Oculomotor Training for Poor Saccades Improves Functional Vision Scores and Neurobehavioral Symptoms
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine if participants with saccadic dysfunction improved after participating in a standardized oculomotor training program. A secondary objective was to accurately quantify change in saccades after training using eye tracking technology. A third objective was to examine patients' neurobehavioral symptoms before and after oculomotor training using the Neurobehavioral Symptom Inventory (NSI). DESIGN: A prospective study involving treatment and control group pre-post intervention design. SETTING: Data were collected in eye clinics with a standardized eye tracking equipment setup. PARTICIPANTS: Participants in the bottom 25th percentile for saccadic eye movements (N=92; intervention=46, control=46) who were currently asymptomatic of specific disorder. INTERVENTIONS: Participants were randomly assigned to the control or intervention group. The intervention group engaged in 10 minutes of oculomotor training daily for 5 days. MAIN OUTCOME MEASURES: The ratio of the peak saccadic velocity over its average velocity (the Q ratio), saccadic targeting, and NSI. RESULTS: =.021). Additionally, there was a significant reduction in all neurobehavioral factors on the NSI in the intervention group, specifically the affective and cognitive factors relating to poor saccades. CONCLUSIONS: For this population, oculomotor training (Q ratio and saccade accuracy) resulted improved saccadic metrics and a significant reduction in overall symptoms as shown on the NSI. Future participants reported improved symptoms pre- and postintervention. Further research is needed to understand saccadic performance and gaze stability during specific tasks (such as reading).
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».