Using AMD-like Simulated Scotomata in Young and Old Healthy Adults: Effects on Eye Movement Patterns and Fixation Efficiency
Notice bibliographique
Résumé
Age-related macular degeneration (AMD), a leading cause of legal blindness, causes irreversible visual impairment within a central scotoma (blind spot). Patients with AMD therefore use extrafoveal (not in the center of vision) locations for fixation, with a cost of increased fixation instability and reduced viewing efficiency. The clinical symptoms of AMD are varied. To investigate the degree to which observers with different types of AMD could retain residual visual functioning but without pathological complications, we studied eye movement (EM) patterns with a shape identification task with 4 types of simulated central scotoma (Relative, Absolute, Distorted, Warped) with young normal observers in Experiment 1. Results showed that the Relative scotoma (reduced contrast) was the least disruptive form. A complete loss or a distortion of central visual input (Absolute, Distorted, Warped) led to greater reduction of response efficiency and more severely altered EM patterns. There was a preferential horizontal fixation shift away from the targets toward the right visual field, with little shift along the vertical. Generally, there was a marked improvement with practice. Larger scotomata always led to larger changes, except for the Relative type. Since AMD affects mostly older people, we compared young and old healthy adults in Experiment 2. The results showed that old adults were less efficient than young adults, tended to have larger fixation shifts along the x- and Y-axes, but with a smaller angular change, and were slower to adapt. Large scotomata were especially disruptive. Our results suggest that when using simulated scotomata, one needs to adjust the properties of the scotoma to the kind of AMD studied. It is also preferable to use old adults, since their response appears to be different in many ways from that of young adults. This novel perspective might suggest new requirements for low vision training.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».