MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2410427836 · doi:10.1097/opx.0000000000000709

Head‐Eye Coordination Increases with Age and Varies across Countries

2015· article· en· W2410427836 sur OpenAlexafffund
Frédéric J.A.M. Poirier, Guillaume Giraudet, Jocelyn Faubert

Notice bibliographique

RevueOptometry and Vision Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVestibular and auditory disorders
Établissements canadiensEssilor (Canada)Université de MontréalAssociation for Canadian StudiesUniversité du Québec
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSaccadeEye movementHead (geology)Physical medicine and rehabilitationAudiologyPopulationOptometryPsychologyDemographyOphthalmologyMedicineGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Head movements in older people may contribute to their dizziness and equilibrium problems. Head gain is the ratio of head movement to total movement (head + eye) when executing a saccade to an eccentric target. Two studies have investigated the relationship between head gain and age but have provided conflicting results. METHODS: We report head gain data collected from research laboratories and optician stores. Our sample sizes are much larger (n = 657 for laboratory, n = 64,458 for optician stores), permitting more detailed analyses. RESULTS: The head-eye coefficient, expressed as 100 times the square root of head gain, was bimodal with one mode of primarily eye movers and one mode of eye-and-head movers. Head-eye coefficient increased with age and was invariant with eye correction and gender. We also found an effect of nation that seemed associated with gross domestic product or by latitude (in the northern hemisphere) and log population density. DISCUSSION: Assuming that head movements and visual distortions contribute to dizziness and equilibrium problems, our study suggests that customizing eyewear based on age and country may help in reducing the prevalence of problems associated with head and/or eye movements.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,947

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,391 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOptometry and Vision ScienceMême sujetVestibular and auditory disordersTravaux en français237 207