Do Reading Additions Improve Reading in Pre‐presbyopes with Low Vision?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study compared three different methods of determining a reading addition and the possible improvement on reading performance in children and young adults with low vision. METHODS: Twenty-eight participants with low vision, aged 8 to 32 years, took part in the study. Reading additions were determined with (a) a modified Nott dynamic retinoscopy, (b) a subjective method, and (c) an age-based formula. Reading performance was assessed with MNREAD-style reading charts at 12.5 cm, with and without each reading addition in random order. Outcome measures were reading speed, critical print size, MNREAD threshold, and the area under the reading speed curve. RESULTS: For the whole group, there was no significant improvement in reading performance with any of the additions. When participants with normal accommodation at 12.5 cm were excluded, the area under the reading speed curve was significantly greater with all reading additions compared with no addition (p = 0.031, 0.028, and 0.028, respectively). Also, the reading acuity threshold was significantly better with all reading additions compared with no addition (p = 0.014, 0.030, and 0.036, respectively). Distance and near visual acuity, age, and contrast sensitivity did not predict improvement with a reading addition. All, but one, of the participants who showed a significant improvement in reading with an addition had reduced accommodation. CONCLUSIONS: A reading addition may improve reading performance for young people with low vision and should be considered as part of a low vision assessment, particularly when accommodation is reduced.
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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) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».