Deficient stereopsis in the normal population revisited: why current clinical stereo tests may not be adequate
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Significance statement Applied applications for occupational screening, clinical tests should assess sensitivity to the sign as well as the magnitude of disparity. Purpose To determine why the high incidence of stereo anomaly found using laboratory tests with polarity-based increment judgements (i.e., depth sign) is not reflected in clinical measurements that involve single-polarity incremental judgements (i.e., depth magnitude). Methods An iPod-based measurement that involved the detection of an oriented shape defined by a single polarity-depth increment within a random dot display was used. A staircase procedure was used to gather sufficient trials to derive a meaningful measure of variance for the measurement of stereopsis over a large disparity range. Forty-five adults with normal binocular vision (20 - 65 years old) and normal or corrected-to-normal (0 logMAR or better) monocular vision participated in this study. Results Observers’ stereo acuities ranged between 10 and 100 arc seconds, and were normally distributed on a log scale ( p = 0.90, 2-tailed Shapiro-Wilk test). The present results using a single polarity depth increment task (i.e., depth magnitude) show a similar distribution to those using a similar task using the Randot preschool stereo test on individuals between the ages of 19-35 using either the 4-book test (n = 33) or the 3-book test (n = 40), but very different results when the iPod test involved a polarity-based increment judgement (i.e., depth sign). Conclusions The present clinical stereo tests are based on magnitude judgements and are unable to detect the high percentage of stereo anomalous individuals in the normal population revealed using depth sign judgements.
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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 | 0,008 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».