Visual configural processing in adults born at extremely low birth weight
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Being born at extremely low birth weight (ELBW; ≤1,000 g) is associated with enduring visual impairments. We tested for long‐term, higher order visual processing problems in the oldest known prospectively followed cohort of ELBW survivors. Configural processing (spacing among features of an object) was examined in 62 adults born at ELBW (Mage = 31.9 years) and 82 adults born at normal birth weight (NBW; ≥2,500 g: Mage = 32.5 years). Pairs of human faces, monkey faces, or houses were presented in a delayed match‐to‐sample task, where non‐matching stimuli differed only in the spacing of their features. Discrimination accuracy for each stimulus type was compared between birth weight groups, adjusting for neurosensory impairment, visual acuity, binocular fusion ability, IQ, and sex. Both groups were better able to discriminate human faces than monkey faces (p < .001). However, the ELBW group discriminated between human faces (p < .001), between monkey faces (p < .001), and to some degree, between houses (p < .06), more poorly than NBW control participants, suggesting a general deficit in perceptual processing. Human face discrimination was related to performance IQ (PIQ) across groups, but especially among ELBW survivors. Coding (a PIQ subtest) also predicted human face discrimination in ELBW survivors, consistent with previously reported links between visuo‐perceptive difficulties and regional slowing of cortical activity in individuals born preterm. Correlations with Coding suggested ELBW survivors may have used a feature‐matching approach to processing human faces. Future studies could examine brain‐based anatomical and functional evidence for altered face processing, as well as the social and memory consequences of face‐processing deficits in ELBW survivors.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».