Quantification of Physical Activity and Sleep Behaviors with Wearable Sensors : Analysis of a large-scale real-world heart rate variability dataset

Puettavia mittalaitteita, kuten älykelloja, voidaan käyttää arjessa oman terveydentilan, fyysisen kunnon, terveyskäyttäytymisen sekä hyvinvoinnin seuraamiseen. Puettavien mittalaitteiden käyttö on nykyisin suosittua, ja kuluttajat mittaavat niillä yleensä liikuntaa ja unta. Puettavien mittalaitteiden keräämä mittausaineisto on esimerkki arkielämän aineistoista (real-world data), jotka voivat tarjota käytännönläheisiä havaintoja terveydestä ja hyvinvoinnista. Arkielämässä kerättyjen aineistojen hyödyntäminen tutkimustarkoituksiin on kuitenkin haastavaa, sillä kuluttajat käyttävät puettavia mittalaitteita vapaaehtoisesti arkielämän olosuhteissa. Siksi aineiston käsittelyssä on otettava huomioon aineiston keräyksen kontrolloimattomat tutkimusasetelmien ulkopuoliset olosuhteet, jotka aiheuttavat mittausaineistoon tyypillisesti epätarkkuutta ja puutteellisuutta sekä otospopulaation valikoituneisuutta. Puettavien mittalaitteiden tuottamille jatkuva-aikaisille aineistoille ei myöskään toistaiseksi ole vakiintuneita käsittelytapoja. Näiden tekijöiden vuoksi puettavien mittalaitteiden keräämiä aineistoja käytetään nykyisin vielä vain vähän tutkimuksissa, vaikka ne voivat tarjota uusia havaintoja terveyskäyttäytymisestä ja hyvinvoinnista. Väitöstyössä hyödynnetään puettavan sydämen sykevälivaihtelua mittaavan laitteen tuottamaa arkielämän suurta aineistoa määrittämään liikuntaan ja uneen liittyvää käyttäytymistä. Liikunta ja uni ovat tärkeitä terveyskäyttäytymisen tekijöitä, ja väitöstyössä tutkitaan erityisesti liikunnan määrittämisen menetelmiä, liikuntakäyttäytymisen ajallista vaihtelua, sekä liikunnan, alkoholin nauttimisen ja muiden elämäntapojen vaikutusta uneen. Lisäksi väitöstyön tavoitteena on arvioida puettavien mittalaitteiden tuottamien suurten arkielämän aineistojen ja niiden hyödyntämisen soveltuvuutta tieteellisen tutkimukseen sekä osoittaa näiden aineistojen tarjoamia uusia havaintoja ja näkökulmia terveydestä ja hyvinvoinnista. Väitöstutkimuksen aineistona käytettiin 52 273 suomalaisen työntekijän tunnisteettomia arkielämässä tehtyjä sydämen sykevälivaihtelun mittauksia, jotka oli alun perin tehty osana terveyttä edistävää ja ennaltaehkäisevää terveydenhuoltoa. Aineisto on kerätty Firstbeat Technologies Oy:n toimesta, joka kehittää ja tarjoaa sykevälivaihtelun analyysimenetelmiä liikunnan, stressin ja palautumisen arviointiin. Aineisto sisälsi kolmipäiväisiä jatkuva-aikaisia mittauksia sydämen sykevälivaihtelusta sekä itseraportointeja nautitusta alkoholin määrästä sekä työ- että nukkumisajoista. Väitöstyössä liikunnan määrittämisessä hyödynnettiin sykevälivaihteluun perustuvaa hapenoton arviota. Unta arvioitiin autonomisen hermoston säätelyn kautta käyttäen perinteisiä sykevälivaihtelumuuttujia sekä uudenlaisia sykevälivaihteluun perustuvia palautumismuuttujia. Väitöstyön tulokset pohjautuvat sekä perinteisiin tilastollisiin että koneoppimisen menetelmiin. Liikuntakäyttäytymisessä havaittiin ajallista vaihtelua: liikunnan määrä oli korkein viikonloppuisin sekä alkuvuonna. Kun liikuntaa arvioitiin absoluuttisella hapenotolla, liikunnan määrä oli korkeampi miehillä kuin naisilla, ja nuoremmilla kuin vanhemmilla sekä normaalipainoisilla kuin lihavilla henkilöillä. Toisaalta kun liikunnan määrää arvioitiin ottaen huomioon henkilöiden kuntotaso, erot liikunnan määrässä henkilöiden välillä pieneni huomattavasti. Lisäksi liikuntakäyttäytymisellä havaittiin olevan yhteys uneen. Päivällä harrastettu liikunta näytti heikentävän autonomisen hermoston parasympaattista säätelyä unen aikana, mutta säännöllinen liikunta näytti lisäävän parasympaattista säätelyä ja palautumista unen aikana. Unen aikaisen autonomisen hermoston säätelyn kannalta tärkein tekijä oli kuitenkin päivän aikana nautittu alkoholi. Jo 1–2 alkoholiannosta heikensi autonomisen hermoston parasympaattista säätelyä unen aikana ja tämä säätely heikkeni sitä enemmän, mitä useampia alkoholiannoksia päivän aikana nautittiin. Painoon suhteutettu, sama alkoholimäärä näytti vaikuttavan autonomisen hermoston säätelyyn enemmän nuoremmilla kuin vanhemmilla henkilöillä, mutta samalla tavalla sekä paljon että vähän liikuntaa harrastavilla henkilöillä, ja sekä miehillä että naisilla. Monet väitöstyön tulokset tukevat aiempia tutkimustuloksia, kuten esimerkiksi havainnot suuremmasta liikunta-aktiivisuudesta viikonloppuisin, miesten, nuorten ja normaalipainoisten suuremmasta liikuntamäärästä absoluuttisella hapenottomäärällä mitattuna, sekä liikunnan ja alkoholin yhteydestä autonomisen hermoston säätelyyn unen aikana. Toisaalta väitöstyössä havaittiin esimerkiksi myös alkoholin nauttimisen ja henkilön taustatekijöiden yhteisvaikutuksia autonomisen hermoston säätelyyn, joita ei ole voitu aiemmin tutkia pienten tutkimuspopulaatioiden vuoksi. Kokonaisuudessaan väitöstyö osoittaa, että puettavien mittalaitteiden tuottamat arkielämän aineistot soveltuvat tieteelliseen tutkimukseen ja tulokset tukevat aiempia tutkimustuloksia, mutta tarjoavat myös uusia havaintoja sekä näkemyksiä. Tosielämän tieto voikin parantaa terveyskäyttäytymisen ja hyvinvoinnin tuntemusta, erityisesti niiltä osin, joihin perinteiset tutkimusasetelmat eivät sovellu. Käytännössä tosielämän havaintoja ja tietoa voidaan käyttää havainnollistamaan käyttäytymisen vaikutusta terveyteen ja hyvinvointiin, sekä tukemaan terveyskäyttäytymisen muutosta entistä henkilökohtaisemmin ja kohdennetummin.Wearable monitoring devices, such as smartwatches, are used for monitoring personal health, fitness, health behaviors and well-being in daily life. Nowadays, wearable devices are popular and many consumers use them, in particular, to record their physical activity and sleep. Data recorded with wearable devices is an example of real-world data that can provide practical observations and insights on health and wellness, but its analyses pose challenges for research. Consumers conduct continuous recordings with wearable devices in non-research settings. Hence, any analysis of wearable real-world monitoring data must take into account the limitations and inaccuracies of the data, as well as sampling biases and incomplete representativeness of the population that arise from the uncontrolled data collection setting. To date, there are no well-established methods for analyzing health behaviors and well-being from continuous wearable monitoring data. Consequently, real-world health monitoring data is not commonly used for research although it could provide valuable observations and insights on health behaviors and well-being. This thesis work aims at analyzing a large-scale real-world dataset of wearable heart rate variability (HRV) recordings to quantify the behaviors of physical activity (PA) and sleep that are one of the most important health behaviors. Specifically, the thesis focuses on the quantification methods and temporal patterns of PA behavior, as well as the associations that PA, alcohol intake and other lifestyles have with sleep. In addition, this thesis work aims to evaluate the feasibility to use real-world wearable monitoring data with applicable analysis methodologies for scientific research, and to demonstrate the observations and data-driven hypotheses that the results provide. The study material was an anonymized real-world HRV monitoring dataset of 52,273 Finnish employees, which was gathered and prepared by Firstbeat Technologies Oy (Jyväskylä, Finland), a Finnish company providing and developing HRV analytics for stress, recovery and exercise. The dataset included three-day continuous HRV recordings performed in free-living settings combined with self- reports of alcohol intake, work and sleep times. The recordings were originally performed for a routine wellness program (Firstbeat Lifestyle Assessment) provided for the employees by their employers as a part of preventive occupational healthcare and health promotion program. For the analysis of this thesis, PA behavior was quantified from the recordings using an HRV-based estimate of the oxygen uptake. Sleep was quantified by the regulation of the autonomic nervous system (ANS) using traditional HRV parameters and novel HRV-based indices of recovery. Both statistical and machine- learning methods were employed in the analysis for the thesis results. Temporal variations in PA behavior were observed: the amount of PA was highest at the weekends and at the beginning of the year. The amount of PA quantified by the absolute oxygen consumption was higher for men than for women, and higher for younger than older subjects, and also higher for individuals of normal weight than obese. However, PA levels were more similar between the subjects when their physical fitness level was considered in quantifying PA. Moreover, PA behavior was associated with sleep. After a day including PA, the parasympathetic regulation of the ANS and recovery during sleep were diminished, but regular PA seemed to increase parasympathetic regulation of the ANS and aid recovery during sleep. The most important predictor for ANS regulation during sleep was, however, acute alcohol intake. Acute alcohol intake dose-dependently diminished the parasympathetic regulation of the ANS and recovery during sleep, an effect that was already observable after only 1–2 standardized units of alcohol. Moreover, the same alcohol intake, normalized by the body weight, seemed to affect the ANS regulation more in younger subjects than in the older ones, but was similar for both sedentary and physically active subjects, as well as for both men and women. Many of the results obtained in this thesis accord with the findings of previous studies, such as the higher PA level on weekends, the higher amount of absolute intensity PA in men, younger and normal weight subjects, and the relationship of PA and alcohol intake with the ANS regulation during sleep. On the other hand, the results of this thesis provide new observations, for example, about the interaction between alcohol intake and subject’s background characteristics that could not have been studied before due to the limited and homogenous study populations. In conclusion, the results of this thesis demonstrates that real-world wearable monitoring data can be feasible for scientific research and its results not only supports the findings of existing studies but also provides new observations, insights and data-driven hypotheses. The real-world evidence facilitates our understanding of aspects of health behaviors and wellness that cannot be studied in the more traditional, controlled research settings. These real-world insights can be further used for designing more personalized and targeted health interventions and as tools for promoting health and well-being

Noninvasive autonomic nervous system assessment in respiratory disorders and sport sciences applications

La presente tesis está centrada en el análisis no invasivo de señales cardíacas y respiratorias, con el objetivo de evaluar la actividad del sistema nervioso autónomo (ANS) en diferentes escenarios, tanto clínicos como no clínicos. El documento está estructurado en tres partes principales. La primera parte consiste en una introducción a los aspectos fisiológicos y metodológicos que serán cubiertos en el resto de la tesis. En la segunda parte, se analiza la variabilidad del ritmo cardiaco (HRV) en el contexto de enfermedades respiratorias, concretamente asma (tanto en niños como en adultos) y apnea del sueño. En la tercera parte, se estudian algunas aplicaciones novedosas del análisis de señales cardiorespiratorias en el campo de las ciencias del deporte. La primera parte está compuesta por los capítulos 1 y 2. El capítulo 1 consiste en una extensa introducción al funcionamiento del sistema nervioso autónomo y las características de las bioseñales analizadas a lo largo de la tesis. Por otro lado, se aborda la patofisiología del asma y la apnea del sueño, su relación con el funcionamiento del ANS y las estrategias de diagnóstico y tratamiento de lasmismas. El capítulo concluye con una introducción a la fisiología del ejercicio, así como al interés en la estimación del volumen tidal y del umbral anaeróbico en el campo de las ciencias del deporte.En cuanto al capítulo 2, se presenta un marco de trabajo para el análisis contextualizado de la HRV. Después de una descripción de las técnicas de evaluación y acondicionamiento de la señal de HRV, el capítulo se centra en el efecto de los latidos ectópicos, la arritmia sinusal respiratoria y la frecuencia respiratoria en el análisis de la HRV.Además, se discute el uso de un índice para la evaluación de la distribución de la potencia en los espectros de HRV, así como diferentes medidas de acoplo cardiorespiratorio.La segunda parte está compuesta por los capítulos 3, 4 y 5, todos ellos relacionados con el análisis de la HRV en enfermedades respiratorias. Mientras que los capítulos 3 y 4 están centrados en asma infantil y en adultos respectivamente, el capítulo 5 aborda la apnea del sueño. El asma es una enfermedad respiratoria crónica que aparece habitualmente acompañada por una inflamación de las vías respiratorias. Aunque afecta a personas detodas las edades, normalmente se inicia en edades tempranas, y ha llegado a constituir una de las enfermedades crónicasmás comunes durante la infancia. Sin embargo, todavía no existe un método adecuado para el diagnóstico de asma en niños pequeños. Por otro lado, el rol fundamental que desempeña el sistema nervioso parasimpático en el control del tono bronco-motor y la bronco-dilatación sugiere que la rama parasimpática del ANS podría estar implicada en la patogénesis del asma. De estemodo, en el capítulo 3 se evalúa el ANS mediante el análisis de la HRV en dos bases de datos diferentes, compuestas por niños en edad pre-escolar clasificados en función de su riesgo de desarrollar asma, o de su condición asmática actual. Los resultados del análisis revelaron un balance simpáticovagal reducido y una componente espectral de alta frecuencia más picuda en aquellos niños con un mayor riesgo de desarrollar asma. Además, la actividad parasimpática y el acoplo cardiorespiratorio se redujeron en un grupo de niños con bajo riesgo de asma al finalizar un tratamiento para bronquitis obstructiva, mientras que estos permanecieron inalterados en aquellos niños con una peor prógnosis.A diferencia de los niños pequeños, en el caso de adultos el diagnóstico de asma se realiza a través de una rutina clínica bien definida. Sin embargo, la estratificación de los pacientes en función de su grado de control de los síntomas se basa generalmente en el uso de cuestionarios auto-aplicados, que pueden tener un carácter subjetivo. Por otro lado, la evaluación de la severidad del asma requiere de una visita hospitalaria y de incómodas pruebas, que no pueden aplicarse de una forma continua en el tiempo. De este modo, en el capítulo 4 se estudia el valor de la evaluación del ANS para la estratificación de adultos asmáticos. Para ello, se emplearon diferentes características extraídas de la HRV y la respiración, junto con varios parámetros clínicos, para entrenar un conjunto de algoritmos de clasificación. La inclusión de características relacionadas con el ANS para clasificar los sujetos atendiendo a la severidad del asma derivó en resultados similares al caso de utilizar únicamente parámetros clínicos, superando el desempeño de estos últimos en algunos casos. Por lo tanto, la evaluación del ANS podría representar un potencial complemento para la mejora de la monitorización de sujetos asmáticos.En el capítulo 5, se analiza la HRV en sujetos que padecen el síndrome de apnea del sueño (SAS) y comorbididades cardíacas asociadas. El SAS se ha relacionado con un incremento de 5 veces en el riesgo de desarrollar enfermedades cardiovasculares (CVD), que podría aumentar hasta 11 veces si no se trata convenientemente. Por otro lado, una HRV alterada se ha relacionado independientemente con el SAS y con numerosos factores de riesgo para el desarrollo de CVD. De este modo, este capítulo se centra en evaluar si una actividad autónoma desbalanceada podría estar relacionada con el desarrollo de CVD en pacientes de SAS. Los resultados del análisis revelaron una dominancia simpática reducida en aquellos sujetos que padecían SAS y CVD, en comparación con aquellos sin CVD. Además, un análisis retrospectivo en una base de datos de sujetos con SAS que desarollarán CVD en el futuro también reveló una actividad simpática reducida, sugiriendo que un ANS desbalanceado podría constituir un factor de riesgo adicional para el desarrollo de CVD en pacientes de SAS.La tercera parte está formada por los capítulos 6 y 7, y está centrada en diferentes aplicaciones del análisis de señales cardiorespiratorias en el campo de las ciencias del deporte. El capítulo 6 aborda la estimación del volumen tidal (TV) a partir del electrocardiograma (ECG). A pesar de que una correcta monitorización de la actividad respiratoria es de gran interés en ciertas enfermedades respiratorias y en ciencias del deporte, la mayor parte de la actividad investigadora se ha centrado en la estimación de la frecuencia respiratoria, con sólo unos pocos estudios centrados en el TV, la mayoría de los cuales se basan en técnicas no relacionadas con el ECG. En este capítulo se propone un marco de trabajo para la estimación del TV en reposo y durante una prueba de esfuerzo en tapiz rodante utilizando únicamente parámetros derivados del ECG. Errores de estimación del 14% en la mayoría de los casos y del 6% en algunos sugieren que el TV puede estimarse a partir del ECG, incluso en condiciones no estacionarias.Por último, en el capítulo 7 se propone una metodología novedosa para la estimación del umbral anaeróbico (AT) a partir del análisis de las dinámicas de repolarización ventricular. El AT representa la frontera a partir de la cual el sistema cardiovascular limita la actividad física de resistencia, y aunque fue inicialmente concebido para la evaluación de la capacidad física de pacientes con CVD, también resulta de gran interés en el campo de las ciencias del deporte, permitiendo diseñar mejores rutinas de entrenamiento o para prevenir el sobre-entrenamiento. Sin embargo, la evaluación del AT requiere de técnicas invasivas o de dispositivos incómodos. En este capítulo, el AT fue estimado a partir del análisis de las variaciones de las dinámicas de repolarización ventricular durante una prueba de esfuerzo en cicloergómetro. Errores de estimación de 25 W, correspondientesa 1 minuto en este estudio, en un 63% de los sujetos (y menores que 50 W en un 74% de ellos) sugieren que el AT puede estimarse de manera no invasiva, utilizando únicamente registros de ECG.<br /

Prolonged cardiac activation, stressful events and worry in daily life.

De relatie tussen psychosociale stress en hart- en vaatziekten is intensief onderzocht. In de afgelopen decennia was het ‘reactivity model’ het belangrijkste theoretische uitgangspunt in de meeste onderzoeken. In dit model wordt verondersteld dat een heftige reactie van hart- en vaatstelsel tijdens stress een risicofactor zou zijn voor het ontwikkelen van hart- en vaatziekten. Hoewel het ‘reactivity model’ in het dieronderzoek veelbelovende resultaten boekte, ondervond vanwege resultaten uit humaan onderzoek een aantal fundamentele kritieken. Het brandpunt ligt bij momenten waarop een stressvolle gebeurtenis plaatsvindt, terwijl de periode daarvoor of daarna over het hoofd wordt gezien. Stressoren zijn gewoonlijk kort van duur en doen zich bij de meeste mensen niet frequent genoeg voor om consequenties voor de gezondheid te hebben. Deze factoren kunnen dus niet verklaren waarom chronische veranderingen in de balans van het hart- en vaatsysteem optreden. Een alternatief model dat wij voorstellen in dit proefschrift - het ‘prolonged activation model’- gaat er vanuit dat stressoren alleen kunnen leiden tot hart- en vaatziekten als ze in staat zijn verlengde fysiologische effecten te veroorzaken. Daarnaast is het onduidelijk waarom sommige stressoren wel verlengde effecten tot gevolg hebben en anderen niet. Tot nu toe verklaart het ‘perseverative cognition model’, als enige waarom sommige stressoren leiden tot verlengde effecten en anderen niet. Perseveratieve cognitie is het voortdurend denken aan negatieve gebeurtenissen en omvat fenomenen zoals piekeren of zich zorgen maken. Perseveratieve cognitie zorgt voor het ‘vers’ houden van het mentale beeld van een stressor alsmede de negatieve fysiologische effecten ervan, of deze stressor nu wel of niet plaatsvindt. Daarom bestaat een groot deel van dit proefschrift uit onderzoek naar de effecten van perseveratieve cognitie op hartactiviteit. We concluderen dat de resultaten van dit proefschrift aangeven dat perseveratieve cognitie, een belangrijke factor is in het ‘prolonged activation model’. Het verklaart niet alle verlengde effecten van stressoren, maar heeft daarentegen zelf een verlengd fysiologisch effect, dat zelfs langer lijkt dan dat van stressoren. Deze vondst en de effecten van 'piekergeneigdheid' op hartactiviteit gedurende de slaap suggereren dat onderzoek in de toekomst gericht zou moeten worden op de rol van onbewuste perseveratieve cognitie.LEI Universiteit LeidenFSW - Self-regulation models for health behavior and Psychopathology - Ou

Conservative interventions for urinary incontinence in women: an overview of Cochrane systematic reviews

This is the protocol for a review and there is no abstract. The objectives are as follows:  To synthesise Cochrane reviews of conservative interventions, as described above, for the prevention or treatment of female urinary incontinence.Output Type: Protoco

Psychology

Psychology is designed to meet scope and sequence requirements for the single-semester introduction to psychology course. The book offers a comprehensive treatment of core concepts, grounded in both classic studies and current and emerging research. The text also includes coverage of the DSM-5 in examinations of psychological disorders. Psychology incorporates discussions that reflect the diversity within the discipline, as well as the diversity of cultures and communities across the globe.https://commons.erau.edu/oer-textbook/1000/thumbnail.jp

Digital phenotyping through multimodal, unobtrusive sensing

The growing adoption of multimodal wearable and mobile devices, such as smartphones and wrist-worn watches has generated an increase in the collection of physiological and behavioural data at scale. This digital phenotyping data enables researchers to make inferences regarding users’ physical and mental health at scale, for the first time. However, translating this data into actionable insights requires computational approaches that turn unlabelled, multimodal time-series sensor data into validated measures that can be interpreted at scale. This thesis describes the derivation of novel computational methods that leverage digital phenotyping data from wearable devices in large-scale populations to infer physical behaviours. These methods combine insights from signal processing, data mining and machine learning alongside domain knowledge in physical activity and sleep epidemiology. First, the inference of sleeping windows in free-living conditions through a heart rate sensing approach is explored. This algorithm is particularly valuable in the absence of ground truth or sleep diaries given its simplicity, adaptability and capacity for personalization. I then explore multistage sleep classification through combined movement and cardiac wearable sensing and machine learning. Further, I demonstrate that postural changes detected through wrist accelerometers can inform habitual behaviours and are valuable complements to traditional, intensity-based physical activity metrics. I then leverage the concomitant responses of heart rate to physical activity that can be captured through multimodal wearable sensors through a self-supervised training task. The resulting embeddings from this task are shown to be useful for the downstream classification of demographic factors, BMI, energy expenditure and cardiorespiratory fitness. Finally, I describe a deep learning model for the adaptive inference of cardiorespiratory fitness (VO2max) using wearable data in free living conditions. I demonstrate the robustness of the model in a large UK population and show the models’ adaptability by evaluating its performance in a subset of the population with repeated measures ~6 years after the original recordings. Together, this work increases the potential of multimodal wearable and mobile sensors for physical activity and behavioural inferences in population studies. In particular, this thesis showcases the potential of using wearable devices to make valuable physical activity, sleep and fitness inferences in large cohort studies. Given the nature of the data collected and the fact that most of this data is currently generated by commercial providers and not research institutes, laying the foundations for responsible data governance and ethical use of these technologies will be critical to building trust and enabling the development of the field of digital phenotyping.I was funded by GlaxoSmithKline and the Engineering and Physical Sciences Research Council. I was also supported by the Alan Turing Institute through their Enrichment Scheme

Ambulatory monitoring of electrodermal and cardiac functioning in anxiety and worry

Emotions are an integral part of the human experience and their interpretation can provide valuable but also misleading clues about oneself and other people’s state of mind. Negative emotional states can be perceived as uncomfortable and – when experienced chronically – can develop into anxiety and mood disorders. The more pervasive these disorders the more severely they affect and disable a person’s everyday functioning and often their sleep as well. According to Lang and colleagues (1998), emotions may be expressed verbally, behaviorally, and physiologically, i.e., emotions can be reported, observed, and objectively measured. Each measurement approach provides important, unique, and often conflicting information that can be used in the assessment and treatment evaluation of psychological disorders affecting the emotions. Autonomic measures have been used to indicate the physiological components of emotions, such as those along the worry-anxiety-fear-panic spectrum. Worry has been shown to suppress cardiac responses to imaginal feared material (see Borkovec, Alcaine, & Behar, 2004) and reduce autonomic variability (Hoehn-Saric, McLeod, Funderburk, & Kowalski, 2004; Hoehn-Saric, McLeod, & Zimmerli, 1989). Results for panic and anticipatory anxiety are less conclusive but theoretically these states should go along with increased autonomic arousal. Abnormal autonomic arousal might also be present during sleep as both panic disorder and worrying have been associated with sleeping difficulties. However, most empirical research has been confined to the laboratory where high internal validity is achieved at the cost of poor ecological validity. Thus, the purpose of this doctoral dissertation is to extend and validate laboratory findings on worry, anticipatory anxiety, and panic using ambulatory monitoring. Twenty-four hour monitoring not only can give valuable insights into a person’s daytime emotional experience but also allows observing how these emotions might affect their sleep in their natural environment. In the following chapter, the reader will be introduced to a conceptual framework that ties together worry, anxiety, fear, and panic, and related anxiety disorders (section 2.1), to autonomic arousal and electrodermal and cardiac arousal in particular (section 2.2), to sleep and its relation to autonomic arousal and anxiety disorders (section 2.3), and to ambulatory monitoring (section 2.4). After illustrating the aims of this thesis (chapter 3), chapters 4 to 6 present the results of three empirical studies conducted as part of this doctoral research. The first study deals solely with electrodermal monitoring and how it is affected by confounding variables in an ambulatory context (chapter 4). The next study then seeks to investigate the relationship between electrodermal arousal and anticipatory anxiety and panic in a sample of panic disorder patients and healthy controls. The last study focuses primarily on the effect of trait and state worry on subjective and objective sleep and electrodermal and cardiac arousal in a group of high and low worriers. Chapters 7 to 9 summarize and integrate the findings from these three empirical studies, discuss methodological limitations, and provide an outlook into future research