Stereopsis and Eye Movement Abnormalities in Parkinson’s Disease and Their Clinical Implications
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Parkinson's disease (PD) is not exclusively a motor disorder. Among non-motor features, patients with PD possess sensory visual dysfunctions. Depth perception and oculomotor deficits can significantly impact patients' motor performance. Stereopsis and eye behavioral study using 3D stimuli may help determine their implications in disease status. OBJECTIVE: The objective of this study is to investigate stereopsis and eye movement abnormalities in PD with reliable tools and their correlation with indicators of PD severity. We hypothesize that patients with PD exhibit different eye behaviors and that these differences may correlate to the severity of motor symptoms and cognitive status. METHODS: Control and PD participants were first evaluated for visual acuity, visual field, contrast acuity, and stereo perception with 2D and Titmus stereotests, followed by the assessment with a 3D active shutter system. Eye movement behaviors were assessed by a Tobii X2-60 eye tracker. RESULTS: Screening visual tests did not reveal any differences between the PD and control groups. With the 3D active shutter system, the PD group demonstrated significantly worse stereopsis. The preserved cognitive function was correlated to a more intact stereo function. Patients with PD had longer visual response times, with a higher number of fixations and bigger saccade amplitude, suggesting fixation stabilization difficulties. Such changes showed a positive correlation with the severity of motor symptoms and a negative correlation with normal cognitive status. CONCLUSION: We assessed stereopsis with a 3D active shutter system and oculomotor behaviors with the Tobii eye tracker. Patients with PD exhibit poorer stereopsis and impaired oculomotor behaviors during response time. These deficits were correlated with PD motor and cognitive status. The visual parameters may potentially serve as the clinical biomarkers for PD.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».