How Best to Assess Suppression in Patients with High Anisometropia
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We have recently described a rapid technique for measuring suppression using a dichoptic signal/noise task. Here, we report a modification of this technique that allows for accurate measurements to be made in amblyopic patients with high levels of anisometropia. This was necessary because aniseikonic image size differences between the two eyes can provide a cue for signal/noise segregation and, therefore, influence suppression measurement in these patients. METHODS: Suppression was measured using our original technique and with a modified technique whereby the size of the signal and noise elements was randomized across the stimulus to eliminate size differences as a cue for task performance. Eleven patients with anisometropic amblyopia, five with more than 5 diopters (D) spherical equivalent difference (SED), six with less than 5 D SED between the eyes, and 10 control observers completed suppression measurements using both techniques. RESULTS: Suppression measurements in controls and patients with less than 5 D SED were constant across the two techniques; however, patients with more than 5 D SED showed significantly stronger suppression on the modified technique with randomized element size. Measurements made with the modified technique correlated with the loss of visual acuity in the amblyopic eye and were in good agreement with previous reports using detailed psychophysical measurements. CONCLUSIONS: The signal/noise technique for measuring suppression can be applied to patients with high levels of anisometropia and aniseikonia if element size is randomized. In addition, deeper suppression is associated with a greater loss of visual acuity in patients with anisometropic amblyopia.
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.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle