Visual Performance in the “Real World”: Contrast Sensitivity, Visual Acuity, and Effects of Macular Carotenoids
Notice bibliographique
Résumé
Visual acuity (VA) is compared to contrast sensitivity (CS) testing in assessing "real-world" visual performance, and it is recommended that both should be measured routinely in the clinic. The role of nutritional intervention in improving visual performance is reviewed and emphasized. A brief history and illustration of both VA and CS, within the scope of visual performance, is presented. Parameters for effective CS testing in the clinic, and guidelines for interpretation of results, including a new model for understanding the visual impact of changes in CS, are also presented. Relevant research that supports the use of the macular carotenoids lutein, zeaxanthin, and meso-zeaxanthin to enhance visual performance is reviewed with suggested guidelines for supplementation. CS testing is easily performed at a single intermediate target size and is an excellent tool for the accurate assessment of a patient's overall visual experience. Research continues to uncover the strong link between nutrition and visual performance; the macular carotenoids appear to be especially effective in this regard, and their benefits to visual performance now importantly include contrast sensitivity. Clinicians can provide an improved level of care by incorporating into the examination protocol CS testing and, where appropriate, nutritional counseling and intervention.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».