Kişisel Sağlık Durumunu İzlemek için Giyilebilir Cihazlarla Eşleştirme Uygulaması
Summary
Mevcut protokol, psikolojik ölçekler, GPS konumu, kalp atış hızı ve kan-oksijen doygunluk seviyesinin yanı sıra uygulamanın çalışma prosedürleri de dahil olmak üzere gerçek zamanlı yerinde veri toplamak için ticari olmayan, kendi geliştirdiği bir uygulamayı tanıtmaktadır. Uygulama örneği olarak 2020 yılında Tayvan’da yapılan ampirik bir çalışma kullanılmıştır.
Abstract
Mevcut protokol, kullanıcıların gerçek zamanlı psikolojik ve fizyolojik tepkileri ve çevresel bilgileri hakkında veri toplamak için akıllı telefonlarda ve akıllı saatlerde Ulusal Tayvan Üniversitesi (HLHP-NTU) Sağlıklı Peyzaj ve Sağlıklı İnsanlar Laboratuvarı tarafından geliştirilen HealthCloud uygulamasının benimsenmesinin ayrıntılı bir açıklamasını sağlayarak teknoloji entegrasyonunu sergilemeyi amaçlamaktadır. Peyzaj ve açık hava rekreasyon araştırmalarında yerinde yapılan çalışmalarda kişisel verilerin çok boyutlu yönlerini ölçmek zor olabileceğinden, esnek ve entegre bir araştırma yöntemi önerilmiştir. Uygulama örneği olarak 2020 yılında Ulusal Tayvan Üniversitesi kampüsünde yapılan yerinde bir çalışma kullanılmıştır. Geçersiz örnekler hariç tutulduktan sonra 385 katılımcıdan oluşan bir veri kümesi kullanılmıştır. Deney sırasında, katılımcılardan kalp atış hızları ve psikolojik ölçekteki öğeleri çeşitli çevresel metriklerle birlikte ölçüldüğünde 30 dakika boyunca kampüste dolaşmaları istendi. Bu çalışma, yerinde çalışmaların ortam faktörleriyle eşleşen gerçek zamanlı insan tepkilerini izlemesine yardımcı olacak olası bir çözüm sunmayı amaçlamıştır. Uygulamanın esnekliği nedeniyle, giyilebilir cihazlarda kullanımı, multidisipliner araştırma çalışmaları için mükemmel bir potansiyel göstermektedir.
Introduction
Gerçek zamanlı veri toplama
Günlük yaşamda insanlar fiziksel çevreden birçok yönden faydalanırlar. Örneğin, psikolojik1 ve kalp atış hızı restorasyonu2 gibi olumlu sonuçlar yaygın olarak bulunmuştur. Ayrıca sıcaklık ve nem gibi ortam faktörleri ile ruh sağlığı arasındaki ilişkiler tartışılmıştır 3,4. Çalışmalar ayrıca kalp atış hızı ve stres 5,6,7,8 gibi fizyolojik ve psikolojik tepkiler arasındaki bağlantıları da araştırmıştır. Doğaya maruz kalmanın psikolojik ve fizyolojik yararları için çok çeşitli kanıtlar, iyi kontrol edilen laboratuvar çalışmalarında 9,10 bulunmuştur ve bu da alandaki çeşitli etkili faktörleri temsil etmemiş olabilir. Bu nedenle, gerçek zamanlı insan tepkileri arasındaki ilişkileri ölçmek için, yerinde yapılan çalışmaların gerçek yaşam senaryosu deneyimini ve ortamlara verilen tepkileri laboratuvar simülasyonlarından daha iyi yansıttığı düşünülmektedir11. Dahası, insanların çevreye tepkileri bağlam12’ye bağlı olabilir. İnsanların psikolojik ve fizyolojik sağlığı ile çevresel kalitesi arasındaki ilişkiyi anlamanın önemi göz önüne alındığında, çeşitli bilgi ölçümlerini toplayabilen gerçek zamanlı bir kendi kendini izleme ölçümüne acilen ihtiyaç duyulmaktadır.
Ekolojik anlık değerlendirmeler (EMA’lar) veya deneyim örnekleme yöntemleri (ESM’ler) yerinde çalışmalar için çözümleri temsil edebilir13,14. EMA’lar ve ESM’ler, gerçek yaşam senaryolarında insanların anlık tepkilerini yerinde değerlendirmeyi amaçlamaktadır15. Kendi kendini izleme tekniklerini benimseyerek, tepkiler, tepkiler ve yerinde deneyimler yeni ölçülebilir14. Katılımcılar, sinyal koşullu örnekleme şemaları olarak adlandırılan değerlendirmeleri uygulamak için metinler veya bildirimler gibi sinyaller aracılığıyla bilgilendirilir15. “EMA” terimi öncelikle sağlıkla ilgili çalışmalarda kullanılır13, “ESM” ise boş zaman ve açık hava rekreasyon çalışmalarında kullanılma eğilimindedir16. Bununla birlikte, terimler zaman zaman birbirinin yerine kullanılmıştır12.
EMA’ları çevresel araştırma çalışmalarına uygulama olasılığı, yalnızca “doğal” veya “kentsel” olmaktan çok daha çeşitli ortamların ele alınmasına izin vereceklerini belirten Beute ve ark.12 tarafından tartışılmıştır. Örneğin, ayaktan ölçümü benimseyerek (GPS konum izleme gibi), yürüyüş sırasındaki fizyolojik tepkiler gerçek zamanlı konum veri kümeleriyle eşleştirilebilir ve çevre türlerinin ve çevresel özelliklerin daha zengin bir uzamsal çözünürlüğü sağlanır7. Ek olarak, EMA’ların izin verdiği gerçek zamanlı veri toplama, laboratuvar çalışmalarından tamamlayıcı bir bakış açısı sağlayarak yüksek bir ekolojik geçerlilik sağlar.
Giderek daha fazla sayıda yerinde yapılan ampirik çalışmalar, günlük yaşamda ve araştırma amaçlarında kişisel sağlık durumunu izlemek için giyilebilir cihazları ve akıllı telefonları benimsemiştir17,18,19,20. Bu cihazların her ikisini de benimsemek, yalnızca bir akıllı telefon kullanmaktan daha fazla avantaj sağlayabilir12. İlk olarak, akıllı saatler kullanan erişim süresi, telefon21’i kullanmaktan daha kısaydı ve bu da kesinti yükünün azalmasına neden olabilir. İkincisi, saatler akıllı telefonlardan22 daha fazla vücut yakınlığı sağlar ve telefonlar veri kaydetmek ve yüklemek için anlık veritabanları olarak kullanılabilir. Üçüncüsü, günümüzde akıllı saatler kalp atış hızı değişkenliği, elektrokardiyogramlar (EKG) ve kan basıncı23,24,25,26,27 gibi farklı parametrelere birden fazla sensör sunmaktadır. Birey ve insan tepkilerinin genel yönleri belirli faaliyetleri ortaya çıkarabilir12. Son olarak, akıllı telefonlar genellikle akıllı telefon tabanlı çalışmalar için cepte taşınır ve anketler söz konusu olduğunda, akıllı saatlerin kullanıldığı duruma kıyasla ekstra çalışma yapılması gerekir.
Bununla birlikte, az sayıda çalışma psikolojik ve fizyolojik sonuçlar ile çevresel bilgi arasındaki ilişkileri araştırmıştır. Bu nedenle, bu çalışma, gerçek zamanlı psikolojik, fizyolojik ve çevresel bilgileri toplamak için akıllı saatler ve akıllı telefonlar gibi giyilebilir cihazlarda ticari olmayan kendi geliştirdiği bir uygulama olan HealthCloud’un benimsenmesini göstermektedir.
Kendi geliştirdiğiniz uygulama ve giyilebilir cihazlar
Giyilebilir cihazlarda kullanım için uygulama, Ulusal Tayvan Üniversitesi (HLHP-NTU) Sağlıklı Peyzaj ve Sağlıklı İnsanlar Laboratuvarı tarafından, insan tepkilerini ve çevresel verileri izlemek için daha erişilebilir ve daha esnek yollar sağlamak için geliştirilmiştir ve araştırmacıların insan sağlığı ve çevre bilgileri arasındaki ilişkileri daha fazla analiz etmelerini sağlar (Şekil 1).
iOS tabanlı uygulama, birden fazla görev ve pasif veri toplama işlevleri sağlar. Uygulama, kullanıcıların hızlı ve kolay değerlendirme için yanıtlarını bir ila beş yıldız arasında derecelendirebilecekleri Pop Quiz sorularıyla ölçülen psikolojik ölçekli öğeler gibi akıllı saatte kendi kendine bildirilen verileri toplar. Bu tür bir soru müdahalesi, bir tür Mikro etkileşim-EMA (μEMA)-akıllı saat-EMA28’den daha az dikkat gerektiren ve daha büyük bir yanıt oranına sahip olan bir in situ veri toplama yöntemi olarak düşünülebilir. Kalp atış hızı, kalp atış hızı değişkenliği ve kandaki oksijen doygunluğu düzeyi dahil olmak üzere sensörle izlenen fizyolojik yanıt verileri, iOS’un işlevleri kullanılarak ölçülebilir. Kalp atış hızı, akıllı saatin optik kalp sensörü aracılığıyla fotopletismografi29 adı verilen bir teknik kullanılarak ölçülür. Uygulama, ışığa duyarlı fotodiyotlara sahip yeşil LED ışıkları kullanarak kan akışı miktarını algılar ve dakikadaki kalp atışları da hesaplanır. Kalp atış hızı değişkenliği (HRV) ve kan oksijen konsantrasyonu (SpO2) uygulamalar kullanılarak tespit edilebilir. Akıllı telefon için, Stroop Testi (Şekil 2B) ve Görüntü Yakalama görevi (Şekil 2C) ve Çevre Sesi görevi (Şekil 2D) gibi görevler, bağıl nem, hava durumu ve yükseklik dahil olmak üzere ortam koşulları verileri çeşitli Uygulama Programlama Arabirimlerinden pasif olarak toplanır.
Şekil 1: Uygulamaya genel bakış. Uygulamanın akıllı saat, akıllı telefon ve veritabanındaki işlevleri. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 2: Uygulama görevleri. Uygulamada kullanılabilecek görevlere örnekler: soldan sağa, (A) Pop-up sorusu vardır. (B) Stroop Testi. (C) Görüntü Yakalama görevi. (D) Çevre Sesi görevi. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Tüm veriler arka uç web sitesine yüklenecektir (işbirlikçi araştırmacılara erişim, Malzeme Tablosuna bakınız). Web sitesi birkaç temel işlev sağlar: kullanıcıların geçerli konumlarını ve kalp atış hızını gösteren bir harita görüntüsü (Şekil 3), verilere göz atmak ve ayıklamak için bir veri sayfası (Şekil 4) ve görevlerin sıklığını, önceliğini ve içeriğini değiştirmek için görev yapılandırmaları (Şekil 5). Bu kadar büyük esneklik ve geniş bir ölçüm yelpazesi ile araştırmacılar, daha önce belirtilen görev fonksiyonlarını araştırma hedeflerine göre kolayca seçebilirler. Buna ek olarak, uygulama hem kullanıcılara hem de araştırmacılara fayda sağlayabilir. Uygulama, cevapladıkları sorulara ve seçtikleri rotalara göre sağlık raporlarını ve GPS konum yörüngelerini (Şekil 6) sağlar. Böylece, o günkü sağlık durumları hakkında hızlı bir fikir edinebilir ve sağlık verilerini izlemeye devam edebilirler.
Şekil 3: Uygulama veritabanında görüntülenen harita. Uygulama veritabanının harita görüntüsü, araştırmacılara konumlar ve kalp atış hızı dahil olmak üzere güncel bilgiler sağlar. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 4: Uygulama veritabanındaki veri sayfası. Uygulama veritabanındaki görüntüleme haritasının veri raporu, verilerin Zaman, Alan veya Test Edici Kimliği filtrelenerek dışa aktarılabileceği yerdir.
Şekil 5: Uygulama veritabanındaki görev yapılandırması. Görev öncelikleri, zaman aralıkları, dil ve anketlerin içeriği değiştirilebilir. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 6: Uygulama kullanıcıları için sağlık raporu. Uygulamayı kullandıktan sonra, kullanıcı otomatik olarak oluşturulan bir dizi bireysel sonuç alabilir. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Temsili çalışma
Akıllı telefonlarda ve akıllı saatlerde uygulamayı kullanarak veri toplamanın çeşitli boyutlarının entegrasyonunu sergilemek için, 2020 yılında Taipei City, Tayvan’daki Ulusal Tayvan Üniversitesi kampüsünde yerinde bir çalışma gerçekleştirildi. Çalışmaya katılanlar, deneyden 1 hafta önce Ulusal Tayvan Üniversitesi’nin sosyal medya hayran sayfasında çevrimiçi bir form aracılığıyla işe alındı. Form, araştırma amacını, sürecini, yerini, katılım koşullarını, giyilecek araştırma cihazının şematik bir diyagramını ve okuyucuların katılmaya istekli olduklarını ve bunu yapabilecekleri zamanı belirtmeleri için bir alan içeriyordu. Tamamlandıktan sonra, katılımcılara denemelerinin tam zamanı ve yeri hakkında programdan 2 gün önce e-posta ile bilgi verildi. Araştırma psikolojik değişiklikleri, fizyolojiyi, fiziksel aktiviteyi (yürümeyi) ve ses ve renk algısını incelediğinden, katılımcılar aşağıdaki koşulları karşıladılar: (1) 20-36 yaş arası, (2) iyi fiziksel ve zihinsel sağlık, (3) merkezi sinir sistemini etkileyen ilaçların düzenli kullanımında olmamak, (4) hamile kalmamak veya emzirmemek, (5) kardiyovasküler hastalık öyküsü bulunmamak, (6) yürüyerek 30 dakikadan fazla yürüyebilir, (7) bir rengi tanımlayabilir.
Deney gününde, katılımcılara bir dizi akıllı telefon ve akıllı saat ve bir rota haritası verildi. Araştırmacılar, katılımcılara araştırmanın amacı, araştırma süreci, giyilebilir cihazlar ve araştırma sürecinde dikkat edilmesi gereken konular hakkında tek tip bir açıklama sundu. Yürüyüş sırasında, her 5 dakikada bir Pop Quiz görevi kullanılarak psikolojik tepkiler değerlendirildi ve kalp atış hızı gibi fizyolojik tepkiler akıllı saatteki sensörler tarafından her dakika ölçüldü. Deneyden sonra, katılımcılara 200 NTD eşdeğeri hediye kartı (~ 7 USD) verildi.
Psikolojik ölçüm için, bu çalışma peyzaj tercihlerini ve Algılanan Restoratif Ölçek Kısa Sürüm30’un iki yönünü, yani “uzakta olmak” ve “büyüleme” yi ele almıştır. Bu yönler, katılımcılardan “Burası günlük taleplerden uzak ve rahatlayabileceğim ve beni ilgilendiren şeyleri düşünebileceğim bir yer.” ve “Bu yer büyüleyici; bir şeyleri keşfetmem ve merak etmem için yeterince büyük.” beş noktalı bir Likert ölçeğinde, dikkat restorasyon teorisine dayanarak çevrenin onarıcı faktörlerinin bireysel algılarını ölçmek için (1) “kesinlikle katılmıyorum” dan (5) “kesinlikle katılıyorum”a kadar 31. Peyzaj tercihi, beş noktalı bir Likert ölçeği kullanılarak tek bir soruyla değerlendirildi: “Ayarı ne kadar seviyorsunuz, her ne sebeple olursa olsun?” (1) “çok az” dan (5) “çok fazla” ya kadar. Anket, 5 dakikalık bir zaman aralığıyla “Pop Quiz” görevi kullanılarak gönderildi, yani katılımcılar anketi her 5 dakikada bir aldı.
Fizyolojik ölçüm için, katılımcıların fizyolojik sonuçlarını 1 dakikalık bir zaman aralığıyla temsil etmek için yürürken kalp atış hızı (HR) kullanılmıştır. GPS verileri (enlem ve boylam), sıcaklık, bağıl nem, rüzgar hızı ve rüzgar derecesi dahil olmak üzere çevresel bilgiler akıllı telefon aracılığıyla toplandı.
Protocol
Representative Results
Discussion
Çalışmanın amaçları ve önemli bulgular
Akıllı telefonlar ve akıllı saatler gibi giyilebilir cihazlar, fizyolojik göstergeleri veya sendromları araştırmak için yaygın olarak kullanılmaktadır 32,33,34, psikolojik durumlar22,35; çevresel bilgiler veya davranışlar18,36. Akıl…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Tayvan Tarım Konseyi, 2018’den 2020’ye kadar araştırma projesini ve HealthCloud uygulama geliştirmeyi finanse etti [109 tarım bilimi – 7.5.4-ek-#1 (1)] ([109 
-7.5.4–
#1 (1)]).
Materials
| 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 |
|
| 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/ |
||
| 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 |
|
| 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/ |
|
| 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 |
|
| 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 |
|
| 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" |
|
| 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. Ecological momentary assessment. Annual Review of Clinical Psychology. 4, 1-32 (2008).
- Hektner, J. M., Schmidt, J. A., Csikszentmihalyi, M. . Experience sampling method: Measuring the quality of everyday life. , (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). , 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, &. #. 1. 9. 3. ;., 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, 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. Experiencing the affective diary. Personal and Ubiquitous Computing. 13 (5), 365-378 (2009).
- 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).
