A Novel Visual Psychometric Test for Light-Induced Discomfort Using Red and Blue Light Stimuli Under Binocular and Monocular Viewing Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To develop an objective psychophysical method to quantify light-induced visual discomfort, and to measure the effects of viewing condition and stimulus wavelength. Methods: Eleven visually normal subjects participated in the study. Their pupils were dilated (2.5% phenylephrine) before the experiment. A Ganzfeld system presented either red (1.5, 19.1, 38.2, 57.3, 76.3, 152.7, 305.3 cd/m2) or blue (1.4, 7.1, 14.3, 28.6, 42.9, 57.1, 71.4 cd/m2) randomized light intensities (1 s each) in four blocks. Constant white-light stimuli (3 cd/m2, 4 s duration) were interleaved with the chromatic trials. Participants reported each stimulus as either "uncomfortably bright" or "not uncomfortably bright." The experiment was done binocularly and monocularly in separate sessions, and the order of color/viewing condition sequence was randomized across participants. The proportion of "uncomfortable" responses was used to generate individual psychometric functions, from which 50% discomfort thresholds were calculated. Results: Light-induced discomfort was higher under blue compared with red light stimulation, both during binocular (t(10) = 3.58, P < 0.01) and monocular viewing (t(10) = 3.15, P = 0.01). There was also a significant difference in discomfort between viewing conditions, with binocular viewing inducing more discomfort than monocular viewing for blue (P < 0.001), but not for red light stimulation. Conclusions: The light-induced discomfort characteristics reported here are consistent with features of the melanopsin-containing intrinsically photosensitive retinal ganglion cell light irradiance pathway, which may mediate photophobia, a prominent feature in many clinical disorders. This is the first psychometric assessment designed around melanopsin spectral properties that can be customized further to assess photophobia in different clinical populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».