Test-Retest Reliability of Hemifield, Central-Field, and Full-Field Chromatic Pupillometry for Assessing the Function of Melanopsin-Containing Retinal Ganglion Cells
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We evaluated the test-retest reliability of current methods of inducing the melanopsin-driven postillumination pupil response (PIPR) under hemifield, central-field, and full-field stimulation conditions. METHODS: Pupil response was recorded with an eye tracker in 10 visually normal participants. Light stimuli were presented using a Ganzfeld screen with a custom-built device that allows specific regions of the retina to be stimulated. Blue light stimulation at 400 cd/m(2) intensity was presented for 400 ms to the lower and upper halves of the central 30° fields (hemifields), central 30° field (central-field), and full-field to induce PIPR. Red light full-field stimulation also was presented with the same intensity and duration as a control condition. Test-retest reliability of the PIPR measures was assessed by calculating the intraclass correlation coefficient (ICC) of six repetitions for lower and upper hemifield stimulation, and three repetitions for central-field and full-field stimulation. RESULTS: Hemifield, central-field, and full-field blue light stimulation induced increasingly greater PIPR in ascending order, while full-field red light stimulation induced no PIPR. Mean lower and upper hemifield PIPR was highly symmetric. Mean ICC of blue light PIPR was 0.87 for lower hemifield, 0.88 for upper hemifield, 0.95 for central-field, and 0.94 for full-field stimulation. CONCLUSIONS: We validated a new and repeatable method to measure PIPR induced by hemifield, central-field, and full-field light stimulation. Good PIPR measurement reliability was obtained under all conditions. This practical and reliable protocol will facilitate the clinical application of PIPR testing in different disease populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».