Visual Function, Visual Attention, and Mobility Performance in Low Vision
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of this study was to determine if useful field of view (UFV) measures help to predict aspects of orientation and mobility in people with visual impairment. The UFV is a composite measure of visual attention, ability to detect objects in the presence of clutter and basic visual functions such as visual field loss and contrast sensitivity. METHODS: Thirty-five participants aged 20 to 80 years with low vision due to a variety of visual disorders took part. Mobility around a partly indoor and exterior real-life mobility course was measured, together with UFV and clinical measures of contrast sensitivity (CS), visual fields, and visual acuity. Two series of models were considered; series 1 using the UFV scores as measured and series 2 using the UFV scores corrected for visual field loss (only counting errors in areas of intact visual field). RESULTS: UFV was found to be an important predictor of some aspects of mobility performance. Mobility errors were best predicted by uncorrected UFV (R = 0.38), although CS was also a good predictor. Walking speed and preferred walking speed (PWS) were best predicted by uncorrected UFV and age (R = 0.575 and 0.573, respectively). The visual detection distance and visual identification distances were best predicted by clinical vision measures, such as contrast sensitivity, visual fields, and central vision function. The percent PWS was not predicted by any of the measures we used. None of these models was improved by the addition of the corrected UFV scores. CONCLUSIONS: These results indicate that attention and the presence of distractors, as well as visual function and age, are important factors in orientation and mobility performance, in particular mobility errors, walking speed and PWS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».