذاتي ، يمكن قياس الاستجابات وردود الفعل والتجارب في الموقع حديثا14. يتم إخطار المشاركين عبر الإشارات ، مثل النصوص أو الإخطارات ، لتنفيذ التقييمات في ما يسمى مخططات أخذ العينات الطارئة للإشارة15. يستخدم مصطلح "EMA" بشكل أساسي في الدراسات المتعلقة بالصحة13 ، بينما يميل مصطلح "ESM" إلى استخدامه في دراسات الترفيه والترفيه في الهواء الطلق16. ومع ذلك ، فقد تم استخدام المصطلحات أحيانا بالتبادل12.

ناقش Beute et al.12 إمكانية تطبيق EMAs على دراسات البحوث البيئية ، حيث أشار إلى أنها ستسمح بمعالجة مجموعة متنوعة من البيئات أكثر من مجرد "طبيعية" أو "حضرية". على سبيل المثال ، من خلال اعتماد القياس المتنقل (مثل تتبع موقع GPS) ، يمكن مطابقة الاستجابات الفسيولوجية أثناء المشي مع مجموعات بيانات الموقع في الوقت الفعلي ، مما يوفر دقة مكانية أكثر ثراء لأنواع البيئة والخصائص البيئية7. بالإضافة إلى ذلك ، يضمن جمع البيانات في الوقت الفعلي الذي تسمح به EMAs صلاحية بيئية عالية ، مما يوفر وجهة نظر تكميلية من الدراسات المختبرية.

اعتمدت المزيد والمزيد من الدراسات التجريبية في الموقع الأجهزة القابلة للارتداء والهواتف الذكية لمراقبة الحالة الصحية الشخصية في الحياة اليومية وأغراض البحث17،18،19،20. قد يوفر اعتماد كلا الجهازين مزايا أكثر من استخدام هاتف ذكيفقط 12. أولا ، كان وقت الوصول باستخدام الساعات الذكية أقصر من وقت استخدام الهواتف21 ، مما قد يتسبب في تقليل عبء الانقطاع. ثانيا ، توفر الساعات تقاربا أكبر للجسم من الهواتف الذكية22 ، ويمكن استخدام الهواتف كقواعد بيانات مؤقتة لحفظ البيانات وتحميلها. ثالثا ، تقدم الساعات الذكية في الوقت الحاضر أجهزة استشعار متعددة لمعايير مختلفة ، مثل تقلب معدل ضربات القلب ، وتخطيط القلب الكهربائي (ECG) ، وضغط الدم23،24،25،26،27. يمكن للفرد والجوانب العامة للاستجابات البشرية استنتاج أنشطة معينة12. أخيرا ، عادة ما يتم حمل الهواتف الذكية في الجيب للدراسات القائمة على الهواتف الذكية ، وعندما يتعلق الأمر بالاستبيانات ، يجب القيام بعمل إضافي مقارنة بالحالة باستخدام الساعات الذكية.

ومع ذلك ، فقد استكشفت دراسات قليلة العلاقات بين النتائج النفسية والفسيولوجية والمعلومات البيئية. لذلك ، تعرض هذه الدراسة اعتماد تطبيق غير تجاري مطور ذاتيا ، HealthCloud ، على الأجهزة القابلة للارتداء ، مثل الساعات الذكية والهواتف الذكية ، لجمع المعلومات النفسية والفسيولوجية والبيئية في الوقت الفعلي.

التطبيق المطور ذاتيا والأجهزة القابلة للارتداء
تم تطوير التطبيق للاستخدام على الأجهزة القابلة للارتداء من قبل مختبر المناظر الطبيعية الصحية والأشخاص الأصحاء ، جامعة تايوان الوطنية (HLHP-NTU) ، لتوفير طرق أكثر سهولة وأكثر مرونة لتتبع الاستجابات البشرية والبيانات البيئية ، مما يسمح للباحثين بتحليل العلاقات بين صحة الإنسان والمعلومات البيئية (الشكل 1).

يوفر التطبيق ، المستند إلى iOS ، مهام متعددة ووظائف جمع البيانات السلبية. يجمع التطبيق البيانات المبلغ عنها ذاتيا على الساعة الذكية ، مثل العناصر ذات النطاق النفسي التي يتم قياسها من خلال أسئلة Pop Quiz التي يمكن للمستخدمين من خلالها تقييم ردودهم من نجمة واحدة إلى خمس نجوم لإجراء تقييم سريع وسهل. يمكن اعتبار هذا النوع من التدخل في الأسئلة نوعا من التفاعل الجزئي-EMA (μEMA) - طريقة لجمع البيانات في الموقع تتطلب اهتماما أقل ولديها معدل استجابة أكبر من الساعة الذكية-EMA28. يمكن قياس بيانات الاستجابة الفسيولوجية التي يراقبها المستشعر، بما في ذلك معدل ضربات القلب وتقلب معدل ضربات القلب ومستوى تشبع الأكسجين في الدم، باستخدام وظائف iOS. يتم قياس معدل ضربات القلب من خلال مستشعر القلب البصري للساعة الذكية باستخدام تقنية تسمى التصوير الضوئي29. يكتشف التطبيق كمية تدفق الدم باستخدام مصابيح LED الخضراء مع الثنائيات الضوئية الحساسة للضوء ، كما يتم حساب نبضات القلب في الدقيقة. يمكن الكشف عن تقلب معدل ضربات القلب (HRV) وتركيز الأكسجين في الدم (SpO2) باستخدام التطبيقات. بالنسبة للهاتف الذكي ، يتم جمع المهام ، مثل اختبار Stroop (الشكل 2B) ، ومهمة التقاط الصور (الشكل 2C) ، ومهمة صوت البيئة (الشكل 2D) ، وبيانات الظروف المحيطة ، بما في ذلك الرطوبة النسبية والطقس والارتفاع ، بشكل سلبي من العديد من واجهات برمجة التطبيقات.

figure-introduction-1
الشكل 1: نظرة عامة على التطبيق. وظائف التطبيق على الساعة الذكية والهاتف الذكي وقاعدة البيانات. الرجاء الضغط هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

figure-introduction-2
الشكل 2: مهام التطبيق. أمثلة على المهام التي يمكن استخدامها على التطبيق: من اليسار إلى اليمين ، هناك (أ) السؤال المنبثق. (ب) اختبار ستروب. (ج) مهمة التقاط الصور. (د) مهمة سلامة البيئة. الرجاء الضغط هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

سيتم تحميل جميع البيانات على موقع الويب الخلفي (الوصول إلى الباحثين التعاونيين ، انظر جدول المواد). يوفر موقع الويب العديد من الوظائف الأساسية: عرض الخريطة الذي يعرض المواقع الحالية للمستخدمين ومعدل ضربات القلب (الشكل 3) ، وورقة بيانات لتصفح البيانات واستخراجها (الشكل 4) ، وتكوينات المهام لتعديل تكرار المهام وأولويتها ومحتواها (الشكل 5). مع هذه المرونة الكبيرة ومجموعة واسعة من القياسات ، يمكن للباحثين بسهولة اختيار وظائف المهمة المذكورة سابقا وفقا لأهداف البحث. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن يفيد التطبيق كل من المستخدمين والباحثين. يوفر التطبيق تقاريرهم الصحية ومسارات موقع GPS (الشكل 6) وفقا للأسئلة التي أجابوا عليها والطرق التي اختاروها. وبالتالي ، يمكنهم الحصول على فكرة سريعة عن حالتهم الصحية في اليوم والاستمرار في تتبع بياناتهم الصحية.

figure-introduction-3
الشكل 3: الخريطة المعروضة في قاعدة بيانات التطبيق. يوفر عرض خريطة قاعدة بيانات التطبيق المعلومات الحالية ، بما في ذلك المواقع ومعدل ضربات القلب ، للباحثين. الرجاء الضغط هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

figure-introduction-4
الشكل 4: ورقة البيانات في قاعدة بيانات التطبيق. تقرير بيانات خريطة العرض في قاعدة بيانات التطبيق، حيث يمكن تصدير البيانات عن طريق تصفية معرف الوقت أو الحقل أو المختبر. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

figure-introduction-5
الشكل 5: تكوين المهمة في قاعدة بيانات التطبيق. يمكن تعديل أولويات المهام والفترات الزمنية واللغة ومحتوى الاستبيانات. الرجاء الضغط هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

figure-introduction-6
الشكل 6: التقرير الصحي لمستخدمي التطبيق. بعد استخدام التطبيق ، يمكن للمستخدم تلقي مجموعة من النتائج الفردية التي تم إنشاؤها تلقائيا. الرجاء الضغط هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

دراسة تمثيلية
لعرض تكامل الأبعاد المتنوعة لجمع البيانات باستخدام التطبيق على الهواتف الذكية والساعات الذكية ، أجريت دراسة في الموقع في عام 2020 في حرم جامعة تايوان الوطنية في مدينة تايبيه ، تايوان. تم تجنيد المشاركين في الدراسة على صفحة المعجبين على وسائل التواصل الاجتماعي بجامعة تايوان الوطنية من خلال نموذج عبر الإنترنت قبل أسبوع 1 من التجربة. تضمن النموذج الغرض من البحث ، والعملية ، والموقع ، وشروط المشاركة ، ورسم تخطيطي لجهاز البحث الذي سيتم ارتداؤه ، ومساحة للقراء للإشارة إلى استعدادهم للمشاركة والوقت الذي يمكنهم فيه القيام بذلك. بعد الانتهاء ، تم إخطار المشاركين بالوقت والموقع المحددين لتجربتهم عن طريق البريد الإلكتروني قبل 2 أيام من الجدول الزمني. نظرا لأن البحث يفحص التغيرات النفسية ، وعلم وظائف الأعضاء ، والنشاط البدني (المشي) ، وإدراك الصوت واللون ، فقد استوفى المشاركون الشروط التالية: (1) بين 20-36 سنة ، (2) صحة بدنية وعقلية جيدة ، (3) عدم الاستخدام المنتظم للأدوية التي تؤثر على الجهاز العصبي المركزي ، (4) عدم الحمل أو الرضاعة الطبيعية ، (5) ليس لديهم تاريخ من أمراض القلب والأوعية الدموية ، (6) يمكن المشي لأكثر من 30 دقيقة سيرا على الأقدام ، (7) تكون قادرة على تحديد اللون.

في يوم التجربة ، تم تزويد المشاركين بمجموعة واحدة من الهواتف الذكية والساعات الذكية ، وخريطة طريق. وقدم الباحثون شرحا موحدا للمشاركين عن الغرض من البحث، وعملية البحث، والأجهزة القابلة للارتداء، والأمور التي تحتاج إلى عناية في عملية البحث. أثناء المشي ، تم تقييم الاستجابات النفسية باستخدام مهمة Pop Quiz كل 5 دقائق ، وتم قياس الاستجابات الفسيولوجية ، مثل معدل ضربات القلب ، كل دقيقة بواسطة أجهزة استشعار في الساعة الذكية. بعد التجربة ، تم تعويض المشاركين ببطاقة هدايا مكافئة ل 200 NTD (~ 7 دولارات أمريكية).

بالنسبة للقياس النفسي ، نظرت هذه الدراسة في تفضيلات المناظر الطبيعية وجانبين من الإصدارالقصير 30 من المقياس التصالحي المدرك ، وهما "الابتعاد" و "الانبهار". تم قياس هذه الجوانب من خلال مطالبة المشاركين بتقييم العبارات "هذا مكان بعيد عن المتطلبات اليومية وحيث يمكنني الاسترخاء والتفكير فيما يثير اهتمامي." و "هذا المكان رائع. إنه كبير بما يكفي بالنسبة لي لاكتشاف الأشياء والفضول بشأنها ". على مقياس ليكرت المكون من خمس نقاط من (1) "لا أوافق بشدة" إلى (5) "أوافق بشدة" لقياس التصورات الفردية للعوامل التصالحية للبيئة بناء على نظرية استعادة الانتباه31. تم تقييم تفضيل المناظر الطبيعية باستخدام مقياس ليكرت المكون من خمس نقاط مع سؤال واحد: "ما مدى إعجابك بالإعداد ، لأي سبب من الأسباب؟" من (1) "قليل جدا" إلى (5) "كثيرا". تم إرسال الاستبيان باستخدام مهمة "Pop Quiz" بفاصل زمني مدته 5 دقائق ، مما يعني أن المشاركين تلقوا الاستبيان كل 5 دقائق.

للقياس الفسيولوجي ، تم استخدام معدل ضربات القلب (HR) أثناء المشي لتمثيل النتائج الفسيولوجية للمشاركين مع فاصل زمني 1 دقيقة. تم جمع المعلومات البيئية ، بما في ذلك بيانات GPS (خطوط الطول والعرض) ، ودرجة الحرارة ، والرطوبة النسبية ، وسرعة الرياح ، ودرجة الرياح ، من خلال الهاتف الذكي.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

البروتوكول

يتبع البروتوكول بأكمله تعليمات مكتب لجنة أخلاقيات البحث بجامعة تايوان الوطنية لإجراء التجارب المتعلقة بالإنسان. أثناء توظيف المشاركين ، تم إبلاغ المرشحين بتعليماتهم وحقوقهم ومخاطر التجربة في كل من الكلام والكتابة ، وتم جمع استمارات الموافقة الموقعة. يمكن تثبيت التطبيق على الهواتف الذكية والساعات الذكية (انظر جدول المواد).

1. إعداد التجربة النفسية والفسيولوجية

  1. الحصول على معلومات المواقع التجريبية لجدولة النشاط.
  2. تصميم الإجراءات التجريبية وفقا للموقع الذي يتم فيه تطبيق البروتوكول.
  3. الحصول على الموافقة الأخلاقية.
  4. قم بإعداد مقدمة للتجربة لتوظيف المشاركين وتعليمات الإجراءات.
    ملاحظة: تتضمن التعليمات المهام التي سيؤديها المشاركون وما يجب فعله وما لا يجب فعله أثناء التجربة.
  5. قم بإنشاء اسم حقل جديد في موقع ويب الواجهة الخلفية لتطبيق HealthCloud لختم البيانات المستهدفة.
    1. قم بتسجيل الدخول إلى موقع الواجهة الخلفية.
      ملاحظة: يقتصر الوصول إلى الموقع الآن على الباحثين المتعاونين.
    2. أضف اسم حقل جديد في تعيين الحقل في إدارة المسؤول في قاعدة بيانات التطبيق لتمييز البيانات التي تم جمعها أثناء التجربة (الشكل 7).
      ملاحظة: يمكن التعرف على البيانات المستهدفة بسهولة واستخراجها في ورقة البيانات (الشكل 5).
  6. استيراد عناصر الاستبيان إلى التكوين.
    1. قم بتسجيل الدخول إلى موقع الواجهة الخلفية.
    2. في تكوين > إدارة المسؤول ، انقر فوق الزر "تحديد ملف " لتحميل الاستبيانات بالتنسيق المحدد (الجدول 1).
      ملاحظة: في الجدول 1 ، العمود الأول هو المكان الذي يجب فيه ملء الأسئلة باللغة الإنجليزية ؛ والثاني للنسخة الصينية ، والعمود الثالث هو المكان الذي يمكن فيه ملء مؤشر السؤال. يعتمد ما إذا كان المستخدم يتلقى السؤال باللغة الإنجليزية أو الصينية على لغة الهاتف الذكي. وفي هذه الدراسة، حددت لغة النظام بأكمله على اللغة الصينية؛ لذلك ، كانت الأسئلة باللغة الصينية.
  7. اضبط الفاصل الزمني لأسئلة Pop Quiz (الاستبيانات).
    1. قم بتسجيل الدخول إلى موقع الواجهة الخلفية.
    2. في تكوين > إدارة المسؤول ، اضبط الفاصل الزمني عن طريق اختيار عدد الدقائق في "فترة اختبار Pop" (الشكل 5).
      ملاحظة: في هذه الدراسة ، كان الفاصل الزمني لتكرار مهمة Pop Quiz 5 دقائق ، ولكن يمكن ضبطه في أي مكان بين 1 دقيقة و 72 ساعة.

2. توظيف المشاركين

  1. تجنيد المشاركين باستخدام التعليمات التمهيدية.
    ملاحظة: تم تجنيد المشاركين من خلال استطلاع عبر الإنترنت في هذه الدراسة. تم تزويد المشاركين بهاتف ذكي وساعة ذكية (انظر جدول المواد) ، بغض النظر عما إذا كان لديهم أجهزتهم الخاصة.
  2. استبعاد المشاركين الذين لا تتراوح أعمارهم بين 20 و 36 عاما ، أو الحوامل أو المرضعات ، أو مصابين بعمى الألوان ، ولديهم أمراض مرتبطة بالرائحة.
  3. تقديم المحتوى الكامل للتجربة ، بما في ذلك الغرض من التحقيق ، وطرق وإجراءات البحث التجريبي ، والمتطلبات التجريبية ، والمخاطر المحتملة للتجربة ، والفوائد التي تعود على المشاركين ، وحقوق المشاركين.
  4. الحصول على موافقة خطية من المشاركين.

3. إعداد الأجهزة القابلة للارتداء والتطبيق

  1. قم بتنزيل تطبيق HealthCloud على متجر التطبيقات.
  2. تأكد من أن الأدوات المذكورة جاهزة للاستخدام ، وتتمتع بعمر بطارية جيد ، ووظيفة GPS ، وإشارات إنترنت مستقرة في الموقع.
  3. افحص إجراءات تشغيل التطبيق للتحقق من وظيفة معدل ضربات القلب.
    1. قم بتسجيل الدخول إلى التطبيق على الهاتف عن طريق إنشاء حساب (الشكل 8 أ).
    2. تأكد من جمع جميع المعلومات في الوقت الفعلي ، بما في ذلك معدل ضربات القلب والموقع (خطوط الطول والعرض) والارتفاع والطقس والمسافة التي قطعها المستخدم منذ بدء التشغيل والمدة منذ بدء التطبيق ، بنجاح على الصفحة الرئيسية للتطبيق على الهاتف الذكي (الشكل 8 ب).
    3. بالضغط على تعيين القياسات في صفحة الإعداد ، حدد اسم الحقل الذي تم إنشاؤه مسبقا وقم بتسمية المشاركين وفقا ل "رقم الاختبار" الخاص بهم. (الشكل 8 ج).
  4. بمجرد ضبط الأجهزة ، قم بتوجيه الموضوعات شفهيا بالصياغة التالية حول كيفية استخدام كل من الساعة الذكية والهاتف الذكي للتقييم المناسب.
    1. اضغط على Start (ابدأ ) على الساعة الذكية لبدء جمع المعلومات الفسيولوجية والبيئية (الشكل 8D).
      ملاحظة: ستقوم الساعة بإخطار المهام عن طريق الاهتزاز خمس مرات أثناء المشي.
    2. بمجرد استلام المهام ، يرجى اتباع التعليمات الموجودة على الساعة.
    3. لبدء تنفيذ المهمة، اضغط على OK! واتبع التعليمات التي تظهر على شاشة الساعة.
      1. بالنسبة لمهمة Pop Quiz ، قم بتقييم البيانات من 1-5 نجوم للإجابة على عناصر المقياس النفسي واضغط على إرسال لإنهاء القياس.
      2. بالنسبة لمهام "التقاط الصور" و "اختبار Stroop" و "الصوت" ، افتح تطبيق HealthCloud على الهاتف واتبع التعليمات.
      3. بالنسبة لمهمة HRV ، افتح تطبيق Breathe وابدأ تشغيله بالنقر فوق ابدأ. سيتم تحميل بيانات HRV.
      4. بالنسبة لمهمة SpO2 ، افتح تطبيق Blood Oxygen على الساعة وابدأ القياس بالنقر فوق ابدأ. سيتم تحميل النتيجة.
        ملاحظة: قبل المشي ، ذكر المشاركين بالتعليمات التالية: أثناء المشي ، ستتلقى أسئلة تتعلق بعناصر المقياس النفسي بترتيب عشوائي ، مع فاصل زمني محدد. يرجى عدم تعديل أي إعدادات على الهاتف أو المشاهدة أثناء المشي. في حالة حدوث أي خطأ ، أخبر المدربين على الفور.

4. جمع البيانات

  1. طلب بطاقات الهوية الشخصية للمشارك للإيداع مقابل الساعات الذكية والهواتف الذكية.
  2. ذكر المشاركين شفهيا بالاسترخاء والاستمتاع بالمشي بالصياغة التالية: "أثناء التجربة ، يرجى الاسترخاء والاستمتاع بالمشي بأكمله. امش كما لو لم تكن في تجربة".
  3. بعد المشي ، اجمع الأجهزة واضغط على Quit و Calc لإنهاء التجربة.
  4. تزويد المشاركين ببطاقة هدايا تعادل 200 NTD.

5. تحليل البيانات

  1. استرجع البيانات من موقع الويب الخلفي للتطبيق.
    1. قم بتسجيل الدخول إلى موقع الواجهة الخلفية. استخرج بيانات البحث من ورقة البيانات عن طريق تصفية الوقت والحقل ومعرف المختبر.
    2. اضغط على تصدير CSV لتنزيل مجموعة البيانات (الشكل 4).
  2. إجراء تحليل إحصائي وصفي باستخدام البرامج الإحصائية (انظر جدول المواد).

السؤال (الإنجليزية)السؤال (الصينية)مؤشر
هذا مكان بعيد عن المتطلبات اليومية وحيث يمكنني الاسترخاء والتفكير فيما يثير اهتمامي.figure-protocol-1
figure-protocol-2		الابتعاد
هذا المكان رائع. إنه كبير بما يكفي بالنسبة لي لاكتشاف الأشياء والفضول بشأنها.figure-protocol-3
figure-protocol-4		سحر
ما مدى إعجابك بالإعداد ، لأي سبب من الأسباب؟figure-protocol-5التفضيل

الجدول 1: تنسيق أسئلة اختبار البوب. تم استخدام عناصر المقياس النفسي المعتمدة في هذه الدراسة كمثال لتقديم تنسيق أسئلة Pop Quiz.

figure-protocol-6
الشكل 7: إعداد "اسم الحقل". في موقع الويب الخلفي ، يلزم كتابة اسم الحقل الجديد باللون الأسود ، ثم انقر فوق إضافة لتمييز البيانات المستهدفة. الرجاء الضغط هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

figure-protocol-7
الشكل 8: إجراءات تشغيل التطبيق. تسجيل دخول المستخدمين. (أ) واجهة تسجيل الدخول للتطبيق على الساعة الذكية ؛ يبدأ التطبيق على الساعة الذكية في (B). (ج) الصفحة الرئيسية للتطبيق ، حيث تم عرض البيانات في الوقت الفعلي. (د) تم ضبط القياس لتغيير "اسم الحقل" و "رقم الاختبار". الرجاء الضغط هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الشكل.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

النتائج

تألفت العينة الأصلية من 423 فردا ، كان لا بد من استبعاد 18 منهم بسبب ضعف جودة البيانات بسبب عدم استقرار الإصدار التجريبي من التطبيق وفشل 20 آخرون في إكمال جميع أسئلة Pop Quiz. أدى ذلك إلى معدل عينة فعال قدره 0.91. تم تجنيد مجموعة بيانات من 385 طالبا (213 أنثى و 172 ذكرا) من جامعة تايوان الوطنية. تراوحت أعمار المشاركين بين 20 و 36 عاما (M = 23.38 ، SD = 2.268). فيما يتعلق بحالاتهم النفسية ، تم جمع 514 تصنيفا تفضيليا (PREF ، M = 3.74 ، SD = 1.033) ، و 548 تقييما للابتعاد (AWAY ، M = 3.51 ، SD = 1.101)...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المناقشة

أغراض الدراسة والنتائج الهامة
تم استخدام الأجهزة القابلة للارتداء ، مثل الهواتف الذكية والساعات الذكية ، على نطاق واسع للتحقيق في المؤشرات الفسيولوجية أو المتلازمات 32،33،34 ، الحالات النفسية22،35 ؛ المعلومات البيئية ، أو السلوكيات 18,36. ركزت معظم تطبيقات الأجهزة الذكية على جانب واحد من المعل...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

الإفصاحات

ليس لدى المؤلفين ما يكشفون عنه.

شكر وتقدير

قام مجلس الزراعة في تايوان بتمويل المشروع البحثي وتطوير تطبيق HealthCloud من 2018 إلى 2020 [109 العلوم الزراعية - 7.5.4-supplementary-#1(1)] ([109 figure-acknowledgements-1-7.5.4-figure-acknowledgements-2-#1(1)]).

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المواد

قائمة المواد المستخدمة في هذه المقالة
الاسمالشركةرقم فهرسيالتعليقات
Apple Watch 6Appleلاستخدام تطبيق HealthCloud ، مثل الأسئلة المنبثقة وقياس معدل ضربات القلب.
iPhoneAppleلاستخدام تطبيق HealthCloud ، مثل جمع موقع GPS ، وتجميع بيانات الطقس ، وتخزين البيانات ، ونقل البيانات.
HealthCloudتم تطويرهتم تطوير تطبيق HealthCloud ، الذي يعتمد على Apple Watch و iPhone ، بواسطة Healthy Landscape and Healthy People Lab ، جامعة تايوان الوطنية (HLHP-NTU) لتتبع الاستجابات البشرية. اعتمدت العديد من واجهات برمجة التطبيقات مثل HealthKit و ResearchKit و Weather API و AppleWatch بما في ذلك تطبيق Breathe وتطبيق Blood Oxygen لجمع الحالة الفسيولوجية والحالات النفسية والبيانات البيئية بهدف تحليل العلاقات بين صحة الإنسان والمعلومات البيئية.

رابط التطبيق في APP Store هو كما يلي: https://apps.apple.com/tw/app/healthcloud/id1446179518?l=en
الواجهة الخلفيةموقع الواجهة الخلفية لتطبيق HealthCloud لاستخدام تكوين المهام وتصدير البيانات وعرض المستخدمين.
http://healthcloud.hort.ntu.edu.tw/
HealthKitAppleلاستخدام استرداد بيانات الاستجابات الفسيولوجية مثل معدل ضربات القلب وتقلب معدل ضربات القلب ومستوى تشبع الأكسجين في الدم.
الرابط إلى HealthKit:
https://developer.apple.com/documentation/healthkit
ResearchKitAppleتتضمن هذه المجموعة مجموعة متنوعة من المهام لاستخدام أغراض البحث. تشمل الوظائف المعتمدة في تطبيق HealthCloud مهمة التقاط الصور ، ومهمة الصوت البيئية ، واختبار Stroop ، إلى أسئلة البوب لقياسات الحالة النفسية مثل مقياس الإصلاح المدرك ، وتفضيلات المناظر الطبيعية.
الرابط إلى ResearchKit:
https://www.researchandcare.org/
Weather APIOpenWeatherلاستخدام جمع البيانات البيئية في الوقت الفعلي ، بما في ذلك الرطوبة والطقس وموقع نظام تحديد المواقع العالمي والارتفاعات وما إلى ذلك ، من أقرب محطة أرصاد جوية.
الرابط إلى واجهة برمجة تطبيقات الطقس:
https://openweathermap.org/api
تطبيق BreatheAppleلاستخدام تقييم تقلب معدل ضربات القلب في الوقت الفعلي (HRV). لم يتم تضمين هذا التطبيق في إجراءات هذه الدراسة التجريبية. ومع ذلك ، فإن HealthlCloud قادر الآن على استرداد بيانات HRV التي تم جمعها من تطبيق Breathe.
الرابط إلى تطبيق Breathe:
https://apps.apple.com/us/app/breathe/id1459455352
تطبيق Blood OxygenAppleلاستخدام تقييم مستوى تركيز الأكسجين في الدم في الوقت الفعلي (SpO2). أحدث إصدار من HealthlCloud قادر على استرداد بيانات SpO2 التي تم جمعها من  التطبيق. لم يتم تضمين هذا التطبيق في إجراءات هذه الدراسة التجريبية. ومع ذلك ،
قياس تطبيق الأكسجين في الدم:
https://support.apple.com/en-us/HT211027
الرابط إلى تطبيق Blood Oxygen:
https://apps.apple.com/us/app/breathe/id1459455352"
IBM SPSS Statistics 25IBMلاستخدام التحليل الإحصائي.
الارتباط بتطبيق Blood Oxygen:
https://www.ibm.com/support/pages/downloading-ibm-spss-statistics-25
ذاتيا موقع

المراجع

  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).

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

إعادة الطباعة والأذونات

الوسوم

مراقبة الصحةالبيانات في الوقت الفعليالاستجابات الفسيولوجيةالاستجابات النفسيةجمع البيانات البيئيةتطبيق الهاتف الذكيتكامل الساعة الذكيةقياس معدل ضربات القلبأبحاث الترفيه في الهواء الطلق
تطبيق للاقتران بالأجهزة القابلة للارتداء لمراقبة الحالة الصحية الشخصية
تواصل معنا
أوصِ به للمكتبة

الخصوصية

شروط الاستخدام

السياسات

حقوق الطبع والنشر © 2026 MyJoVE Corporation. جميع الحقوق محفوظة.