根据可穿戴设备获取的生理数据来评估压力水平得分

《Stress and Health》：Assessing Stress Level Scores Against Wearables-Driven Physiological Measurements

　　本研究旨在验证Garmin Vivosmart 4智能手表的压力评分（GSS）在实验室环境下对心理应激的检测能力。通过同时记录Garmin（PPG传感器）和Polar H10（ECG胸带）的生理数据，比较了GSS与心率（HR）、心率变异性（HRV）指标的相关性。结果显示，GSS与HR呈强正相关（r=0.84），但与HRV指标（如RMSSD、SD2/SD1）相关性较弱；自我报告的应激水平仅与HR显著相关。个体差异如性别、运动习惯和基线HRV对生理指标和GSS有显著影响。研究证实GSS能有效反映短期应激反应，但需结合更多生理指标和长期验证。

　　
近年来，可穿戴设备在心理健康监测中的应用备受关注。本研究聚焦于Garmin Vivosmart 4智能手表的压力评分（GSS）的生理学基础，通过实验室实验和数据分析，探讨实时心理压力评估的可行性及局限性。研究采用混合方法，结合生理信号采集和主观报告，验证了GSS作为压力指标的有效性及其与生理参数的关联。

在实验设计上，研究团队通过预实验确定主实验的样本量，最终纳入60名健康成年志愿者。参与者佩戴Garmin手表和Polar H10胸带同步监测生理数据，并在实验室环境下完成压力诱导任务、恢复期及基线休息阶段。心理压力通过自评量表和实时口头报告进行量化。实验结果显示，Garmin的GSS评分与心率（HR）、SD2/SD1心率变异性指标显著相关，但与其他变异性指标如RMSSD、HF功率及LF/HF比值的相关性较弱。

研究进一步发现，生理压力反应存在显著的个体差异。女性参与者普遍报告更高的主观压力水平，这与 males在压力状态下更显著的副交感神经活动抑制有关。规律运动的个体在基线状态下HR和GSS评分均较低，而BMI较高的群体在压力状态下GSS上升更明显。这些发现揭示了传统生理指标（如HR）与商业健康评分（如GSS）在压力监测中的互补性。HR与主观压力水平存在中等相关性（r=0.25），而GSS仅能解释约5%的个体压力差异，表明设备压力评分的预测能力仍有提升空间。

在技术验证方面，研究通过多维度对比发现：Garmin设备在压力状态下能准确捕捉心率上升（平均增幅6.3bpm）和副交感神经活动减弱（HF功率下降8.5%），其压力评分与心率的相关系数高达0.84。但与胸带同步监测的HRV参数相比，GSS仅能解释部分生理变化（如SD2/SD1与GSS的相关系数为0.61）。这种差异可能源于设备算法对原始生理信号的简化处理，例如Garmin的GSS评分主要依赖HRV的时域参数，而未充分考虑呼吸节律等复合因素（García-González et al., 2000）。

研究还发现，压力响应存在显著的性别差异。女性在压力状态下表现出更高的副交感神经抑制（RMSSD降低约7.9ms）和更持久的心率波动（SD2/SD1上升0.37）。这种差异可能与激素水平、神经内分泌调节机制相关（Koenig & Thayer, 2016）。同时，长期规律运动的个体（每周≥3次）在压力恢复阶段能更快恢复自主神经平衡，其GSS评分在恢复期较压力期下降幅度达43%，这可能与运动增强的自主神经调节能力有关（De Meersman, 1993）。

在技术局限性方面，研究发现Garmin的GSS评分无法准确预测主观压力水平（r=-0.17）。尽管设备在捕捉压力诱导的生理变化上表现良好，但其算法可能更侧重于生理唤醒程度的测量而非压力源识别。例如，心率与主观压力的相关系数仅为0.03，而GSS与心率的相关系数高达0.84，这提示GSS可能更多反映生理唤醒而非心理应激（van der Mee et al., 2025）。此外，研究未考虑呼吸频率等关键参数的影响，而Garmin官方文档显示其算法包含呼吸节律的补偿模块（J. Kettunen et al., 2004），这可能是未来改进方向。

在应用前景方面，研究证实智能手表可作为非侵入式压力监测工具。其优势在于：1）设备便携性，适合长期追踪；2）数据实时性，可捕捉压力波动的动态变化；3）用户隐私保护，避免传统心理测试的社交压力。但需注意，设备在压力恢复期的持续监测能力有限，GSS评分在恢复期仍高于基线水平，这可能与算法设计（如动态权重调整）有关。

未来研究方向建议：1）开发多参数融合算法，整合心率、HRV频谱及呼吸数据；2）延长单次监测时长，验证GSS评分的稳定性；3）扩大样本范围，纳入不同年龄段和慢性病患者群体；4）建立标准化验证流程，如通过随机对照试验比较GSS与实验室标准压力测试的结果差异。此外，设备厂商应公开算法细节以促进学术验证，目前Garmin仅提供应力评分的模糊描述（如基于HRV和心率），缺乏可重复验证的数学模型。

本研究为智能设备在心理健康领域的应用提供了重要参考。虽然GSS在压力状态下能反映自主神经系统的整体激活水平，但其作为心理压力量化工具的准确性仍需更多实证支持。未来研究可结合脑电、皮质醇等生物标志物，建立多模态压力评估体系，这将显著提升心理压力研究的科学性和临床实用性。

在技术优化层面，建议Garmin开发开放式API接口，允许科研机构直接访问原始HRV信号（如SD2/SD1、RMSSD等参数），而非仅依赖预处理后的GSS评分。这种改进将促进学术界对算法机制的研究，推动个性化压力管理的实现。例如，针对低基础HRV群体（RMSSD<35.75ms），可调整GSS评分的计算权重，以更准确反映其压力反应模式。

值得注意的是，本研究未涉及慢性压力或长期暴露的影响。未来可设计纵向研究，追踪GSS评分与慢性压力相关的生理变化（如动脉硬化程度、皮质醇昼夜节律等），这将深化对压力生理机制的理解。此外，在临床转化中，建议将GSS评分与标准心理量表（如PSS-14）结合使用，通过算法优化提升跨情境的测量一致性。

总体而言，本研究验证了智能设备在压力监测中的潜力，但也揭示了商业健康评分与科研标准之间的鸿沟。只有通过持续的学术与技术合作，才能实现从生理信号到心理状态的可信转化，为心理健康数字化管理奠定科学基础。