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Enregistrement W3030915651 · doi:10.1007/s10633-020-09770-3

VEP estimation of visual acuity: a systematic review

2020· review· en· W3030915651 sur OpenAlexaff
Ruth Hamilton, Michael Bach, Sven P. Heinrich, Michael B. Hoffmann, J. Vernon Odom, Daphne L. McCulloch, Dorothy Thompson

Notice bibliographique

RevueDocumenta Ophthalmologica · 2020
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisual acuityStimulus (psychology)AudiologyEvoked potentialVisual evoked potentialsOptometryPsychologyMedicineOphthalmologyCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Visual evoked potentials (VEPs) can be used to measure visual resolution via a spatial frequency (SF) limit as an objective estimate of visual acuity. The aim of this systematic review is to collate descriptions of the VEP SF limit in humans, healthy and disordered, and to assess how accurately and precisely VEP SF limits reflect visual acuity. METHODS: The protocol methodology followed the PRISMA statement. Multiple databases were searched using "VEP" and "acuity" and associated terms, plus hand search: titles, abstracts or full text were reviewed for eligibility. Data extracted included VEP SF limits, stimulus protocols, VEP recording and analysis techniques and correspondence with behavioural acuity for normally sighted healthy adults, typically developing infants and children, healthy adults with artificially degraded vision and patients with ophthalmic or neurological conditions. RESULTS: A total of 155 studies are included. Commonly used stimulus, recording and analysis techniques are summarised. Average healthy adult VEP SF limits vary from 15 to 40 cpd, depend on stimulus, recording and analysis techniques and are often, but not always, poorer than behavioural acuity measured either psychophysically with an identical stimulus or with a clinical acuity test. The difference between VEP SF limit and behavioural acuity is variable and strongly dependent on the VEP stimulus and choice of acuity test. VEP SF limits mature rapidly, from 1.5 to 9 cpd by the end of the first month of life to 12-20 cpd by 8-12 months, with slower improvement to 20-40 cpd by 3-5 years. VEP SF limits are much better than behavioural thresholds in the youngest, typically developing infants. This difference lessens with age and reaches equivalence between 1 and 2 years; from around 3-5 years, behavioural acuity is better than the VEP SF limit, as for adults. Healthy, artificially blurred adults had slightly better behavioural acuity than VEP SF limits across a wide range of acuities, while adults with heterogeneous ophthalmic or neurological pathologies causing reduced acuity showed a much wider and less consistent relationship. For refractive error, ocular media opacity or pathology primarily affecting the retina, VEP SF limits and behavioural acuity had a fairly consistent relationship across a wide range of acuity. This relationship was much less consistent or close for primarily macular, optic nerve or neurological conditions such as amblyopia. VEP SF limits were almost always normal in patients with non-organic visual acuity loss. CONCLUSIONS: The VEP SF limit has great utility as an objective acuity estimator, especially in pre-verbal children or patients of any age with motor or learning impairments which prevent reliable measurement of behavioural acuity. Its diagnostic power depends heavily on adequate, age-stratified, reference data, age-stratified empirical calibration with behavioural acuity, and interpretation in the light of other electrophysiological and clinical findings. Future developments could encompass faster, more objective and robust techniques such as real-time, adaptive control. REGISTRATION: International prospective register of systematic reviews PROSPERO ( https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/ ), registration number CRD42018085666.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,007
Bibliométrie0,0090,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,137
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,305 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations121
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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