Comparing three portable, tablet-based visuomotor tasks to laboratory versions: An assessment of test validity
Notice bibliographique
Résumé
The assessment of visuomotor function can provide important information about neurological status. Many tasks exist for testing visuomotor function in the laboratory, but the availability of portable, easy-to-use versions that allow reliable, accurate, and precise measurement of movement timing and accuracy has been limited. We developed a tablet application that uses three laboratory visuomotor tests: the double-step task, interception task, and stop-signal task. We asked the participants to perform both the lab and tablet versions of each task and compared their response patterns across equipment types to assess the validity of the tablet versions. On the double-step task, the participants adjusted to the displaced target adequately in both the lab and tablet versions. On the interception task, the participants intercepted nonaccelerating targets and performed worse on accelerating targets in both versions of the task. On the stop-signal task, the participants successfully inhibited their reaching movements on short stop-signal delays (50–150 ms) more frequently than on long stop-signal delays (200 ms) in both versions of the task. Our findings suggest that the tablet version of each task assesses visuomotor processing in the same way as their respective laboratory version, thus providing the research community with a new tool to assess visuomotor function.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».