Measuring Spatial Contrast Sensitivity in Adults and Children by Combining Sine Waves with Landolt Cs.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose In the quest to develop a contrast sensitivity test that combines experimental rigor with clinical ease of use and interpretability, we (VSS 2009) reported on a new prototype test which consists of classic Landolt C optotypes that are created with luminance modulated sine-waves. In the present work, we have improved the technical aspects of this test and now provide some normative data from larger samples of children and adults. Methods: The modified test consists of 6 charts, each containing rows of Landolt Cs which, from the outside to the inside edge of each C, modulate sinusoidally at 1 of 6 spatial frequencies (0.37, 0.75, 1.5, 3, 6 and 12 cy/deg). With each successive row, optotypes decrease in contrast from 40% (2.5 CS units) to 0.5% (200 CS units) in equal log steps. 110 preschoolers (3-5 yr) and 65 adults were tested monocularly at 3m with all 6 charts. For comparison, adults were also tested with commercially available FACT and Vector Vision sine-wave CS tests. Results: All adults and 95% of preschoolers completed the entire test (M = 4 min) and each subject generated an interpretable contrast sensitivity function (CSF). Distributions of CS at each spatial frequency were distributed normally with mean performance (across SF) increasing slightly from 38 CS units at 3 years to 51 units at 5 years to 66 units in adulthood, a value very consistent with both the commercial FACT and Vector Vision CS tests. Conclusions: The new sine-wave Landolt C test of contrast sensitivity appears to be a valid and time-efficient tool for measuring full-spectrum contrast sensitivity in young children and adults. The ease of responding to the Landolt target yields both definitive responses and clear estimates of contrast thresholds. Moreover, the software that we have developed to produce Landolt targets is easily modified to allow additional estimates of high and low contrast visual acuity. Meeting abstract presented at VSS 2012
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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 ».