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Enregistrement W3168832442 · doi:10.3389/fpsyt.2021.685018

The Strasbourg Visual Scale: A Novel Method to Assess Visual Hallucinations

2021· article· en· W3168832442 sur OpenAlexfundno aff
Anne Giersch, Thomas K. Huard, Sohee Park, Cherise Rosen

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMental Health and Psychiatry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSociété d'Accélération du Transfert de TechnologiesFondation pour la Recherche MédicaleInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleHealth Research Foundation
Mots-clésHallucinatingVisual HallucinationPerceptionMental imagePsychologyPerspective (graphical)Cognitive psychologyScale (ratio)Visual perceptionSchizophrenia (object-oriented programming)Computer scienceArtificial intelligenceCognitionNeurosciencePsychiatryCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The experience of oneself in the world is based on sensory afferences, enabling us to reach a first-perspective perception of our environment and to differentiate oneself from the world. Visual hallucinations may arise from a difficulty in differentiating one's own mental imagery from externally-induced perceptions. To specify the relationship between hallucinations and the disorders of the self, we need to understand the mechanisms of hallucinations. However, visual hallucinations are often under reported in individuals with psychosis, who sometimes appear to experience difficulties describing them. We developed the "Strasbourg Visual Scale (SVS)," a novel computerized tool that allows us to explore and capture the subjective experience of visual hallucinations by circumventing the difficulties associated with verbal descriptions. This scale reconstructs the hallucinated image of the participants by presenting distinct physical properties of visual information, step-by-step to help them communicate their internal experience. The strategy that underlies the SVS is to present a sequence of images to the participants whose choice at each step provides a feedback toward re-creating the internal image held by them. The SVS displays simple images on a computer screen that provide choices for the participants. Each step focuses on one physical property of an image, and the successive choices made by the participants help them to progressively build an image close to his/her hallucination, similar to the tools commonly used to generate facial composites. The SVS was constructed based on our knowledge of the visual pathways leading to an integrated perception of our environment. We discuss the rationale for the successive steps of the scale, and to which extent it could complement existing scales.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,319 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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