Case Report: Visual Rehabilitation in Hemianopia Patients. Home-Based Visual Rehabilitation in Patients With Hemianopia Consecutive to Brain Tumor Treatment: Feasibility and Potential Effectiveness
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Visual field loss is frequent in patients with brain tumors, worsening their daily life and exacerbating the burden of disease, and no supportive care strategies exist. In this case series, we sought to characterize the feasibility and potential effectiveness of a home-based visual rehabilitation program in hemianopia patients using immersive virtual-reality stimulation. Subjects/Methods: Two patients, one with homonymous hemianopia and the other with bitemporal hemianopia, consecutive to pediatric brain tumors, with no prior visual rehabilitation performed 15 min of home-based audiovisual stimulation every 2 days for 6 weeks (case 2) and 7 weeks (case 1) between February and August 2020. Patients used a virtual-reality, stand-alone, and remotely controlled device loaded with a non-commercial audiovisual stimulation program managed in real time from the laboratory. Standard visual outcomes assessed in usual care in visual rehabilitation were measured at the clinic. Following a mixed method approach in this pragmatic study of two cases, we collected quantitative and qualitative data on feasibility and potential effectiveness and compared the results pre- and post-treatment. Results: Implementation and wireless delivery of the audiovisual stimulation, remote data collection, and analysis for cases 1 and 2 who completed 19/20 and 20/20 audiovisual stimulation sessions at home, respectively, altogether indicated feasibility. Contrast sensitivity increased in both eyes for cases 1 and 2. Visual fields, measured by binocular Esterman and monocular Humphrey full-field analyses, improved in case 1. A minor increase was observed in case 2. Cases 1 and 2 enhanced reading speed. Case 2 strongly improved quality of life scores. Conclusion: This is the first report of a home-based virtual-reality visual rehabilitation program for adult patients with hemianopia consecutive to a pediatric brain tumor. We show the feasibility in real-world conditions and potential effectiveness of such technology on visual perception and quality of life.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».