How Best to Assess Suppression in Patients with High Anisometropia
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.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».