The impact of aging on postural reactivity generated by simulated ophthalmic lenses distortions
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The purpose of this study was to determine whether aging could have a significant impact on postural control in presence of dynamic optical distortions. Methods: We used a full immersive virtual environment to simulate dynamic distortions normally produced by ophthalmic lens corrections for myopes and hyperopes. Two young and senior groups were tested and asked to stand still with feet together and arms crossed. Their task was to track a red ball with their eyes that was moving on the horizontal axis without moving the head. While tracking the ball, a dynamic distortion model was applied to the background room represented in a form of a grid. Body sway amplitude was calculated from the electromagnetic trackers positioned on the body. Results: The data show that young subjects had a clear postural reactivity as a function of both negative and positive distortions. The body sway increased as a function of amplitude of the distortion demonstrating that it was the distortion itself that was generating postural reactivity. For the older observers, impact of distortion on postural reactivity was clearly lower than for young. Further, sway of older group was significantly lower regardless of distortion amplitude. Conclusions: This is the first clear evidence that simulated ophthalmic lenses distortions have significant effects on postural control. Target pursuit tasks such as the one used here are often performed in naturalistic contexts. The present results have implications for understanding the different tolerances often expressed by older and younger observers to ophthalmic lens distortions. This would imply that new lens wearers of the older age group should have higher tolerances than new wearers from the younger age group. This aging effect could be due to the reduced resources of older observers for processing simultaneous sources of information (ball tracking vs. perceptual motion of background grid).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».