Analyzing the Eye Gaze Behaviour of Students and Experienced Physiotherapists during Observational Movement Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Physiotherapists use observational movement analysis (OMA) to inform clinical reasoning. This study aimed to (1) determine the feasibility of characterizing eye gaze behaviour during OMA with eye-tracking technology, (2) characterize experienced neurological physiotherapists’ and physiotherapy students’ eye gaze behaviour during OMA, and (3) investigate differences in eye gaze behaviour during OMA between physiotherapy students and experienced physiotherapists. Method: Eight students and eight physiotherapists wore an eye-tracking device while watching a video of a person with a history of stroke and subsequent concussion perform sit to stand. Feasibility criteria were (1) successful calibration of the eye tracker, and successful collection of data, for 80% of the participants and (2) moderate interrater reliability of the investigators, measured by intra-class correlation coefficients (ICCs). Three investigators independently recorded the participants’ foveal fixations. Differences between physiotherapists and students in number of fixations, duration per fixation, and total duration of fixations were evaluated using unpaired t-tests, mean differences, and 95% CIs. Results: Data were collected for all participants. ICCs ranged from 0.64 to 0.78. Fixations by physiotherapists were shorter (mean 368.5 [SD 80.8] ms) and greater in number (mean 18.9 [SD 2.2]) than those by students (mean 459.0 [SD 64.2] ms, p = 0.03, and mean 15.9 [SD 2.7], p = 0.03), respectively. Conclusions: Measuring eye gaze behaviour during OMA using eye tracker technology is feasible. Physiotherapists made more fixations of shorter duration than students. Further investigation of how experienced therapists perform OMA and apply it to clinical reasoning may inform the instruction of OMA.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».