E4 als meetinstrument van stress:
Een pilot-onderzoek naar de betrouwbaarheid en validiteit van
de hartslag en huidgeleiding tijdens verschillende fysieke en
cognitieve activiteiten.
Titel: E4 als meetinstrument van stress
Ondertitel: Een pilot-onderzoek naar de betrouwbaarheid en validiteit van de hartslag en huidgeleiding tijdens verschillende fysieke en cognitieve activiteiten.
Auteur: Lennart Baan
Studentnummer: 354778
Opleidingsinstituut: Saxion University of Applied Sciences Academie: Academie Mens en Arbeid
Opleiding BSc: Applied Psychology
Locatie: Deventer
Afstudeerbegeleiders
1e Begeleider: Dr. Mijke Hartendorp 2e Begeleider: MSc. Sjoerd de Vries
Academie Mens en Arbeid, Saxion Deventer Scriptiecoördinator: Dhr. G. Roemer
Opdrachtgever: MSc. Sjoerd de Vries
namens het Lectoraat Brain and Technology
Datum: 28 juni 2019
Aantal woorden: 11.678 (inclusief voetnoten) Maximum woorden: 15.000
Voorwoord
Sinds u de eerste twee pagina’s reeds gescand heeft, weet u dat dit de scriptie ‘E4 als meetinstrument van stress’ is. Het onderzoek voor deze scriptie heb ik uitgevoerd voor het lectoraat Brain and Technology, uit eigen interesse en natuurlijk ook om af te studeren bij de opleiding Toegepaste Psychologie. Via gesprekken met Sjoerd de Vries ben ik aan deze opdracht gekomen. Via het (voor mij) zeer logische verloop van onderwerpen (arousal in virtual reality enviroments, usability en stress) is het onderzoeksonderwerp uiteindelijk ‘[de] E4 als meetinstrument van stress’ geworden. Van maart 2018 tot juni 2019 heeft dit onderzoek geduurd. In deze periode is het niet altijd even makkelijk geweest (want je mag het zelf uitzoeken), maar vaak wel reuze interessant (want je mag het zelf uitzoeken).
Bij deze wil ik mijn begeleiders Mijke Hartendorp en Sjoerd de Vries bedanken. Van hen heb ik veel suggesties en feedback heb mogen ontvangen. Natuurlijk, ook bedankt aan alle participanten voor het meedoen, zonder wiens participatie dit onderzoek geen data zou hebben. Ook wil ik alle anderen bedanken voor het lezen van (stukken van) mijn scriptie en het geven van tips. Zo horen hierbij mijn familie, vrienden en mede-afstudeerders van A3.40/ het lectoraat. Zeker ook vermeldenswaardig zijn de Taalcoaches van het Studiesuccescentrum die mij geholpen hebben met tips en informatie.
Ik wens u veel leesplezier toe. Lennart Baan
Inhoudsopgave
Begrippenlijst...6 Afkortingen...8 Samenvatting...9 1. Inleiding...10 1.1. Maatschappelijk Kader...101.2. Wearables als Meetinstrument...10
1.3. Validatie Wearables...11
1.4. Lectoraat Brain and Technology...11
1.5. Validiteit E4-polsband...12
1.6. Onderzoeksvraag...12
2. Theoretisch kader...16
2.1. Stress en het Autonome Zenuwstelsel...16
2.2. De E4-polsband en Stress...16
2.3. Betrouwbaarheid en Validiteit E4-polsband...17
2.4. Conceptuele Modellen...21 3. Methode...24 3.1. Onderzoeksmethode...24 3.2. Meeteenheden...25 3.3. Onderzoeksdoelgroep...25 3.4. Onderzoeksinstrumenten...25 3.5. Procedure...27 3.6. Voorbereiding Data...28 3.7. Analyse...30 4. Resultaten...32 4.1. Uitvoering...32 4.2. Gegevens...32 4.3. STAI-6...32 4.4. Artefacten...32 4.5. Berekening HRV...33 4.6. Analyses...34 5. Conclusie en Discussie...40 5.1. Conclusie...40 5.2. Discussie...41
5.3. Plan van aanpak...43
5.4. Toegepaste Psychologie...44
Verwijzingen...46
Bijlagen...51
Bijlage 1. Onderbouwing E4-polsband op de Website...52
Bijlage 2. Verantwoording Gebruik E4-polsband...54
Bijlage 3. Informatiebrief...57
Bijlage 4. Vertaalde Instructies MIST...59
Bijlage 5. Schriftelijk Instructies...61
Bijlage 6. EDA Ruis...62
Bijlage 7. BVP Artefacten...67
Bijlage 9. EDA Luistertaak...71
Bijlage 10. EDA totaal...78
Bijlage 11. HRV...86
Bijlage 12. Werkverklaring...90
Begrippenlijst
. : In dit onderzoek wordt de Engelse notatie voor getallen gehanteerd [,]: Notitie voor het bereik.
ARTiiFACT: Computerprogramma waarin interbeat intervallen mee gecontroleerd worden op artefacten én waarmee de hartslagvariabiliteit berekend kan worden. Betrouwbaarheid: Ruwweg, de mate waarin scores hetzelfde blijven ondanks enkele
(veranderende) condities (zie Mokkink et al., 2012).
Cardiovasculair systeem:Het systeem van het hart en de bloedvaten.
Concurrentvaliditeit: De mate waarin een meetinstrument met een concurrentsensor overeenstemt (zie Mokkink et al., 2012).
Constructvaliditeit: De mate waarin een meetinstrument een bepaald construct daadwerkelijk meet (zie Mokkink et al., 2012).
Criteriumvaliditeit: De mate waarin een meetinstrument hetzelfde construct meet als een gouden standaard (zie Mokkink et al., 2012).
EDA-explorer: Computerprogramma waarmee de elektrodermale activiteit uit de E4 gecontroleerd kan worden op ruis en geanalyseerd mee kan worden op (niet-specifieke) elektrodermale responsen.
Elektrodermale activiteit: De geleidbaarheid van de huid veroorzaakt door enkele fysiologische processen waarbij het sympathisch zenuwstelsel een belangrijke rol speelt.
Elektrodermale level: Kwantificatie van de elektrodermale activiteit via bijvoorbeeld een gemiddelde; en een mate voor de tonische elektrodermale activiteit.
Elektrodermale respons: Toename en afname van de huidgeleiding zoals voldoet aan een aantal criteria; en een mate voor de fasische elektrodermale activiteit.
Fast Fourier Transformatie: Omzetting van hartslag in een frequentiedomein. Frequentiedomein: Variantie van de IBI’s omgezet in een powerspectrum.
Gouden standaard: Criteriumvalide meetinstrument; hét meetinstrument om een bepaald construct mee te meten; een laboratoriumvingersensor bij de elektrodermale activiteit; en een ECG bij de meting van hartslag.
Hartslagvariabiliteit: Variabiliteit van de hartslag zoals berekend kan worden voor het tijdsdomein of voor het frequentiedomein.
Interbeat Interval: Tijd tussen twee hartslagen.
Lectoraat Brain and Technology : Opdrachtgever van het huidige onderzoek. Ledalab: Invoegintoepassing in Matlab waarmee de elektrodermale activiteit op
elektrodermale responsen gecontroleerd kan worden.
Matlab: Computerprogramma waarin berekeningen uitgevoerd kunnen worden. NN-intervallen: RR-intervallen gecorrigeerd voor artefacten.
Pythonscript: Script in de programmeertaal Python. RR-interval: Interval tussen twee hartslagen.
Ruis: Artefacten in de elektrodermale activiteit.
Saxion Hogescholen: Opleidingsinstituut waaraan het lectoraat Brain and Technology aan verbonden is. Ook de plek waar het onderzoek uitgevoerd bij is.
Startle stimulus: Stimulus waarmee een startle respons (schrikreactie) mee ontlokt wordt. Stress: Volgens de definitie door Cohen, Kessler en Gordon (1997); “[een proces waarin] waarin omgevingsfactoren (teveel) een beroep doen op het aanpassingsvermogen van het organisme, wat resulteert in psychologische en biologische veranderingen die mogelijk de persoon vatbaar maken voor ziekte [vertaald uit het Engels]”(p.3).
Wearable: Sensor die draagbaar is en voor langere tijd (fysiologische) metingen verricht
Afkortingen BVP: Bloedvolumepuls.
BCa: Bias-corrected and accelerated. CDA: Continuous decomposition analysis. E4: E4-polsband; het object van onderzoek. EDA: Elektrodermale activiteit.
EDL: Elektrodermale level. EDR: Elektrodermale respons.
H7: H7-borstband; concurrentsensor van de E4-polsband. HF: Hoog frequente component van het power spectrum. HR: Heart rate.
HRV: Hartslagvariabiliteit.
IBI: Interbeat interval; tijd tussen hartslagen.
LF: Laag frequente component van het power spectrum. LF/HF: Verhouding LF/HF componenten in het power spectrum. MIST: Montreal Imaging Stress Test.
NS.EDR: Niet-specifieke elektrodermale respons.
RMSSD: Root mean squared of successive differences; variabele tijdsdomein. SDNN: Standard deviation of the nn-intervals.
Samenvatting
Wearables kunnen potentieel ingezet worden in de geestelijke gezondheidszorg. Afhankelijk van het type wearables kunnen zorgverleners of onderzoekers deze al gebruiken met of zonder vooronderzoek. Het lectoraat Brain and Technology heeft een specifieke wearable die het in gaat zetten in onderzoeken. Van deze wearable (de E4-polsband) is onduidelijk in hoeverre deze valide en betrouwbaar ingezet kan worden voor het meten van stress. Hierom luidt de onderzoeksvraag: ‘In hoeverre zijn de hartslagvariabiliteit en elektrodermale activiteit uit de E4 betrouwbaar en valide genoeg voor het detecteren van stress?’
Uit eerdere onderzoeken is duidelijk dat het signaal uit de E4-polsband potentieel gebruikt kan worden om stress te detecteren. Van de verschillende signalen zijn echter wisselende resultaten bekend als het gaat om de betrouwbaarheid en validiteit hiervan. Enerzijds, blijkt de E4-polsband betrouwbaar en valide voor het registreren van de heart rate en het elektrodermale level. Anderzijds blijft onduidelijk in hoeverre de elektrodermale respons (EDR) en de hartslagvariabiliteit (HRV) betrouwbaar en valide geregistreerd worden. Ook is niet duidelijk wat dit potentieel betekend voor stressdiscriminatie middels alleen deze signalen.
Middels een experiment bij meerdere participanten (N=15) met meerdere onderdelen en meetinstrumenten zijn meerdere meetkarakteristieken van de E4-polsband getoetst. Het experiment bestaat uit een beginfase, luistertaak, Montreal Imaging Stress Test (MIST) en een loopfase. Tijdens het gehele experiment meten de E4-polsband en de H7-borstband de HRV. Vervolgens zijn beide sensoren vergeleken om de concurrentvaliditeit van de E4-polsband te controleren. Tijdens de luistertaak is een startle-respons ontlokt, waarmee de constructvaliditeit van de E4EDR getoetst is. Tussen de ‘oefenfase’ en de ‘stressfase’ van de MIST is gecontroleerd op verschil. Hiermee zijn de stressdiscriminatiecapaciteiten van het signaal uit de E4-polsband gecontroleerd.
Analyse van de gegevens leert het volgende. Tijdens de luistertaak zijn alle verwachte EDR’s gedetecteerd, maar er zijn wel verschillen tussen de gebruikte detectie-algoritmes. Uit vergelijking van de E4HRV met de H7HRV blijkt een statistisch significant verschil en statistisch significante matige samenhang. Tussen de ‘oefenfase’ en ‘stressfase’ van de MIST zijn niet de verwachte verschillen gevonden in de E4HRV en de E4NS.EDR’s.
Uit de resultaten blijkt het volgende. Het is mogelijk om de E4EDR’s te detecteren, maar het gebruik van E4NS.EDR’s is niet zonder risico op vals positieven of negatieven. Tijdens de condities van dit onderzoek is de E4HRV niet concurrentvalide gebleken wat waarschijnlijk komt door de lichte beweging in deze condities. Tussen de oefenfase en de stressfase van de MIST is in dit onderzoek geen statistisch significant verschil gevonden in zowel het aantal NS.EDR’s/min en de HRV. Op basis van deze conclusies staan verdere aanbevelingen beschreven over de inzet van de E4-polsband bij het lectoraat Brain and Technology.
1. Inleiding 1.1. Maatschappelijk Kader
Met draagbare sensoren kunnen mensen op afstand gemonitord worden. Bijvoorbeeld met de Embrace (Empatica, z.d.). Deze band meet huidgeleiding en acceleratie bij de pols. Via dit meetinstrument kunnen op afstand signalen van een epileptisch insult gedetecteerd worden. Als dat gebeurt, dan krijgt iemand anders (bijvoorbeeld een familielid) hiervan een melding op zijn/haar telefoon. Een dergelijke sensor1 maakt mogelijk wat voorheen niet mogelijk was, namelijk om iemands gezondheidstoestand op afstand te monitoren.
Het bovenstaande medische voorbeeld illustreert de rol die wearables ook in de psychologische behandelpraktijk kunnen hebben – namelijk, als meetinstrument. Naast deze medische toepassingen zijn er ook psychologische toepassingen. Maar deze toepassingen zijn waarschijnlijk nog in ontwikkeling, zoals bijvoorbeeld de onderzoeken door Kearns, Fozard, & Nams (2016) en Jasiewicz, Kearns, Craighead, Fozard, Scott en McCarthy (2011) naar het gebruik van wearables in de revalidatie.
Voor sommigen lijken wearables een veelbelovende (zie bijvoorbeeld Van Deale, & Vanhoornissen, 2015) of zelfs belangrijke (Delespaul, Milo, Schalken, Boevink, & van Os, 2018) rol te hebben in de toekomstige (geestelijke) gezondheidszorg. Toch lijkt het momenteel (nog) niet zo ver te zijn. Zie bijvoorbeeld het aantal vermeldingen van wearables door de Inspectie van Gezondheidszorg (IGZ); de IGZ (2016; 2018) vermeldt maar tweemaal de term wearables op haar site. Hieruit is op te maken dat het gebruik van wearables (nog) niet structureel is.
1.2. Wearables als Meetinstrument
Hoewel veelbelovend, zijn wearables doorgaans nog onbruikbaar in de psychologische praktijk. Momenteel kunnen ze allerlei fysiologische signalen registeren, zoals bijvoorbeeld huidgeleiding, hartslag, ademhaling en beweging (Seneviratne et al., 2017). Aan deze signalen is het theoretisch gezien mogelijk om psychologische constructen af te leiden, zoals bijvoorbeeld: stress (Christie, Jennings, & Ezigio, 2011), arousal (Bouscein, 2012) en emotie (Kreibig et al., 2010). Met andere woorden, voor meerdere psychologische constructen kan de wearable dienen als meetinstrument in plaats van, of als aanvulling op, reeds bestaande psychologische instrumenten zoals bijvoorbeeld vragenlijsten.
Ondanks de theoretische potentie, blijkt identificatie van psychologische constructen via wearables (nog) moeilijk in de onderzoekspraktijk. Zo is het bijvoorbeeld He, Yao en Ye (2017) met wisselend succes gelukt om emotie af te leiden aan de hartslag. Terwijl het De Loof, Nijman, Didden en Embregts (2018) totaal niet lukt om burn-outklachten te verklaren met huidgeleiding. Uit deze voorbeelden is op te maken dat deze wearables momenteel niet consistent (het eerste voorbeeld) of constructvalide (het tweede voorbeeld) zijn, wat wel belangrijke aspecten zijn voor psychologische meetinstrumenten (zie bijvoorbeeld de beoordelingscriteria van de Commissie Testaangelegenheden Nederland; Evers, Lucassen, Meijer, & Sijtsma, 2010). Hierom is het noodzakelijk om wearables eerst te valideren, voordat deze ingezet worden in de praktijk.
1.3. Validatie Wearables
Afhankelijk van het te bereiken effect zal men een wearable op verschillende manieren kunnen valideren. Wil men bijvoorbeeld een wearable als meetinstrument inzetten, dan is het mogelijk dat deze een slechte criteriumvaliditeit heeft, maar wel een goede constructvaliditeit heeft; een wearable meet bijvoorbeeld de hartslag heel slecht, maar kan wel als detector van stress fungeren.
Ondanks dat validiteit van wearables van veel factoren afhankelijk is2, zijn ze op basis hiervan toch ruwweg op te delen in twee groepen, namelijk: de wearables voor medisch gebruik; en de vrij voor consumenten beschikbare wearables. Voor de eerste groep gelden de (strenge) eisen van de medische sector (zie bijvoorbeeld The Food and Drug Administration, z.d.; Mokkink et al., 2012), waardoor het aannemelijk is dat deze sensoren gevalideerd zijn, als meetinstrument of interventiemiddel. Terwijl, voor de tweede groep minder strenge eisen gelden (zie bijvoorbeeld IGZ, 2016), waardoor validatie hiervan minder aannemelijk is. Een inventarisatie van deze laatste groep door Peake, Kerr en Sullivan (2018) toont dat het merendeel van deze consumentensensoren niet gevalideerd is met publiek beschikbaar onderzoek.3
Samenvattend, de validatie van wearables is op veel verschillende manieren mogelijk. Voor een deel van de wearables is helemaal geen onderzoek beschikbaar over de validiteit. Hieruit volgt dat vooronderzoek4 cruciaal is alvorens men een bepaalde wearable in gaat zetten als meetinstrument in ofwel onderzoek ofwel praktijk (zie bijlage 2 voor enkele artikelen waarin dergelijk vooronderzoek niet vermeld staat).
1.4. Lectoraat Brain and Technology
Het lectoraat Brain and Technology heeft een E4-polsband – oftewel een wearable van Empatica (z.d.) – aangeschaft om deze als meetinstrument te gebruiken in onderzoeken. In dergelijke onderzoeken zal de E4-polsband constructen meten, zoals bijvoorbeeld: arousal tijdens verschillende virtual reality condities; of stress bij mensen met neuro(a-)typische ontwikkeling. Tijdens deze onderzoeken zal de E4-polsband dienen als het enige meetinstrument van de fysiologie; er zijn geen andere wearables of andere sensoren aanwezig. Dit is aanleiding voor het lectoraat om eerst meer duidelijkheid te verkrijgen over de betrouwbaarheid en validiteit van deze E4.
De benodigde soort validering5 kan men afleiden aan het soort onderzoek wat gedaan wordt bij de opleiding Toegepaste Psychologie6. Zo hebben derdejaarsstudenten (Pötter & Roos, 2018) hartslagvariabiliteit (HRV) als indicator van activiteit in het sympatisch zenuwstelsel gebruikt. Eveneens wordt in de hoofdstroom Brain and Technology de HRV gebruikt als een (ruwe) indicator van stress. In beide voorbeelden zijn fysiologische
2 Wanneer men zowel de diversiteit in meeteenheid (te meten construct) als functie (het beoogde nut) van de verschillende sensoren ziet zoals bijvoorbeeld in het artikel van Seneviratne et al. (2017), dan snapt men waarschijnlijk de paradox van het opdelen in maar twee groepen.
3 Uit te inventarisatie door Peake et al. (2018) blijkt dat ongeveer 85% van de consumentenwearables niet gebruikt (en dus ook niet gevalideerd) is in eerder publiek beschikbaar onderzoek.
4 Soms volstaat literatuuronderzoek en soms volstaat een experiment.
5 Zoals bijvoorbeeld constructvaliditeit, criteriumvaliditeit en concurrentvaliditeit. 6 Het lectoraat Brain and Technology is verbonden aan deze opleiding.
meeteenheden7 gebruikt. Wanneer de E4-polsband op een dergelijke wijze de ingezet wordt, dan dient de validiteit van de E4-polsband als meetinstrument aangetoond te worden.
Kort samengevat, momenteel wil het lectoraat Brain and Technology de E4-polsband laten valideren. Bij de opleiding Toegepaste Psychologie worden fysiologische meeteenheden gebruikt als indicatoren van (psycho)fysiologische constructen. Hierom is het belangrijk om duidelijkheid te hebben over de betrouwbaarheid en validiteit van het signaal uit de E4-polsband.
1.5. Validiteit E4-polsband
Uit de door de producent vermelde artikelen (Empatica8, z.d.) wordt niet duidelijk of de E4-polsband een valide meetinstrument is (zie bijlage 1 voor details). Ter illustratie hiervan, twee onderzoeken (Empatica, 2014; Ollander, Godin, Campagne, & Charbonnier, 2016) met vergelijkbare condities laten twee sterk met elkaar afwijkende resultaten zien met betrekking tot de criteriumvaliditeit9. Verder wordt wel duidelijk dat de polsband voornamelijk ingezet is als meetinstrument van emotionele arousal (Marchiori, Niforatos & Pretos, 2017; Matsubara, Mugereau, Sanches, & Kise, 2016; Shayea, 2017; Shoval, Schvirmer & Tamir, 2017; Spann, Schaeffer & Siemens, 2017) of emotionele stress (Danieli et al., 2016; Ollander et al., 2016). Samenvattend, uit verwijzingen op de site blijkt niet zonder meer dat de E4-polsband een valide meetinstrument – oftewel criteriumvalide – is, maar het lijkt er wel dat deze polsband mogelijk valide stress kan meten – oftewel constructvalide.
1.6. Onderzoeksvraag
Vooruitlopend op informatie in hoofdstukken 2 en 3, wordt hier de onderzoeksvraag volledig geoperationaliseerd weergegeven. In hoeverre zijn de hartslagvariabiliteit en elektrodermale activiteit uit de E4 betrouwbaar en valide genoeg voor het detecteren van stress? Aan de hand van onderstaande deelvragen wordt deze onderzoeksvraag beantwoord:
1. In hoeverre registreert de E4-polsband EDR’s constructvalide in de E4EDA? 2. In hoeverre registreert de E4-polsband de HRV concurrentvalide?
3. In hoeverre verschilt het aantal E4NS.EDR’s tussen een psychisch niet stressvolle en een psychisch stressvolle situatie?
4. In hoeverre verschilt de E4HRV tussen stressvolle en niet-stressvolle periodes?
In de onderstaande sub-paragrafen staan de begrippen uit de hoofdvraag en deelvragen verder toegelicht.
E4-polsband
De E4 (Empatica, 2016) is een polsband met: vier sensoren; een geheugen om 60 uur aan gegevens vast te leggen; en een batterij om 24 uur (met streamen) tot 48 uur (zonder streamen) te meten. Uit vier daadwerkelijk gemeten fysiologische kenmerken wordt nog eens een drietal andere fysiologische kenmerken afgeleid (Empatica, 2018). In totaal zijn zes meeteenheden van de E4 te downloaden. Het gaat om drie van de vier daadwerkelijk gemeten
7 Interbeat intervallen waarmee de HRV mee berekend is.
8 In het specifiek de bibliografie en de lijst van onderzoek waarin de E4-polsband ‘gebruikt’ is. 9 In het specifiek de criteriumvaliditeit van de E4HRV. Zie hoofdstuk 2 voor details.
eenheden en drie van de berekende eenheden. Zowel de daadwerkelijk gemeten als de achteraf berekende kenmerken staan in dit onderzoek vermeld als een meeteenheid van de E4-polsband.
Hartslagvariabiliteit (HRV)
Uit de E4-interbeat-intervallen10 (E4IBI) kunnen enkele hartslagvariabiliteitsvariabelen berekend worden. In het huidige onderzoek worden twee variabelen uit het tijdsdomein en drie variabelen uit het frequentie-domein (uit een Fourier Transformatie) gebruikt. In deze sub-paragraaf worden deze variabelen toegelicht aan de hand van de beschrijving zoals gegeven door Task Force (1996).
Tijdsdomein
Uit het tijdsdomein worden twee variabelen gebruikt. De eerste hiervan is de RMSSD (Root Mean Squared of Successive Differences). Dit is ruwweg het gemiddelde verschil tussen opeenvolgende E4IBI’s. Hiermee wordt de kortetermijnvariabiliteit van de hartslag uitgedrukt. De tweede variabele uit het tijdsdomein is de SDNN (Standard Deviation of the NN-intervals11). Deze variabele dient als indicator van de algehele hartslagvariabiliteit.
Uit het tijdsdomein worden enkele variabelen niet gebruikt. Zo wordt de NN50/pNN5012, niet gebruikt aangezien de RMSSD betere statistische eigenschappen heeft. De andere variabele, de SDANN (Standard Deviation of the Average NN-intervals), wordt gebruikt om de langetermijnhartslagvariabiliteit te beschrijven. Voor gebruik van deze langetermijnvariabiliteit zijn gemiddeldes nodig van 5 minuten van de NN-intervallen/IBI’s.
Fourier Transformatie
Uit de Fourier Transformatie worden twee variabelen gebruikt. Middels de Fourier transformatie wordt de variantie van de E4IBI’s omgezet in een powerspectrum. Dit spectrum is onder te verdelen13 in een ultra lage frequentie (ULF), very low frequency (VLF), lage frequentie (LF), hoge frequentie (HF) en de verhouding LF/HF. Hiervan kunnen de lage frequentie (LF) en de hoge frequentie (HF) gebruikt worden uit metingen van twee tot vijf minuten. Voor de VLF en voor de ULF is een langdurige meting nodig.
Al deze frequentievariabelen kunnen in absolute ms2 of relatieve normalized units uitgedrukt worden. De genormaliseerde eenheden (n.u.: normalized units) zijn de betreffende variabele (LF of HF) gedeeld door de totale hoeveelheid power (HF en LF, exclusief VLF en ULF) maal honderd.
Heart rate
Hoewel Task Force (1996) de heart rate (HR: het aantal hartslagen per minuut) niet benoemd als een hartslagvariabiliteitsvariabele, is deze toch belangrijk om mee te nemen in het huidige onderzoek. De HR en de HRV drukken namelijk gedeeltelijk hetzelfde uit (Sacha, 2014); voor interpretatie van de HRV is dus ook de HR nodig.
10 De tijd tussen twee hartslagen in.
11 Een NN-interval is de interval tussen hartslagen die gecorrigeerd is op artefacten. Een ongecorrigeerde interval tussen hartslagen wordt ook wel een RR-interval genoemd.
12 Het (percentage) normale intervallen wat minder dan 50ms van elkaar verschilt. 13 Zie hoofdstuk 3 voor de precieze frequenties die in dit hoofdstuk aangehouden worden.
Elektrodermale Activiteit (EDA)
Elektrodermale activiteit is bij de E4-polsband de geleiding van een elektrische stroom door de huid. Afhankelijk van enkele factoren zoals bijvoorbeeld de dichtheid van de zweetklieren en de hoeveelheid zweet op de huid, wordt de huidgeleiding meer of minder (Bouscein, 2012).
Elektrodermale activiteit is onder te verdelen (Bouscein, 2012) in het elektrodermale level (EDL) en de elektrodermale respons.14 Het EDL is bijvoorbeeld het gemiddelde van de EDA over een bepaalde periode. Van de elektrodermale respons is het belangrijk om te weten dat deze nader gespecificeerd wordt met een extra term, namelijk de NS.EDR. De NS.EDR is een elektrodermale respons die niet is veroorzaakt door een duidelijk aantoonbare stimulus. Bij onzekerheid over de oorzaak van een respons, spreekt men van een niet-specifieke EDR – oftewel een NS.EDR. Alleen de elektrodermale respons die direct volgt na een stimulus is een EDR. In het taalgebruik van een experiment, een EDR is de afhankelijke variabele van de onafhankelijke stimulus.
Betrouwbaarheid en Validiteit
Voor zowel betrouwbaarheid als validiteit zijn uiteenlopende definities beschikbaar. In dit onderzoek worden de definities van het COnsensus‐based Standards for the selection of health Measurement INstruments (COSMIN) gehanteerd die bedoeld zijn voor de standaardisering van onderzoeksterminologie over medische meetinstrumenten. Hoewel de E4 geen medisch meetinstrument is (Empatica, z.d.), worden de definities van het COSMIN (Mokkink et al., 2012) gehanteerd omdat deze (ten dele) bedoeld zijn voor meetapparatuur van de fysiologie en dus bruikbaar zijn in het huidige onderzoek.
Betrouwbaarheid is volgens Mokking et al. (2012):
The extent to which scores for patients who have not changed are the same for repeated measurement under several conditions: e.g. using different sets of items from the same health related-patient reported outcomes (HR-PRO) (internal consistency); over time (test-retest); by different persons on the same occasion (inter-rater); or by the same persons (i.e. raters or responders) on different occasions (intra-rater). (p. 9)15
Validiteit is volgens Mokking et al. (2012): “The degree to which an HR-PRO instrument measures the construct(s) it purports to measure.” (p. 9)16 Hieronder vallen nog enkele specifieke vormen van validiteit, zoals: de mate van overeenstemming met een ‘gouden standaard’ (criteriumvaliditeit); de mate van overeenstemming van met een concurrentsensor (concurrentvaliditeit); en de mate waarin het te meten construct geregistreerd is (constructvaliditeit).
Uit de bovenstaande definities van validiteit en betrouwbaarheid is op te maken dat validiteit waarschijnlijk afhankelijk is van een goede betrouwbaarheid, doch niet andersom. Wanneer de validiteit aangetoond wordt, dan wordt hiermee waarschijnlijk (ten dele) de betrouwbaarheid van de sensor aangetoond. Ter illustratie, een hartslagsensor die consistent
14 In dit onderzoek worden EDL en EDR aangehouden omdat het beter aansluit op het Nederlands én omdat het maar een kleine afwijking van de terminologie is (zie Bouscein, 2012). In de Engelse literatuur worden de termen Skin Conductance Level (SCL) of Skin Conductance Respons (SCR) gebruikt.
15 In het citaat kan de HR-PRO vervangen worden door de E4-polsband. 16 In het citaat kan de HR-PRO vervangen worden door de E4-polsband.
rapporteert (betrouwbaarheid), maar niet daadwerkelijk de hartslag registreert (validiteit), zal mogelijk betrouwbaar bevonden worden als het aantal missende waardes wordt bekeken, maar zal niet valide blijken wanneer vergelijking met een ‘gouden standaard’ plaats vindt. Terwijl, een hartslagsensor die hartslagen niet rapporteert (betrouwbaarheid) hierom gedeeltelijk niet valide is wanneer deze vergeleken wordt met een andere sensor.
Stress
Er zijn veel soorten stress gedefinieerd in eerder onderzoek, zoals (Contrada, 2011): “psychologische stress, psychosociale stress, interpersoonlijke stress, systemische stress, zelfbeheersing stress, rotatie stress, cognitieve stress [vertaald uit het Engels]”(p.1.). In dit onderzoek wordt de definitie van Cohen, Kessler en Gordon (1997) gebruikt, die stress typeren als: “[een proces waarin] omgevingsfactoren (teveel) een beroep doen op het aanpassingsvermogen van het organisme, wat resulteert in psychologische en biologische veranderingen die mogelijk de persoon vatbaar maken voor ziekte [vertaald uit het Engels]”(p.3).
2. Theoretisch kader 2.1. Stress en het Autonome Zenuwstelsel
Er zijn verschillende manieren om stress vast te stellen. Hieronder worden zowel fysieke componenten van stress, als het meten van deze stress via de E4-meeteenheden toegelicht.
Het stresssysteem in een mens bestaat uit meerdere onderdelen van het centrale zenuwstelsel en autonome zenuwstelsel (Kaltsas & Chrousos, 2007; Nicolaides, Kyratzi, Lamprokostopoulou, Chrousos, & Charmandari, 2014). In dit systeem zijn veel onderdelen geïdentificeerd die onderling exhiberen en inhiberen. Van deze onderdelen hebben de HPA-as (hypothalamus-pituitary-adrenal-axis) en het sympatisch zenuwstelsel vooral de rol om de biologische stressreactie te starten of te onderhouden (Kaltsas & Chrousos, 2007). Het doel van al deze activiteit in het sympatisch zenuwstelsel is ruwweg om energiereserves vrij te maken voor een (verwachte) inspanning (Dallman, & Hellhammer, 2011).
Burg en Pickering (2011) omschrijven ruwweg twee gevolgen van stress voor de werking van het cardiovasculaire systeem, namelijk een verhoging van de hartslag en een verlaging van de hartslagvariabiliteit (in het specifiek de HF). Deze fysiologische verschijnselen onstaan door onder meer een afname in activiteit van het sympathische zenuwstelsel. Terwijl, een toename van hormonen op de korte termijn (norepinefrine en epinefrine uit het sympatisch zenuwstelsel) en op de langere termijn (cortisol uit de HPA-as) bijdragen aan een hogere hartslag.
Bouscein (2012) vermeldt vier netwerken elkaar onderling beïnvloeden en die in veranderingen van de elektrodermale activiteit resulteren. Hiervan hebben twee netwerken een directe rol bij het tot stand brengen van de EDA (zowel EDL als EDR). Het eerste, om de amygdala gecentreerde, netwerk is betrokken bij het richten van de aandacht (op een dreiging). Het tweede, om de hippocampus gecentreerde, netwerk is betrokken bij de centrale informatieverwerking. Via het sympathisch zenuwstelsel17bewerkstelligen beide netwerken veranderingen in de EDL en de aantallen EDR/NS.EDR’s. Kortom, van beide netwerken kan uitgegaan worden dat deze bij de verschillende typen stress een rol spelen, bijvoorbeeld: bij een directe dreiging speelt het eerste netwerk op; en het tweede netwerk speelt op bij bijvoorbeeld een cognitief intensieve taak.
Bovengenoemde veranderingen in de hartslag, hartslagvariabiliteit en de huidgeleiding zijn met de E4-polsband waar te nemen. Dit waarnemen verloopt via: monitoring van de bloedvolumepuls bij de pols (hartslag); en via monitoring van de huidgeleiding bij de distale pols. Verandering in de hartslag(variabiliteit) duidt zowel op verandering in activiteit van het parasympatisch zenuwstelsel als het sympatisch zenuwstelsel (Berntson, Quigley, & Lozano., 2007; Burg, & Pickering, 2011). Terwijl veranderingen in de elektrodermale activiteit vooral duiden op activiteit in het sympatisch zenuwstelsel (Bouscein, 2012).
2.2. De E4-polsband en Stress
Theoretisch gezien is stress dus af te leiden via activiteit van het autonome zenuwstelsel met
behulp van enkele lichamelijke kenmerken. In eerder onderzoek is op verschillende manieren geprobeerd om middels E4-metingen stress te identificeren. Ter illustratie van deze verschillen volgt hier een korte bespreking van drie zulke studies.
In de eerste studie (Moon, & Qu, 2017) zijn E4-meeteenheden18 gebruikt als indicatoren van stress. Participanten hebben steeds intensievere19 taken verricht in een vliegsimulator. Vervolgens is gezocht naar verschillen in meeteenheden gezocht tussen deze taken. Hierbij zijn de meeteenheden uit de E4-polsband gebruikt als objectivering van stress; de meeteenheden representeren de aanwezigheid van stress of ontspanning.
In het tweede onderzoek (Ragot, Martin, Em, Pallamin, & Diverrez, 2017) zijn afbeeldingen uit de de International Affective Picture System getoond aan deelnemers. Deze afbeeldingen zijn emotioneel geladen, en ze zijn bedoeld om verschillende emoties en bijhorende emotionele stress uit te lokken. Vervolgens zijn de gegevens uit de E4 gebruikt om verschillende Support Vector Machine (SVM), supervised learning algoritmes te trainen in het herkennen van bepaalde emoties. Uiteindelijk is de succesratio van de algoritmes onderling vergeleken.
In het derde onderzoek (Ollander et al., 2016) hebben participanten drie fases doorlopen, namelijk: een rust-, stress- en controle-conditie. Vervolgens is een machine learning algoritme getraind. Uiteindelijk is dit met E4-data-getrainde algoritme vergeleken met een algoritme getraind met data uit een ‘gouden standaard’ – oftewel een criteriumvalide meetinstrument. Ollander et al. concluderen dat de huidgeleiding beter is en de E4-hartslag redelijk tot niet bruikbaar voor het onderscheiden van stressvolle periodes ten opzichte met de data uit de ‘gouden standaard’.
2.3. Betrouwbaarheid en Validiteit E4-polsband
Uit het voorgaande is duidelijk dat de E4-meeteenheden de potentie hebben om als indicator van stress gebruikt te worden (zie 2.1.) én dat deze ook zo reeds gebruikt zijn (zie 2.2.). In deze paragraaf wordt de betrouwbaarheid en de validiteit van de stressgerelateerde meeteenheden behandeld. Dit zijn elektrodermale actviteit (EDA), Heart Rate (HR) en hartslagvariabiliteit (HRV).
2.3.1. Elektrodermale Activiteit (EDA)
De E4-polsband meet huidgeleiding (vanaf nu EDA) doorgaans aan de onderkant van de arm vlak onder de pols, oftewel de distale pols. Uit de EDA kunnen het elektrodermale level (EDL) en de elektrodermale respons (EDR) berekend worden (Bouscein, 2012). Over de E4EDA zijn gegevens beschikbaar met betrekking tot de betrouwbaarheid en de validiteit van het signaal. Over de E4EDR is maar één vergelijkend onderzoek gevonden. Hier volgt een samenvatting van de geraadpleegde onderzoeksliteratuur.
Interne Consistentie EDA
In een studie van Enewoldsen (2016) hebben studenten (N=8) voor langere tijd de E4-polsband in het dagelijkse leven (in vivo) gedragen. Vervolgens heeft Enewoldsen de gegevens uit de E4 gecontroleerd op artefacten met het pythonscript EDA-explorer - zie
18 In het specifiek de E4EDA, E4HR en de E4HRV.
hoofdstuk 3 voor de werking hiervan. Uit de analyse van Enewoldsen (2016) blijkt dat gemiddeld 90% (SD = 5.43%, [76.72%, 94.24%]) vrij is van ruis – oftewel artefacten. Slechts bij één enkele participant is bijna een kwart van de gegevens aangeduid als artefact; bij correctie voor deze participant ligt het aandeel ruis dus nog lager. Hieruit blijk dat het merendeel van de E4EDA ruisvrij kan zijn tijdens in vivo metingen (waarbij immers genoeg warmte artefacten en bewegingsartefacten voor kunnen komen). Uit deze studie blijkt dat de EDA een wisselende, maar kleine hoeveelheid artefacten20 kan bevatten. Kortom, waarschijnlijk is de betrouwbaarheid van de E4EDA in orde.
Criteriumvaliditeit E4EDA/E4EDR
Tijdens het experiment van Empatica (2015) hebben participanten (N=10) al zittend (drie tot vijf minuten) gekeken naar een videoclip op een scherm. Ondertussen hebben twee meetinstrumenten de elektrodermale activiteit (EDA) bij de vingers21 van dezelfde hand gemeten. Uit de vergelijkingen van de E3-vingerEDA en de LabEDA is een grote overeenstemming gebleken (r≥.89). Hetzelfde bleek te gelden voor de elektrodermale responsen (EDR) uit de beide EDA’s; het aantal gedetecteerde E4EDR’s hangt zeer sterk samen (r=.95). Tussen de vingers is een dergelijk klein verschil in EDA te verwachten door verschillen in de samenstelling van de huid (van Dooren, de Vries & Janssen, 2012).
Het bovenstaande onderzoek toont de criteriumvaliditeit aan van de E3/E4 wanneer deze bij de vinger meet. Uit het onderzoek blijkt echter niet welke criteriumvaliditeit verwacht mag worden van E3/E4-polsmeting als deze vergeleken wordt met een ‘gouden standaard’. Hiervoor is een vergelijking van een E4-polsmeting met een gouden standaard – de labsensor bij de vinger – nodig. Wel kan gesteld worden dat de E4 waarschijnlijk concurrentvalide zal zijn wanneer deze vergeleken wordt met een (lab)sensor die bij de pols meet.
Criteriumvaliditeit E4EDA
In drie onderzoeken (Ollander, 2015; Ollander et al., 2016; Ragot et al., 2017) wordt melding gemaakt van een verschil tussen een E4-polsmeting en een labsensorvingermeting – oftewel een ‘gouden standaard’. In twee van deze onderzoeken wordt benoemd dat er een verschil22 tussen beide metingen is (Ollander, 2015; Ollander et al., 2016) zonder dit te kwantificeren. Bij het andere onderzoek (Ragot et al., 2017) is het verschil daarentegen wel gekwantificeerd. Het gevonden verschil blijkt uit de gerapporteerde samenhang tussen een E4-polsband en een Biopac mp150 die varieert23 van matig (r=0.45, n=18) tot zwak (r=.13, N=19). De bevindingen uit deze drie studies lijken te conflicteren met de eerder vermelde bevindingen van Empatica (2015).
20 Bijvoorbeeld veroorzaakt door beweging van de sensor (Bouscein, 2012).
21 Tussen de vingers zal een klein verschil in EDA verwacht mogen worden aangezien de samenstelling van de huid verschilt per lichaamslocatie – wat minder zal zijn tussen vingers, dan tussen pols en vinger (van Dooren, de Vries & Janssen, 2012).
22 Ollander et al. (2016) kwalificeren het verschil als irrelevant, omdat het zou komen door fysieke verschillen tussen pols en de vinger.
23 Ragot et al. (2017) rapporteren twee correlaties doordat bij één kandidaat de elektrodermale activiteit niet goed gemeten zou zijn.
Criteriumvaliditeit E4EDR
Zoals eerder geconstateerd, zijn er (irrelevante) verschillen gevonden tussen de E4EDA en LabEDA. Hoewel dergelijke verschillen mogelijk irrelevant zijn voor de detectie van stress (zie Ollander et al., 2016), zijn deze verschillen wel relevant voor de E4 als meetinstrument van de EDR. Aangezien een volledige overeenstemming in de EDA ook duidt op een volledige overeenstemming in de EDR24. Helaas is er (nog) geen onderzoek waarbij de E4EDR vergeleken wordt met die uit de ‘gouden standaard’ – oftewel uit een labsensor bij de vinger.
Onderzoeken (Tsiamyrtzis, Dcosta, Shastri, Prasad, & Pavlidis, 2016; van Dooren, de Vries, & Jannsen, 2012) naar de detectie van EDR’s op verschillende lichaamslocaties tonen dat de pols een slechtere meetlocatie is dan de vinger. Tsiamyrtzis et al. (2016) stellen dat zowel met een Q-sensor25 (wearable) als met de een ADInstruments Powerlab (‘gouden standaard’) detectie van EDR’s aan de pols moeilijk is. Van Dooren, de Vries en Jannsen (2012) constateren dat: de pols een slechtere meetlocatie is dan de vinger; maar dat de pols beter is dan de buik als meetlocatie van EDR’s. Voor de specifieke meetlocatie van de E4 – de distale pols – blijkt de emotionele zweetreactie matig overeen te stemmen met de vinger (een gemiddelde r=.546, SD=.069). Uit deze drie resultaten is op te maken dat de criteriumvaliditeit van de E4EDR’s mogelijk minder is dan de bijna volledige overeenstemming zoals bevonden bij Empatica (2015).
2.3.2. Cardiovasculair Systeem
De E4-polsband meet het cardiovasculaire systeem via de bloedvolumepuls (E4BVP) bij de pols. Hiermee worden vervolgens automatisch (Empatica, 2018) twee andere eenheden berekend, namelijk de hartslagen per minuut (E4HR) en de intervallen tussen hartslagen (E4IBI). Via berekeningen met de E4IBI kan vervolgens uitgedrukt worden in hoeverre de hartslagen verschillen van elkaar in variabiliteit middels hartslagvariabiliteitsvariabelen (E4HRV-variabelen). In deze paragraaf wordt nagelopen wat reeds bekend is over de validiteit van de HR en E4IBI/E4HRV.
Criteriumvaliditeit Heart Rate (E4HR)
Empatica berekent uit de E4BVP voor elke seconde een E4HR (Empatica, 2018).26 In twee onderzoeken (Ollander et al., 2016; Ragot et al., 2017) is de E4HR vergeleken met een elektrocardiogram (ECGHR) – een ‘gouden standaard’. Ollander et al. (2016) hebben de μE4HR27 vergeleken met die uit een Adinstruments Powerlab. Er blijkt een klein verschil28 tussen beide meetinstrumenten. Ragot et al. (2017) hebben de E4HR vergeleken met die uit een Biopac mp150. Uit de vergelijking blijkt een bijna volledige overeenstemming tussen
24 Herhaling: de EDR wordt berekend uit de EDA. Een volledige overeenstemming van de EDA duidt op een volledige overeenstemming in de EDR.
25 In hoeverre de Q-sensor een daadwerkelijke voorganger is van de E4-polsband wordt niet duidelijk uit een webartikel van Picard (z.d.). Wel wordt duidelijk dat Picard betrokken (in de breedste zin van het woord) geweest is bij de ontwikkeling van de Galvactinator, Icalm, Q-sensor en E3/E4-polsband, maar dus niet in welke mate meetkarakteristieken van deze sensoren hetzelfde (of beter) zijn.
26 Er zullen dus geen missende waardes zijn ook al heeft de E4-polsband geen daadwerkelijke hartslag gedetecteerd (zie de conclusie in Enewoldsen, 2016).
27 Oftewel de gemiddelde E4HR van een bepaalde periode.
28 Het verschil tussen de μE4HR en de μECGHR varieert van M=1.69% (SD=8.77%) tijdens de rustfase tot M=2.68% (SD=11%) tijdens de testfase.
beide meeteenheden (r=.99). Uit beide studies blijkt dat de μE4HR grotendeels overeenkomt met de μECGHR. De hartslagmeting uit E4 zou volgens beide studies criteriumvalide moeten zijn.
Criteriumvaliditeit Hartslagvariabiliteit (E4HRV)
In drie onderzoeken (Empatica, 2014; Ollander et al., 2016; Ragot et al., 2017) is de E4HRV vergeleken met een ECGHRV29. Bijna alle HRV-resultaten van deze onderzoeken staan genoteerd in Tabel 1 en 2. Empatica (2014) toont nagenoeg volledige overeenstemming, [r=.96, r=.99] van het frequentiedomein (zie bijvoorbeeld de LF, HF en LF/HF in Tabel 1). Bij het onderzoek door Ragot et al. (2017) is sprake van een goede tot matige overeenstemming (r=.75 voor SDNN tot r=.57 voor LF) met de ECGHRV. Ollander et al. (2016) tonen resultaten voor elke van de drie fases van het onderzoek. Hieruit blijkt dat de verschilfactor tijdens de rustfase (bijvoorbeeld 31.8% voor LF/HF) kleiner is, dan tijdens de test- of controle-conditie (bijvoorbeeld 60,3% LF/HF).
In bovenstaande drie studies lijkt bewegingsvrijheid ten dele de oorzaak te zijn voor de afwijkende resultaten. Zo is er in studies met minder bewegingsvrijheid bijna gehele (Empatica, 2014) tot matige (Ragot et al., 2017) samenhang van een E4 met een ECG – een ‘gouden standaard’.30 Terwijl de studie met meer bewegingsvrijheid grote verschillen rapporteert tussen de E4 en een ECG (Ollander et al., 2016). In deze laatste studie zijn ook minder E4IBI’s gerapporteerd dan ECGIBI’s, wat logischerwijs leidt tot een afwijkende E4HRV leidt.31
Tabel 1. Correlaties tussen verschillende hartslagvariabelen uit een ECG en een E4-polsband per onderzoek (Empatica, 2014; Ragot et al., 2017) weergegeven.
Variabele Ragot et al., 2017 Empatica, 2014
LF r=.57 r=.991
HF r=.58 r=.981
LF/HF r=.965
RMSSD r=.69
pNN50 r=.61
Noot. Ragot et al. (2017) vermelden ook eenheden uit het tijdsdomein (zie hoofdstuk 3), namelijk: RMSSD en
pNN50. Dit doet Empatica (2014) niet; alleen eenheden uit het frequentiedomein worden vermeld.
29 Ook hier een gouden standaard.
30 Ervan uitgaande dat dit klopt, want de beschrijving van de procedure is niet volledig.
31 Aangezien uit de E4IBI’s de E4HRV berekend wordt, is het logisch dat meer missende waardes bij de E4IBI
Tabel 2. Verschilfactor tussen de E4HRV en ECGHRV uit onderzoek door Ollander et al. (2016).
Variabele Rustfase Controlefase Testfase
LF 81.80% 137% 113%
HF 43.20% 531% 116%
LF/HF 31.8% 60.3% 58.8%
RMSSD 47.40% 137% 113%
pNN50 106% 222% 272%
Noot. Alleen de resultaten van met in Tabel 1 vergelijkbare HRV-variabelen staan in deze Tabel 2 weergegeven;
er zijn meer resultaten in het originele onderzoek. Verschilfactoren zijn berekend via deze formule: (E4HRV – ECGHRV)/ECGHRV * 100%.
2.4. Conceptuele Modellen
Hieronder worden kort de bevindingen uit de voorgaande literatuur behandeld met de implicaties voor het huidige onderzoek. In Figuren 1. en 2. staan deze bevindingen grafisch weergegeven in de conceptuele modellen 1 en 2.
EDA
Uit de vijf onderzoeken is het volgende bekend over de betrouwbaarheid en validiteit van de E4EDA: de E4EDA is grotendeels betrouwbaar (Enewoldsen, 2016); de E3-vingersensorEDA is criteriumvalide (Empatica, 2015); de E4EDL is hoogstwaarschijnlijk concurrentvalide bij de pols; en de constructvaliditeit van de E4EDA (NS.)EDR is onduidelijk (zie Ragot et al., 2017; Van Dooren et al., 2017). Uit deze bevindingen blijkt dat de validiteit van de E4EDA voor het detecteren van EDR’s nog onduidelijk is. Voor dit onderzoek is echter geen vergelijkende sensor beschikbaar. Hierom wordt in dit onderzoek de constructvaliditeit van de EDR onderzocht door middel van constructvalidatie – oftewel toetsing van de aanwezigheid van de EDR in de E4EDA.
HRV
Uit drie relevante onderzoeken is het volgende bekend over de criteriumvaliditeit van de E4HRV: de polsband hangt volledig samen tijdens computertaak (Empatica, 2014); de E4-polsband hangt matig samen tijdens een computertaak(Ragot et al., 2017); de E4-E4-polsband verschilt tijdens een rustperiode (Ollander et al., 2017); de E4-polsband verschilt tijdens een periode met beweging (Ollander et al., 2017). Uit deze soms tegenstrijdige bevindingen wordt niet duidelijk: in hoeverre de E4HRV valide is tijdens een statische conditie; en in hoeverre de E4HRV gevoelig is voor beweging. In dit onderzoek zal de E4HRV hierom worden vergeleken met een concurrentHRV32 tijdens een statische conditie (computertaak) en een bewegingsvolle conditie.
HR
Uit de literatuur is meerdere malen gebleken (Ragot et al., 2017; Ollander et al., 2016) dat de μE4HR bijna volledig overeenstemt met de ‘gouden standaard’. Verdere validatie lijkt niet nodig. In dit onderzoek wordt de validiteit van de HR niet getoetst.
32 Voor dit onderzoek is geen criteriumvaliderend apparaat beschikbaar, vandaar dat een concurrent gebruikt wordt – zie hoofdstuk drie voor details.
Stress
Uit de literatuur blijkt dat de EDA, HR en HRV gebruikt kunnen worden voor stressdiscriminatie. In eerdere onderzoeken zijn vooral algoritmes gebruikt om dit onderscheidt te maken. In hoeverre (betrouwbaarheid bij de HRV en) de validiteit bij de E4NS.EDR’s en HRV invloed hebben op de stressdiscriminatiecapaciteiten van de E4-polsband is niet duidelijk. Hierom wordt in dit onderzoek de constructvaliditeit van de E4 voor stressdetectie in de E4HRV en de E4NS.EDR’s getoetst door hiermee een veronderstelde stressvolle periode van een niet-stressvolle te onderscheiden.
Figuur 1. Conceptueel model (1): de validiteit van de E4 als meetinstrument. Links staan de eenheden zoals deze geregistreerd worden door de ‘gouden standaard’. Rechts zijn de eenheden weergegeven zoals deze gemeten worden door de E4. In het midden van de Figuur is de mate van overeenstemming geplaatst. Voor de HRV is onduidelijk welke mate van overeenstemming er is, mogelijk speelt beweging een rol. Van de hartslag is in meerdere onderzoeken (Ollander et al., 2016; Ragot et al., 2017) gebleken dat deze grotendeels overeenstemt met de ‘gouden standaard’. Van de EDR constructvaliditeit in de E4EDA is geen onderzoek beschikbaar. Van het elektrodermale level is gebleken dat deze hoogstwaarschijnlijk concurrentvalide is bij de pols (Empatica, 2015).
Figuur 2. Conceptueel model (2): de meetbaarheid van stress via het signaal van de E4. Hierin staan de fysiologische veranderingen door stress zoals meetbaar met de E4-polsband. Van de linkerzijde naar het midden staat de negatieve invloed van stress op activiteit in het parasympatisch zenuwstelsel (PZS) en de positieve invloed op de activiteit van het in sympatisch zenuwstelsel (SZS). Van boven-midden naar rechts is de doorgaans negatieve invloed van het PZS op de heart rate en Hartslagvariabiliteit, dus tijdens een stressvolle periode wordt deze invloed verzwakt. Van onder-midden is de doorgaans positieve invloed van het SZS op de heart rate en de aantallen niet-specifieke elektrodermale responsen (NS.EDR’s).
3. Methode 3.1. Onderzoeksmethode
In dit onderzoek wordt een kwantitatief laboratoriumexperiment (Verhoeven, 2011) als onderzoeksmethode gebruikt. Participanten worden blootgesteld aan opeenvolgende stressoren (startle stimuli, psychosociale stimuli en fysieke inspanning), waarvan twee in een prikkelvrije ruimte. Tijdens het gehele experiment verzamelen twee sensoren – de E4 en de H7-borstband33 – (fysiologische) gegevens bij meerdere participanten. Allen doorlopen dezelfde vier onderdelen in dezelfde volgorde.
Middels startle stimuli wordt de registratie van EDR’s in de E4EDA gecontroleerd op constructvaliditeit. Startle stimuli ontlokken hoogstwaarschijnlijk een EDR die aan enkele kenmerken voldoet (Bouscein, 2012). Deze respons bestaat doorgaans uit een stijging van de EDA na circa één seconde na aanbod van de startle-stimulus. Hierna volgt een amplitude in de EDA (daling zet in) tussen één tot drie seconde na stijging van de stimulus. Uiteindelijk herstelt de EDA zich met 30% tot 50% van de amplitude in de vijf secondes na de amplitude. In totaal duurt deze EDR doorgaans circa zes tot acht seconden.
Middels vergelijking van de hartslagvariabiliteit (HRV) uit E4-polsband met die uit de H7-borstband wordt de E4-polsband gecontroleerd op concurrentvaliditeit tijdens een statische en een bewegingsvolle conditie. Hiervoor is aan het einde van het experiment een loopfase toegevoegd om de invloed van beweging te toetsen. Deze bewegingsvolle conditie vergt fysieke inspanning die hoogstwaarschijnlijk gepaard gaat met biologische stress34.
Middels vergelijking van twee periodes uit de Montreal Imaging Stress Test (MIST) wordt de constructvaliditeit van het signaal uit de E4-polsband voor stressdiscriminatie gecontroleerd. Voor het gebruik van de MIST zijn meerdere redenen. Zo is deze MIST een alternatief voor de Trier Social Stress Test (TSST) die al eerder gebruikt (in Ollander et al., 2016) om stressdiscriminatiecapaciteiten van de E4-polsband te toetsen35. De MIST wordt als alternatief gebruikt omdat de TSST om praktische redenen niet uitvoerbaar is, terwijl zowel de MIST (Dedovich et al., 2006) als de TSST (Kirschbaum, Pirke, & Hellhammer, 1993) succesvol zijn geweest in het ontlokken van stress.
In dit onderzoek wordt het randomiseren van de indeling van het onderzoek en gebruik van controlegroepen niet gedaan. In dit onderzoek wordt de fases per individu vergeleken en worden de twee gebruikte sensoren vergeleken. Hiervoor worden voor elke fase een baseline gebruikt die bij het te meten construct past, zoals: de opdeling van de luistertaak in een baseline, en startle-periode36; het gebruik van de ‘oefenfase’ en de ‘stressfase’ van de MIST; en het gebruik van de rustfase ter vergelijking met de loopfase (fysieke inspanning).
33 De H7-borstband is een product van Polar.
34 Denk aan verhoogde hartslag en verlaagde hartslagvariabiliteit; een logisch gevolg van fysieke inspanning (zie Berntson et al., 2007)
35 In het onderzoek door Ollander et al. (2016) is niet alleen het signaal gebruikt, maar is het signaal uit de E4-polsband in combinatie met Support Vector Machine (SVM), supervised learning algoritmes gebruikt. 36 Zoals bij Tsiamyrtzis et al. (2016).
3.2. Meeteenheden
Van de in hoofdstuk 1 en 2 reeds toegelichte E4-meeteenheden staan hieronder in Tabel 3 de (realistische) waardes, natuurkundige eenheden en meetfrequentie toegelicht. Tussen de elektrodermale activiteit en de hartslagwaardes (HR en IBI) is één belangrijk verschil. Bij de elektrodermale activiteit kunnen de waardes per participant sterk verschillen; het bereik van de potentiele EDA is groot (Bouscein, 2012). Dit is te zien in Tabel 3. als het ontbreken van een afgebakend bereik van realistische waardes in de E4EDA. Terwijl er wel zoiets is als een realistisch bereik van waardes in de de hartslag – BVP, HR en IBI (zie bijvoorbeeld de criteria bij Enewoldsen, 2016).
Tabel 3. Meeteenheden van de E4-polsband en de H7-borstband.
Noot. Links staat de sensor. Linksmidden staat de fysiologische meeteenheid. Midden staat het (realistisch)
bereik van de waardes. Rechtsmidden staat de natuurkundige eenheid. Rechts staat de meetfrequentie. *De Polar H7 borstband meet met een bemonsteringsfrequentie van 1000Hz met een accuratesse van 5ms (Caminal et al, 2018). **Uit de E4-bloedvolumepuls wordt de E4 Heart Rate (1Hz) berekend (Empatica, 2018). ***De E4IBI is
gebaseerd op de bloedvolumepuls die met 64Hz meet (Empatica, 2018).
3.3. Onderzoeksdoelgroep
Voor het onderzoek zijn als participanten geselecteerd: iedereen tussen de 18 en 59 jaar zonder auditieve en/of visuele beperking. Mensen jonger dan 18 jaar of ouder dan 59 jaar zijn uitgesloten, omdat de huidgeleiding bij deze leeftijdscategorieën sterk kan verschillen (Bouscein, 2012). Mensen met een auditieve en/of visuele beperking zijn uitgesloten van deelname vanwege het gebruik van visuele en auditieve stimuli in dit onderzoek.
3.4. Onderzoeksinstrumenten
Hieronder staan twee sensoren (E4 en H7), één vragenlijst, startle stimuli en de Montreal Imaging Stress Test (MIST) toegelicht.
3.4.1. E4-polsband
De E4-polsband meet de bloedvolumepuls, elektrodermale activiteit, acceleratie en temperatuur. De relevante eenheden hiervan staan omschreven in Tabel 3.
Berekening E4Hartslag en E4Interbeat Interval
Uit de bloedvolumepuls worden automatisch door Empatica de hartslag (HR) en interbeat interval (IBI) berekend (Empatica, 2016). Hiervan is niet specifiek omschreven (Empatica, 2016; Empatica, 2018) hoe de E4HR berekend wordt - met of zonder correctie. Wel wordt elke seconde (1Hz) een hartslag 'gerapporteerd' (Empatica, 2016). Van de E4IBI beweert Empatica dat deze zo accuraat mogelijk berekend wordt en dat onrealistische intervallen automatisch verwijderd worden (Empatica, 2018). Bij zowel de E4HR als de E4IBI is sprake van Sensor Variabele MeetbaarBereik WaardesRealistisch Eenheid Hertz
E4 Elektrodermale Activiteit (EDA) [0.1,100] 4
[0,200] [40, 200] bpm (Beats per minute) 1
Bloedvolumepuls (BVP) [-300, 300] [-200, 200] photoplethysmograph 64
Interbeat interval (IBI)*** >0 [300, 1500] ms (milliseconde)
H7* Interbeat interval (IBI) >0 [300, 1500] ms (milliseconde)
µS (Micro Siemens)
(voor)bewerking door Empatica.
E4Elektrodermale Actititeit
De Ag Ag/Cl-sensor van de E4 (Empatica, 2016) meet de huidgeleiding (EDA) aan de distale pols – onderkant pols – door een elektrische lading aan te brengen op de huid. Het restant van deze elektrische lading wordt geregistreerd door een sensor en aangeduid met EDA (Bouscein, 2012). Met de gegevens uit de E4-accelerometer en de E4-temperatuurmeter (beide 4Hz) is in te schatten wanneer sprake is van een artefact in de EDA. Artefacten worden bijvoorbeeld veroorzaakt door verschuiving van de sensor (beweging), of door een grote verandering in omgevingstemperatuur, waardoor iemand meer of minder gaat zweten (Bouscein, 2012).
3.4.2. H7-borstband
De H7-borstband is een hartslagband van Polar. De H7-borstband wordt in dit onderzoek ingezet, als alternatief voor een elektrocardiogram (ECG), om de IBI te meten. In twee onderzoeken (Giles, Neil, & Draper, 2015; Caminal et al., 2018) zijn de H7IBI’s vergeleken met een ECG. Zowel tijdens een zittende conditie37 (Giles, Neil, & Draper, 2015) als een bewegingsvolle conditie (Caminal et al., 2018)38 was deze H7 even accuraat als een ECG. Uit beide onderzoeken blijkt een goede criteriumvaliditeit van de H7. In het huidige onderzoek wordt de E4-polsband daarom gebruikt om de concurrentvaliditeit39 van de E4-polsband aan te tonen.
3.4.3. State Anxiety Inventory 6 items
Ter controle van de gemoedstoestand bij de participanten wordt de State Anxiety Inventory 6 items (STAI-6) afgenomen. Hiermee wordt de mate waarin de voorafgaande week angst of depressieve gevoelens ervaren is (Bayrampour, McDonald, Fung, & Tough, 2014) bij de participanten gemeten. Extreme scores op soortgelijke vragenlijsten zijn in andere onderzoeken als reden vermeld voor exclusie van de gegevens van bepaalde participanten in verdere analyses (Ollander et al., 2016; Ragot et al., 2017). Ook in dit onderzoek vormt een extreme score aanleiding voor een dergelijke exclusie van de gegevens in verdere analyses.
3.4.4. Startle Stimuli
In dit onderzoek wordt gebruik gemaakt van auditieve startle stimuli om de constructvaliditeit van de E4EDA te toetsen. Voor dit onderzoek is een audiofragment gemaakt van acht minuten achtergrondmuziek met op seconde 240, 300, 360, 420 een hard geluid van brekend glas (circa 2s). Hierbij is uitgegaan van de beschrijving in het onderzoek door Tsiamyrtzis et al. (2016).
37 In het eerste onderzoek (Giles et al., 2015) is gebruik gemaakt van een H7 en een ECG om metingen te verrichten bij stilzittende participanten (N=20). Uit vergelijking van de H7IBI’S met de ECGIBI’s blijkt deze
volledig intern consistent (ICC>.999). Ook blijken de H7IBI’s nauwelijks te verschillen met de ECGIBI’s (een
effectgrote r≤.029).
38 In het tweede onderzoek (Caminal et al., 2018) hebben de H7 en de ECG bij participanten (n=18) gemeten die over een bergpas hard liepen. Ook uit dit onderzoek blijkt dat de H7IBI’s bijna volledig overeenstemmen
met de ECGIBI’s met correlaties van r=.99 bij RR-interval en de r≥.96 bij de HRV-variabelen.
39 Hoewel de H7 criteriumvalide kan zijn, wordt bij een vergelijking van de E4 met deze H7 strikt genomen de concurrentvaliditeit van de E4 getoetst, aangezien de H7 zelf geen ‘gouden standaard’ is. Zie voor de definities Mokkink et al. (2012).
3.4.5. MIST
De MIST bestaat uit drie fases – een oefenfase, stressfase en controlefase (Dedovich et al., 2005). In dit onderzoek wordt het MIST-script (Borchert, 2015) in het computerprogramma Inquisit (Millisecond, z.d.) gebruikt. In alle drie de fases zien participanten op een laptopscherm rekenopgaven die ze middels bediening van de muis moeten oplossen (Borchert; 2015). Twee van de drie MIST-onderdelen worden gebuikt, namelijk: de ‘oefenfase’ met alleen rekensommen van wisselende moeilijkheidsgraad; en de stressfase met hetzelfde soort rekensommen en met stress inducerende aspecten. Allebei de fases (oefenfase en rekenfase) bestaan uit vijf onderdelen die variëren in de moeilijkheid van de rekensommen. Voor dit onderzoek zijn enkele Engelse instructies in MIST-versie voor Inquisit (Borchert, 2015) vertaald naar het Nederlands (te vinden in bijlage 4).
Tijdens de stressfase wordt stress geïnduceerd op verschillende manieren (Dedovich et al., 2005; Borchert, 2015). Zo is tijdens deze fase een rode balk te zien waarop aangegeven staat hoe slecht de prestaties tot dan toe zijn. Tijdens de wisseling van de onderdelen in de stressfase – het type rekensom: simpel tot complex – staat aangegeven hoeveel slechter de participant het doet dan anderen. Voor het oplossen van de rekensommen in de stressfase is beperkt de tijd40. Dit wordt ook aangegeven met een timer.
3.5. Procedure
In totaal duurt het experiment minimaal drieëndertig minuten (zie Tabel 4). Participanten doen de H7-borstband en de E4-polsband om. De E4-polsband draagt men aan de niet-dominante zijde om bewegingsartefacten tegen te gaan (zoals bij Empatica 2014; 2015). De E4-polsband zit ‘snugly’41, (Empatica, 2018). Voordat het experiment begint vult de participant de de STAI-6 in. Bij aanvang van het experiment wordt de participant gevraagd om de hand of op de leuning, of op de tafel te leggen. Tussen de taken door wordt dit herhaald. Tijdens de rustfase zit de participant zonder afleiding op een stoel. Tijdens de luistertaak luistert de participant naar een audiotrack met muziek, waarin in de tweede helft vier startle stimuli verwerkt zijn. Tijdens oefenfase van de MIST maakt de participant enkele sommen variërend in complexiteit. Vervolgens maakt de participant sommen met extra stressoren tijdens de stressfase van de MIST. Tijdens de loopfase van het experiment loopt de participant vijf minuten continu buiten de prikkelvrije ruimte.
Bij aanvang van de onderzoeksonderdelen krijgt de participant een geschreven instructie te zien (zie bijlage 5). Alleen bij aanvang van de rustfase is deze instructie mondeling. Bij aanvang van de MIST staat de instructie op het beginscherm van de laptop. In deze instructie wordt de participant uitgelegd hoe hij/zij de muis kan gebruiken om opgaven op te lossen (zie bijlage 4). Bij aanvang van de stressfase krijgen participanten via het scherm de instructie om zo goed mogelijk de sommen te maken.
40 De hoeveelheid tijd is afhankelijk van de prestaties door de participant in de oefenfase én gedurende de stressfase. Eerst wordt de gemiddelde hoeveelheid benodigde tijd berekend. Vervolgens krijgen participanten 10% meer of minder tijd , afhankelijk van de prestaties op de drie voorgaande sommen. 41 Zonder beknelling of hinder in de beweging van de pols – oftewel strak om de pols.
Tabel 4. Indeling en tijdsduur van de onderzoeksfases.
Onderdeel Stimuli Tijdsduur
Rustfase 5 minuten
Luistertaak – deel 1* muziek 4 minuten
Luistertaak – deel 2* muziek, startle stimuli 4 minuten
MIST - oefenfase rekensommen 5 minuten
MIST - stressfase rekensommen, workload, negatieve feedback,
tijdsdruk
10 minuten
Looptaak fysieke inspanning 5 minuten
Noot. Aan de linkerzijde staan de (sub)fases van het onderzoek. In het midden staan de gebruikte stimuli. Aan de
rechterzijde staat de tijdsduur van de betreffende (sub)fase.*Tijdens het eerste gedeelte van de luistertaak hoort de participant alleen muziek én tijdens het tweede gedeelte zijn vier startle stimuli te horen.
3.6. Voorbereiding Data
Voorbereiding van de gegevens is noodzakelijk. Hieronder worden de stappen beschreven die nodig zijn alvorens de analyses uitgevoerd kunnen worden.
3.6.1. Synchronisatie
Alle meetpunten van de E4EDA, E4BVP, E4HR, H7IBI en de E4IBI krijgen een tijdsnotering. Vervolgens worden de E4 en de H7 gesynchroniseerd door de interbeat intervallen (y-as) uit beide apparaten te plotten in één scatterplot met de tijdsnotering op de x-as. Vervolgens worden de gegevens van de H7 aangepast, tot deze grotendeels overeenstemmen met de E4.
3.6.2. Categorisering
In alle analyses word alleen gewerkt met de data uit de specifieke fases. De periodes tussen de verschillende fases worden zodoende gemarkeerd en niet meegenomen in de analyses. Aangezien een toename van bewegingsartefacten in zowel de E4BVP als de E4EDA de mogelijk is gedurende deze wisselingen.
3.6.2. Artefactdetectie EDA
Artefactdetectie bij de E4EDA is nodig ter controle van de EDA-kwaliteit. Bij een slechte kwaliteit van de E4EDA kan geen uitspraak gedaan worden over de aanwezigheid van EDR’s. Het is dus een noodzakelijke tussenstap.
Met het pythonscript EDA-explorer (Taylor et al., 2016) wordt de E4EDA vergeleken met de E4acceleratiegegevens en de E4temperatuurgegevens. Vervolgens geeft het script per periode van vijf seconden aan of de E4EDA 'ruis', 'potentieel ruis' of 'geen-ruis' bevat. Hiermee worden automatisch bewegingsartefacten of temperatuurartefacten geïdentificeerd.
In dit onderzoek wordt bij een teveel aan ruis ofwel een complete periode (onderdeel of participant) verwijderd uit de verdere analyse, of de artefacten worden vervangen met het gemiddelde van omliggende punten (als het een enkel artefact betreft).
3.6.3. Artefactdetectie IBI
Voor artefactcorrectie van de H7IBI wordt ARTiiFACT gebruikt (Kaufmann, Sütterlin, Schulz, & Vögele, 2011). Dit computerprogramma bevat meerdere automatische artefactdetectiemethodes. In dit onderzoek wordt de detectie in ARTiiFACT gebruikt zoals omschreven door Berntson, Quigley, Jang en Boysen (1990).42 Artefacten worden ofwel
42 Met Berntsondetectie worden automatisch waardes geïdentificeerd die onrealistisch verschillen met de omliggende punten (Berntson, et al., 1990)
gecorrigeerd met het gemiddelde van de omliggende punten ofwel de artefacten worden verwijderd.
3.6.4. Voorbereiding Constructvalidatie EDR
De E4EDA uit de luistertaak wordt per participant gecontroleerd op de aanwezigheid van de vier te verwachten EDR’s. Deze controle verloopt zowel via een visuele inspectie van de E4EDA als via de automatische detectie van EDR’s middels daarvoor bedoelde algoritmes.
Tijdens de visuele inspectie wordt de E4EDA gecontroleerd op de aanwezigheid van een ‘ideale’ huidgeleidingsrespons via twee criteria, namelijk [1] een stijging in de EDA na circa één seconde na aanbod van een stimulus en [2] een herstel in de EDA na circa vijf seconden van de amplitude van minimaal 30%. De ‘ideale’ huidgeleidingsrespons bestaat (Bouscein, 2012) uit een stijging van de EDA na circa één seconde na aanbod van de startle-stimulus. Hierna volgt een amplitude (daling zet in) tussen één tot drie seconde na stijging van de stimulus. Uiteindelijk herstelt de EDA zich doorgaans met 30% tot 50% van de amplitude in de vijf secondes na de amplitude. In totaal vindt de gehele EDR plaats binnen circa zes tot acht seconden na aanbod van de stimulus.
Voor de automatische piekdetectie worden drie algoritmes in twee programma’s gebruikt. De E4EDA wordt geanalyseerd op EDR’s met het pythonscript EDA-explorer (Taylor et al., 2011), Continuous Decomposition Analysis (CDA, zie Benedek & Kaernbach, 2010) in invoegtoepassing Ledalab en trough-to-peak (TTP) analyse in Matlab-invoegtoepassing Ledalab. In EDA-explorer (Taylor et al., 2016) wordt een maximale stijgingstijd én daaltijd van 5 seconden, een minimumamplitude van 0,01µS en een lowpass butterworth (order 6, cutoff 1Hz) filter gebruikt43. Voor TTP en CDA in Ledalab in Matlab wordt de E4EDA van 4Hz naar 1Hz gedownsampled en wordt een minimumamplitude van 0.01µS aangehouden (zoals bij Enewoldsen, 2016).
Kort samengevat, elke verwachte EDR tijdens de luistertaak kan zowel voldoen aan de twee criteria van een ideale huidgeleidingsrespons als driemaal gedetecteerd worden door een detectie-algoritme. Deze vijf aspecten worden in dit onderzoek gebruikt om de kwaliteit van de specifieke huidgeleidingsrespons te kwantificeren. Voor elk van dit aspect krijgt elke verwachte EDR een punt. In andere woorden, elke verwachte EDR krijgt een score toegekend waarbij nul staat voor het ontbreken van een EDR in de E4EDA én een vijf staat voor een consistente detectie van een EDR in de E4EDA.
3.6.3. Voorbereiding HR en HRV
Voor elk onderzoeksonderdeel44 wordt de gemiddelde hartslag en de hartslagvariabiliteit uit zowel de E4IBI als de H7IBI berekend (zoals bij Ragot et al. 2017). Het omzetten van de μH7IBI naar μH7HR is makkelijk, namelijk 60 / μH7IBI = μH7HR. Het berekenen van de HRV-variabelen gebeurt met behulp van ARTiiFACT (Kaufman et al., 2011). In ARTiiFACT worden zowel de tijdsdomein HRV-variabelen als het frequentiedomein berekend. Dat laatste gebeurt met een fast Fourier transformation met de standaardinstellingen45 van het
43 Deze laatste instelling is ingebouwd in het programma.
44 Elk onderzoeksonderdeel per participant. Elke participant doorloopt zes onderzoeksonderdelen; per participant worden waarschijnlijk zesmaal de μHR en meerdere HRV-variabelen berekend.
