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Enregistrement W2141964466 · doi:10.3389/fnhum.2012.00232

Speed impairs attending on the left: comparing attentional asymmetries for neglect patients in speeded and unspeeded cueing tasks

2012· article· en· W2141964466 sur OpenAlexafffund
Kristie R. Dukewich, Gail A. Eskes, Michael A. Lawrence, Mary-Beth MacIsaac, Stephen Phillips, Raymond M. Klein

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Human Neuroscience · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueSpatial Neglect and Hemispheric Dysfunction
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHealth Research Board
Mots-clésNeglectCued speechPsychologyUnilateral neglectHemispatial neglectTask (project management)Cognitive psychologyPerceptual DisordersAudiologyRight hemisphereGeneralityAttentional biasAttention deficitsDevelopmental psychologyCognitionNeurosciencePerceptionVisual perceptionMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Visuospatial neglect after stroke is often characterized by a disengage deficit on a cued orienting task, in which individuals are disproportionately slower to respond to targets presented on the contralesional side of space following an ispilesional cue as compared to the reverse. The purpose of this study was to investigate the generality of the finding of a disengage deficit on another measure of cued attention, the temporal order judgment (TOJ) task, that does not depend upon speeded manual responses. Individuals with right hemisphere stroke with and without spatial neglect and older healthy controls (OHC) were tested with both a speeded RT cueing task and an unspeeded TOJ-with-cuing task. All stroke patients evidenced a disengage deficit on the speeded RT cueing task, although the size and direction of the bias was not associated with the severity of neglect. In contrast, few neglect patients showed a disengage deficit on the TOJ task. This discrepancy suggests that the disengage deficit may be related to task demands, rather than solely due to impaired attentional mechanisms per se. Further, the results of our study show that the disengage deficit is neither necessary nor sufficient for neglect to manifest.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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