論文の概要: A multimodal sensor dataset for continuous stress detection of nurses in a hospital

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.07689v2
• Date: Wed, 1 Jun 2022 11:50:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-20 23:27:52.875318
• Title: A multimodal sensor dataset for continuous stress detection of nurses in a hospital
• Title（参考訳）: 病院における看護師の連続ストレス検出のためのマルチモーダルセンサデータセット
• Authors: Seyedmajid Hosseini, Satya Katragadda, Ravi Teja Bhupatiraju, Ziad Ashkar, Christoph W. Borst, Kenneth Cochran, Raju Gottumukkala
• Abstract要約: 本稿では, 病院の自然作業環境において, ユニークなストレス検出データセットを提供する。 このデータセットは、新型コロナウイルスの感染拡大に伴う看護師の生体データである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8312466807725921
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Advances in wearable technologies provide the opportunity to monitor many physiological variables continuously. Stress detection has gained increased attention in recent years, mainly because early stress detection can help individuals better manage health to minimize the negative impacts of long-term stress exposure. This paper provides a unique stress detection dataset created in a natural working environment in a hospital. This dataset is a collection of biometric data of nurses during the COVID-19 outbreak. Studying stress in a work environment is complex due to many social, cultural, and psychological factors in dealing with stressful conditions. Therefore, we captured both the physiological data and associated context pertaining to the stress events. We monitored specifc physiological variables such as electrodermal activity, Heart Rate, and skin temperature of the nurse subjects. A periodic smartphone-administered survey also captured the contributing factors for the detected stress events. A database containing the signals, stress events, and survey responses is publicly available on Dryad.
• Abstract（参考訳）: ウェアラブル技術の進歩は、多くの生理的変数を継続的に監視する機会を提供する。 ストレス検出は、早期のストレス検出によって個人が健康を良く管理し、長期のストレス暴露による負の影響を最小限に抑えるため、近年注目を集めている。 本稿では, 病院の自然作業環境において, ユニークなストレス検出データセットを提供する。 このデータセットは、新型コロナウイルスの感染拡大に伴う看護師の生体データである。 労働環境におけるストレスの研究は、ストレスの多い環境を扱う上で、多くの社会的、文化的、心理的要因のために複雑である。 そこで我々は,ストレスイベントに関連する生理的データと関連する文脈の両方を捉えた。 看護師の脳室活動,心拍数,皮膚温度などの特異な生理的変動を観察した。 スマートフォンによる定期的な調査も、検出されたストレスイベントの寄与要因を捉えた。 信号、ストレスイベント、サーベイ応答を含むデータベースがdryadで公開されている。

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