Simultaneous assessment of posture and saccadic eye movement with visual stimuli using head‐mounted display virtual reality technology in healthy older adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Postural sway and saccadic eye movement could be potential biomarkers to diagnose Alzheimer’s disease (AD) [1, 2]. We developed a new assessment system to evaluate posture and saccadic eye movement simultaneously in healthy older adults (OA) with visual stimuli of distractors, lower contrast, and stereopsis, which are also considered to be another deficit in people with AD [3‐5]. We hypothesised that more latency and errors in saccade would be observed in the condition with visual stimuli. Method 14 healthy older adults (71.9±4.8 years, 7 men / 7 women) joined the experiment after taking Montreal Cognitive Assessment (MoCA). The system consisted of stabilometer (GP‐5000, ANIMA Corporation, Japan) and a head‐mounted display virtual reality technology (VIVE Pro Eye, HTC Corporation, Taiwan). We measured both posture and eye movement simultaneously in the following test conditions: #1‐2) eyes‐open and closed without VR, #3‐4) pro‐ and anti‐saccade tests in 2D environment, and #5‐6) pro‐ and anti‐saccade tests in 3D environment. We developed the 2D environment for the baseline saccade measurement and 3D environment with more visual stimuli [6]. Each test took 60 seconds with 30 saccade trials. Result The participants achieved MoCA score of 27.5±1.6. We found significant difference in saccade latency between saccade types (mean: P < 0.001, SD: P < 0.001) but less significant difference between VR scenery (mean: P = 0.01, SD: P = 0.42). Moreover, we observed less significant difference in saccade error rate between saccade types (P = 0.07) and between VR scenery (P > 0.77). We did not see significant difference in postural sway (P > 0.05). Conclusion The results may imply that the healthy OA had sufficient attentional resources to both conduct the saccade tasks and maintain their posture in the designed VR environment with visual stimuli. Further research is required to evaluate the difference between OA with and without cognitive impairment. References: 1. Bahureksa, L., et al. (2017) 2. Wilcockson, T.D.W., et al. (2019) 3. Rizzo, M., et al. (2000) 4. Lee, C.N., et al. (2015) 5. Cunha, J.P., et al. (2016) 6. Imaoka, Y., et al. (2020)
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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 | 0,000 | 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 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 ».