MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1778609717 · doi:10.3233/jpd-140470

Abnormal Visual Contrast Acuity in Parkinson's Disease

2015· article· en· W1778609717 sur OpenAlexaff
Tanya Lin, Heather Rigby, Jennifer S. Adler, Joseph G. Hentz, Laura J. Balcer, Steven Galetta, Steve Devick, Richard Cronin, Charles H. Adler

Notice bibliographique

RevueJournal of Parkinson s Disease · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Impairment Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute on Aging
Mots-clésContrast (vision)Visual acuityMedicineLow visionParkinson's diseaseOphthalmologyOptometryVernier acuityDiseasePathologyArtificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Low-contrast vision is thought to be reduced in Parkinson's disease (PD). This may have a direct impact on quality of life such as driving, using tools, finding objects, and mobility in low-light condition. Low-contrast letter acuity testing has been successful in assessing low-contrast vision in multiple sclerosis. We report the use of a new iPad application to measure low-contrast acuity in patients with PD. OBJECTIVE: To evaluate low- and high-contrast letter acuity in PD patients and controls using a variable contrast acuity eye chart developed for the Apple iPad. METHODS: Thirty-two PD and 71 control subjects were studied. Subjects viewed the Variable Contrast Acuity Chart on an iPad with both eyes open at two distances (40 cm and 2 m) and at high contrast (black and white visual acuity) and 2.5% low contrast. Acuity scores for the two groups were compared. RESULTS: PD patients had significantly lower scores (indicating worse vision) for 2.5% low contrast at both distances and for high contrast at 2 m (p < 0.003) compared to controls. No significant difference was found between the two groups for high contrast at 40 cm (p = 0.12). CONCLUSIONS: Parkinson's disease patients have reduced low and high contrast acuity compared to controls. An iPad app, as used in this study, could serve as a quick screening tool to complement more formal testing of patients with PD and other neurologic disorders.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,836

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,320 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations50
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Parkinson s DiseaseMême sujetOphthalmology and Visual Impairment StudiesTravaux en français237 207