The impact of blurred vision on cognitive assessment
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to systematically assess the effect of blurred vision on several nonverbal neuropsychological measures commonly used as part of test batteries to assess the cognitive status of different patient populations. A total of 30 highly educated and healthy participants aged between 21 and 33 years were placed in one of three blurred vision groups, defined by their maximal visual acuity (20/20 or control group, 20/40, and 20/60). Blurred vision was simulated using positive diopters at a distance of 40 cm, the same distance as that at which tests were administered. Each participant was then assessed on a predetermined battery of nonverbal and verbal neuropsychological tests demanding different levels of acuity for optimal performance (i.e., tests whose items varied in terms of size and spatial frequency characteristics). In general, blurred vision significantly affected performance on nonverbal tests defined by small-sized/high-spatial-frequency items to a greater extent than on tests defined by larger sized/lower spatial-frequency items. As expected, blurred vision did not affect verbal test performance (Similarities, Information, and Arithmetic WAIS subtests). Our results are a clear indication of how even a "minimal" loss of visual acuity (20/40) can have a significant effect on the performance for certain nonverbal tests. In conclusion, such inferior performance is hypothetically interpretable as reflecting impaired cognitive functioning (i.e., attentional) targeted by a specific task (i.e., visual search) and suggests that the precision of the cognitive assessment and subsequent diagnosis are significantly biased when visuo-sensory abilities are not optimal, particularly for older patient populations where blurred vision resulting from correctable visual impairment is quite common.
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.
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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».