Weight and see: Line bisection in neglect reliably measures the allocation of attention, but not the perception of length
Notice bibliographique
Résumé
Line bisection has long been a routine test for unilateral neglect, along with a range of tests requiring cancellation, copying or drawing. However, several studies have reported that line bisection, as classically administered, correlates relatively poorly with the other tests of neglect, to the extent that some authors have questioned its status as a valid test of neglect. In this article, we re-examine this issue, employing a novel method for administering and analysing line bisection proposed by McIntosh et al. (2005). We report that the measure of attentional bias yielded by this new method (EWB) correlates significantly more highly with cancellation, copying and drawing measures than the classical line bisection error measure in a sample of 50 right-brain damaged patients. Furthermore when EWB was combined with a second measure that emerges from the new analysis (EWS), even higher correlations were obtained. A Principal Components Analysis found that EWB loaded highly on a major factor representing neglect asymmetry, while EWS loaded on a second factor which we propose may measure overall attentional investment. Finally, we found that tests of horizontal length and size perception were related poorly to other measures of neglect in our group. We conclude that this novel approach to interpreting line bisection behaviour provides a promising way forward for understanding the nature of neglect.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».