The Weighting of Cues to Upright Following Stroke With and Without a History of Pushing
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Perceived upright depends on three main factors: vision, graviception, and the internal representation of the long axis of the body. We assessed the relative contributions of these factors in individuals with sub-acute and chronic stroke and controls using a novel tool; the Oriented Character Recognition Test (OCHART). We also considered whether individuals who displayed active pushing or had a history of pushing behaviours had different weightings than those with no signs of pushing. METHOD: Three participants experienced a stroke 6 months prior: eight with a history of pushing. In total, 12 participants served as healthy aged-matched controls. Visual and graviceptive cues were dissociated by orienting the visual background left, right, or upright relative to the body, or by orienting the body left, right, or upright relative to gravity. A three-vector model was used to quantify the weightings of vision, graviception, and the body to the perceptual upright. RESULTS: The control group showed weightings of 13% vision, 25% graviception, and 62% body. Some individuals with stroke showed a similar pattern; others, particularly those with recent stroke, showed different patterns, for example, being unaffected by one of the three factors. The participant with active pushing behaviour displayed an ipsilesional perceptual bias (>30°) and was not affected by visual cues to upright. CONCLUSION: The results of OCHART may be used to quantify the weightings of multisensory inputs in individuals post-stroke and may help characterize perceptual sources of pushing behaviours.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».