Driving behaviour and visual compensation in glaucoma patients: Evaluation on a driving simulator
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To assess the driving performance and both the visual scanning and driving compensations of glaucoma patients. METHODS: In this case-control pilot study, the driving behaviour and performance of 14 patients with glaucoma and nine healthy age- and sex-similar control subjects were compared in a fixed-base driving simulator. All subjects performed in four scenarios with one to two hazardous situations on urban streets, for a total of five hazards. Measurements taken during the tests included reaction times, longitudinal regulation, lateral control and eye and head movements. RESULTS: Glaucoma patients showed poor driving performance with longer reaction time to hazardous situations than control subjects: pedestrians crossing the road from the left (p < 0.022) or from the right (p = 0.013), and vehicles coming from the left (p = 0.002). Their mean duration of lateral excursion was longer (p = 0.045), and they showed more lane excursions in a wide left curve (p = 0.045). Glaucoma patients also showed a higher standard deviation of time-headway (p = 0.048) with preceding vehicles. Analyses of driving behavioural compensations on curved roads showed that glaucoma patients stayed closer to the centre line in large (p = 0.006) and small (p = 0.025) left curves and on small right curves (p = 0.041). Additionally, on straight roads, as compared to control subjects, glaucoma patients showed longer mean time-headway (p = 0.032) and lower mean speed (p = 0.04). Finally, the glaucoma group exhibited a larger standard deviation of horizontal gaze (p = 0.034) than the control subjects. CONCLUSIONS: In a virtual driving environment, glaucoma patients exhibited unsafe driving behaviours, despite their driving and eye-scanning compensations.
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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 ».