Detection and characterisation of visual field defects using Saccadic Vector Optokinetic Perimetry in children with brain tumours
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine the ability of Saccadic Vector Optokinetic Perimetry (SVOP) to detect and characterise visual field defects in children with brain tumours using eye-tracking technology, as current techniques for assessment of visual fields in young children can be subjective and lack useful detail. METHODS: Case-series study of children receiving treatment and follow-up for brain tumours at the Royal Hospital for Sick Children in Edinburgh from April 2008 to August 2013. Patients underwent SVOP testing and the results were compared with clinically expected visual field patterns determined by a consensus panel after review of clinical findings, neuroimaging, and where possible other forms of visual field assessment. RESULTS: Sixteen patients participated in this study (mean age of 7.2 years; range 2.9-15 years; 7 male, 9 female). Twelve children (75%) successfully performed SVOP testing. SVOP had a sensitivity of 100% and a specificity of 50% (positive predictive value of 80% and negative predictive value of 100%). In the true positive and true negative SVOP results, the characteristics of the SVOP plots showed agreement with the expected visual field. Six patients were able to perform both SVOP and Goldmann perimetry, these demonstrated similar visual fields in every case. CONCLUSION: SVOP is a highly sensitive test that may prove to be extremely useful for assessing the visual field in young children with brain tumours, as it is able to characterise the central 30° of visual field in greater detail than previously possible with older techniques.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».