Relationship of Contrast Sensitivity Measured Using Quick Contrast Sensitivity Function With Other Visual Functions in a Low Vision Population
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Contrast sensitivity (CS) is predictive of various aspects of an individual's functional vision, such as recognizing faces and driving. Currently available CS charts are limited in terms of the spatial frequencies they can test and/or the contrast resolution of the targets they present. The traditional methods for measuring full CS functions (CSFs) are time consuming. The purpose of this study was to examine the feasibility of using the quick CSF method in a low vision population and to assess the relationships of CS with other visual functions, which can contribute to the understanding of the functional vision. Methods: Static visual acuity, dynamic visual acuity, CS, global motion perception thresholds, and visual field were measured binocularly in 53 individuals with low vision. The number of participants who could complete each assessment was used to assess feasibility. The relationships between CS and other visual functions were assessed using linear regressions and multiple regressions. Results: The quick CSF was quantifiable in 34 participants of the 42 with quantifiable visual acuities. The area under the log CSF-the summary statistic of CSF-was significantly correlated with static visual acuity and dynamic visual acuity (r = -0.79 and r = -0.63, respectively; P < 0.001). Conclusions: The qCSF is capable of measuring CS in a wide range of visual impairment severities. area under the log CSF only correlates with measures of visual acuity.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».