Evaluation of the effect of eye movements on the Sweep VEP
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose To evaluate the effect of fixation stability on the sweep visual evoked potential (sVEP) visual acuity estimate in normal subjects. Methods Twenty eyes of 10 subjects with normal ophthalmic exam and best‐corrected Snellen chart visual acuity (BCVA) of 20/20 or better in the tested eye underwent sVEP visual acuity estimation using commercially available equipment and software (Diagnosys Espion E3 System Lowell, MA, USA). sVEP was sequentially recorded under two conditions: (i) steady fixation using a central stationary target; and (ii) simulated unsteady fixation with the subject allowed roving eye movements outside the central stationary target. Fixation was monitored using eye‐tracking technology (Tobii Eye Tracker 4C, Tobii Technology AB, Sweden). Fixation stability was classified based on the proportion of fixation points within 4° retinal diameter circle (stable fixation: >75% fixations within 4° circle; unstable fixation: <75% fixations within 4° circle). Within‐subject differences in the estimated sVEP visual acuities under the two tested conditions were assessed using Wilcoxon non‐parametric signed comparisons with significance level set at p < 0.05. Bland‐Altman plots were used to calculate 95% limits of agreement. Results Simulated unsteady fixation yielded significant differences in sVEP visual acuity estimation compared to steady fixation (p < 0.0001). The median difference between the two conditions was 0.19 logMAR (~2 Snellen VA lines), with 95% limits of agreement ranging from 0.05 to 0.49 logMAR. Steady fixation overestimated visual acuity compared to BCVA (p < 0.0001), contrary to simulated unsteady fixation, which yielded estimates not statistically different from the expected BCVA (p = 0.91). Conclusions Simulated unsteady fixation affects sVEP acuity estimates in normal subjects. However, the estimated visual acuities are not significantly different from the expected normal visual acuity of 20/20. sVEP testing can therefore be used to document normal visual acuity without the requirement of steady and central fixation.
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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 | 0,002 | 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 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 ».