Saccadic Eye Movements in Elderly Depressed Patients With Suicidal Behaviors: An Exploratory Eye-Tracking Study
Notice bibliographique
Résumé
Suicidal behaviors (SBs) are often associated with impaired performance on neuropsychological executive functioning (EF) measures that encourage the development of more specific and reliable tools. Recent evidence could suggest that saccadic movement using eye tracking can provide reliable information on EF in depressive elderly. The aim of this study was to describe oculomotor performances in elderly depressed patients with SB. To achieve this aim, we compared saccadic eye movement (SEM) performances in elderly depressed patients (N = 24) with SB and with no SB in prosaccade (PS) and antisaccade (AS) tasks under the gap, step, and overlap conditions. All participants also underwent a complete neuropsychological battery. Performances were impaired in patients with SB who exhibited less corrected AS errors and longer time to correct them than patients with no SB. Moreover, both groups had a similar performance for PS latencies and correct AS. These preliminary results suggested higher cognitive inflexibility in suicidal patients compared to non-suicidal. This inflexibility may explain the difficulty of the depressed elderly in generating solutions to the resurgence of suicidal ideation (SI) to respond adequately to stressful environments. The assessment of eye movement parameters in depressed elderly patients may be a first step in identifying high-risk patients for suicide.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».