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本文系统回顾了 58 个用于压力和焦虑研究的生理数据集。传统研究依赖自我报告评估存在局限，而生理数据能更客观检测。文中分析了数据集的特征、局限性，指出应拓展真实环境研究，为后续研究构建更完善数据集提供指导。
引言
压力和焦虑的报告病例数显著增加，已成为研究焦点。以往研究多依赖自我报告评估，但这种方式受个体主观反应和自我认知影响，存在局限性。如今，新兴研究开始关注捕捉生理信号，通过控制诱导参与者产生压力和焦虑状态，来更客观地检测这些情绪。生理数据的收集对理解参与者行为意义重大，有望推动心理健康领域，尤其是压力和焦虑检测的发展。
科研社区可二次使用的数据集意义非凡。它们为拓展科学知识边界、提升相关研究成果提供了便利，还能帮助明确当前知识和工具的局限，例如在验证机器学习算法时就发挥着重要作用。在压力和焦虑研究中收集和分析生理数据，有助于加深科学认知，为新检测技术和方法的测试与验证奠定坚实基础。
本研究旨在系统回顾文献中用于压力和焦虑研究的现有数据集。鉴于压力和焦虑日益普遍，这种全面回顾十分必要，同时还能为科研社区提供相关数据集清单。本次回顾涵盖数据集的出版年份、研究病症、测试背景、采集的生理数据类型、受试者群体、数据集规模、自我报告评估的使用情况、数据可获取性、数据采集设备以及监管审批等信息。后续讨论的主要目的是找出存在的差距，并提出一系列概念性要素，以指导创建更具通用性、能在不同研究社区广泛使用的数据集，助力压力和焦虑的理解与分析。
方法
本研究依据研究目标，系统记录与压力、焦虑或二者皆相关的生理数据集。采用范围综述方法，该方法适合确定特定主题下的可用资源，能有效梳理特征主题、发现资源中的现有差距，与本研究目标高度契合。
数据集年度产出情况
近年来，对压力和焦虑相关生理数据的研究兴趣显著增加，尤其是 2020 年新冠疫情爆发后更为明显。这一趋势体现在每年产出的数据集数量上。分析显示，自 2020 年起数据集产量显著上升。2020 年新冠疫情开始，这场全球性事件深刻影响了全球人口的心理健康，也促使相关研究增多，进而带动了数据集的产出。
所研究疾病
在本次回顾分析的 58 个数据集中（见图 3），38 个专门聚焦于压力研究，占总数的 65%。这些数据集对科学界至关重要，有助于深入了解压力相关的生理和心理反应。收集和分析这些数据能为开发更有效、个性化的压力管理干预措施提供宝贵见解。此外，还有 5 个数据集（占 9%）……（原文此处未完整说明这 5 个数据集情况，按原文保留）
讨论
本次系统回顾识别并分析了多个通过捕捉生理信号研究压力和焦虑的数据集。多数研究在受控环境中使用非侵入性传感器进行，这反映了对获取准确、可重复数据的重视。然而，现实环境中的研究存在明显不足。拓展真实生活场景下的研究对更准确理解不同因素如何影响压力和焦虑情绪至关重要。
结论
本次系统回顾揭示了基于生理数据集的压力和焦虑研究中存在的关键差距与机遇，主要挑战和研究方向总结如下：
- 拓展至现实世界环境：虽然大多数数据集来自受控环境，但增加现实世界背景下的研究对更好捕捉日常压力源和情绪反应至关重要。这需要可穿戴技术取得进展，开发出更强大的……（原文未明确此处 “强大的” 后接内容，按原文保留）
