Quali sono i metodi per attuare la misurazione digitale dello Stress?
Nel campo della salute mentale digitale ma, direi senza dubbio, anche in quello più generale della medicina digitale, poter disporre di adeguati indicatori di misurazione del livello di stress percepito da un dato soggetto è di estrema importanza.
Nonostante la forte evidenza che collega lo stress psicologico al rischio di malattia fisica e mentale, i ricercatori sanitari spesso non riescono a valutare lo stress psicologico in maniera adeguata, integrandolo efficacemente nei modelli di studio.
Uno dei motivi del passato è stato quello di avere l’errata percezione che la struttura dello stress psicologico fosse troppo vaga, complessa, soggettiva ed ampia per essere misurata accuratamente.
In questo articolo abbiamo tentato di descrive in che modo la misurazione dello stress possa essere ottimizzata facendo uso degli strumenti forniti dalle tecnologie digitali, specificando quali dimensioni delle esposizioni ai fattori di stress e delle risposte allo stress catturare, e come.
Il termine “stress” è un termine ombrello che rappresenta le esperienze soggettive in cui le richieste ambientali di una situazione superano la capacità psicologica e fisiologica dell’individuo di farvi fronte in modo efficace (1).
La misurazione digitale dello stress può essere attuata mediante:
- Digitalizzazione e somministrazione digitale dei test e delle scale “calssiche” per la misurazione dello stress.
- Utilizzando dispositivi IoT oppure dispositivi digitali indossabili che misurino variabili fisiologiche (nervo vago, secrezione del cortisolo, etc.).
Misurazione dello stress mediante digitalizzazione delle scale psicologiche
La possibilità di digitalizzare e somministrare in maniera automatica i test e le scale psicologiche classiche è forse il metodo più utilizzato per misurare modernamente i livelli di stress in una data popolazione.
Le scale ed i test maggiormente utilizzati sono riportate di seguito:
- Perceived Stress Scale (PSS) di Sheldon Cohen (2)(3).
- Depression Anxiety Stress Scales-21 (DASS-21) di Augustine Osman et al. (4).
- Stress Coping Resources Inventory: A Self-Assessment (5).
- The Maastricht Acute Stress Test (MAST) di Alexandra L. Shilton et al. (6).
- The Ardell Wellness Stress Test di Don Ardell (7).
Per digitalizzazione del test psicometrico di intende l’incorporamento all’interno di un’app o di una webApp degli items del test e, successivamente, della registrazione delle risposte e dell’invio al database.
Misurazione dello stress mediante IoT e Werable Device
L’interpretazione di una situazione come stressante porta all’attivazione dell’asse ipotalamo-ipofisi-surrene (HPA), e alla secrezione finale di cortisolo e catecolamine nell’uomo.
I prodotti finali dell’attivazione dell’HPA (cortisolo e catecolamine) sono facilmente misurabili nel sangue, nelle urine e nella saliva.
Questo non è il caso di altri marcatori di attivazione HPA come i livelli di ACTH e CRF.
L’ACTH può essere misurato solo nel sangue e il CRF può essere misurato solo nel liquido cerebrospinale.
Data la facilità con cui si possono valutare i prodotti finali dell’attivazione HPA, diversi studi stanno ora utilizzando il cortisolo e le misure proxy dell’attivazione simpatica (catecolamine) come misure fisiologiche convalidate dell’HPA nell’uomo.
Il cortisolo e le catecolamine possono essere misurati nel sangue.
Tuttavia, nuovi studi mostrano ora che il cortisolo può anche essere campionato nella saliva, una tecnica che è stata preferita dai ricercatori per il suo vantaggio non invasivo (8).
Inoltre, a differenza del prelievo di sangue, la raccolta della saliva non richiede la collaborazione di personale specializzato per l’installazione di un catetere, consentendo una raccolta di campioni semplice e senza problemi.
La rilevazione di composti correlati allo stress nella saliva può ormai essere affidata a dispositivi IoT (“Internet of Things“) che trasmettono i risultati direttamente ad un software.
Stessa cosa si può dire della rilevazione di alterazioni rtmiche e di frequenza del cuore tipiche di situazioni stressanti (9), e di valutare alterazioni elettriche a livello del nervo vago (10).
Bibliografia:
- Cohen S, Gianaros PJ, Manuck SB. A Stage Model of Stress and Disease. Perspect Psychol Sci. 2016 Jul;11(4):456-63. doi: 10.1177/1745691616646305. PMID: 27474134; PMCID: PMC5647867.
- Cohen, S., Kamarck, T., and Mermelstein, R. (1983). A global measure of perceived stress. Journal of Health and Social Behavior, 24, 386-396.
- Spacapan, S. and Oskamp, S. (Eds.) The Social Psychology of Health. Newbury Park, CA: Sage, 1988.
- Osman A, Wong JL, Bagge CL, Freedenthal S, Gutierrez PM, Lozano G. The Depression Anxiety Stress Scales-21 (DASS-21): further examination of dimensions, scale reliability, and correlates. J Clin Psychol. 2012 Dec;68(12):1322-38. doi: 10.1002/jclp.21908. Epub 2012 Aug 28. PMID: 22930477.
- Matheny, Kenneth & Aycock, David & Curlette, William & Junker, Gary. (2003). The Coping Resources Inventory for Stress: A measure of perceived resourcefulness. Journal of Clinical Psychology. 59. 1261 – 1277. 10.1002/jclp.10219.
- Shilton, A. L., Laycock, R., & Crewther, S. G. (2017). The Maastricht Acute Stress Test (MAST): Physiological and Subjective Responses in Anticipation, and Post-stress. Frontiers in psychology, 8, 567. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2017.00567
- https://premierespeakers.com/donald_ardell/blog/2018/07/01/the_ardell_wellness_stress_self-assessment
- Hellhammer DH, Wüst S, Kudielka BM. Salivary cortisol as a biomarker in stress research. Psychoneuroendocrinology. 2009 Feb;34(2):163-171. doi: 10.1016/j.psyneuen.2008.10.026. Epub 2008 Dec 18. PMID: 19095358.
- Spellenberg C, Heusser P, Büssing A, Savelsbergh A, Cysarz D. Binary symbolic dynamics analysis to detect stress-associated changes of nonstationary heart rate variability. Sci Rep. 2020 Sep 22;10(1):15440. doi: 10.1038/s41598-020-72034-2. PMID: 32963263; PMCID: PMC7509783.
- Marcondes Ávila PR, Fiorot M, Michels M, Dominguini D, Abatti M, Vieira A, de Moura AB, Behenck JP, Borba LA, Botelho MEM, Réus GZ, Dal-Pizzol F, Ritter C. Effects of microbiota transplantation and the role of the vagus nerve in gut-brain axis in animals subjected to chronic mild stress. J Affect Disord. 2020 Dec 1;277:410-416. doi: 10.1016/j.jad.2020.08.013. Epub 2020 Aug 14. PMID: 32866799.
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