Effect of dichoptic video game treatment on mild amblyopia – a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The effect of contrast-balanced dichoptic video game training on distance visual acuity (DVA) and stereo acuity has been investigated in severe-to-moderate amblyopia, but its effect on mild amblyopia and fixation stability has not been assessed. This pilot study aimed to evaluate the effect of home-based dichoptic video game on amblyopic eye DVA, stereo acuity and fixation stability in adults with mild amblyopia. METHODS: A randomized single-masked design was adopted. The active 6-week home-based treatment was an anaglyphic, contrast-balanced dichoptic video game, and the placebo was an identical non-dichoptic game. Participants (n = 23) had mild amblyopia (amblyopic DVA ≤ 0.28 log Minimum Angle of Resolution (logMAR)). The primary outcome was change in amblyopic DVA at 6 weeks postrandomization. Near visual acuity, stereo acuity and fixation stability (bivariate contour eclipse area) were also measured. Follow-up occurred at 12 and 24 weeks postrandomization. RESULTS: Mean amblyopic eye DVA was 0.21 ± 0.06 and 0.18 ± 0.06 logMAR for the active (n = 12) and placebo (n = 11) group, respectively. Amblyopic DVA improved significantly more in the active group (0.09 ± 0.05) than in the placebo group (0.03 ± 0.04 logMAR; p < 0.05). The difference between groups remained at 12 weeks postrandomization (p = 0.04) but not at 24 weeks (p = 0.43). Titmus stereo acuities improved significantly more in the active group (0.40 log arcsec) than in the placebo group (0.09 log arcsec) after 6 weeks of gameplay. The between-group difference was still present at 24 weeks postrandomization (p = 0.05). There were no differences between groups on any other secondary outcomes. CONCLUSION: Home-based dichoptic video gameplay may be an effective method to improve amblyopic DVA and stereo acuity in mild amblyopia.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».