Reflexive Fusional Vergence and Its Plasticity Are Impaired in Convergence Insufficiency
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: We compared the adaptive capacities of reflexive fusional convergence and divergence in 10 participants with untreated convergence insufficiency (CI) to 10 age-matched binocularly normal controls (BNCs) in an effort to elucidate the functional basis of CI. Methods: Vergence responses were monitored binocularly at 250 Hz using video-based infrared oculography, while single and double-step disparity stimuli were viewed dichoptically. The double-step stimuli were designed to induce an adaptive increase in the convergence or divergence reflexive fusional response dynamics. Results: As expected, convergence responses in the CI population were significantly slower at baseline (BNC 12.0 ± 1.8°/s vs. CI 7.4 ± 2.5°/s; P < 0.001), but divergence response velocities were similar between groups (P = 0.38). Critically, we observed an impaired adaptive change in convergence peak velocities in the CI group when compared to BNCs (-18.2% ± 27.3% vs. 25.4% ± 9.8%; P < 0.001). Adaptive changes in reflexive fusional divergence responses were similar between groups (P > 0.5) and significantly less robust when compared to BNC convergence. Conclusions: The results support the hypothesis that the adaptive capacities of vergence are related to the strength of the underlying reflexive fusional response. Combined, the evidence suggests that the clinical condition of convergence insufficiency is underpinned by an underdeveloped or perturbated reflexive fusional vergence response mechanism. We relate these observations to different clinical guidelines for the management and treatment of this condition.
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».