Visual Contrast Sensitivity in Early-Stage Parkinson's Disease
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Visual impairments are frequent in Parkinson's disease (PD) and impact normal functioning in daily activities. Visual contrast sensitivity is a powerful nonmotor sign for discriminating PD patients from controls. However, it is usually assessed with static visual stimuli. Here we examined the interaction between perception and eye movements in static and dynamic contrast sensitivity tasks in a cohort of mildly impaired, early-stage PD patients. METHODS: Patients (n = 13) and healthy age-matched controls (n = 12) viewed stimuli of various spatial frequencies (0-8 cyc/deg) and speeds (0°/s, 10°/s, 30°/s) on a computer monitor. Detection thresholds were determined by asking participants to adjust luminance contrast until they could just barely see the stimulus. Eye position was recorded with a video-based eye tracker. RESULTS: Patients' static contrast sensitivity was impaired in the intermediate spatial-frequency range and this impairment correlated with fixational instability. However, dynamic contrast sensitivity and patients' smooth pursuit were relatively normal. An independent component analysis revealed contrast sensitivity profiles differentiating patients and controls. CONCLUSIONS: Our study simultaneously assesses perceptual contrast sensitivity and eye movements in PD, revealing a possible link between fixational instability and perceptual deficits. Spatiotemporal contrast sensitivity profiles may represent an easily measurable metric as a component of a broader combined biometric for nonmotor features observed in PD.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».