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Enregistrement W4224264821 · doi:10.52609/jmlph.v2i2.49

Video Games in the Treatment of Amblyopia: A Narrative Review

2022· review· en· W4224264821 sur OpenAlexvenueno aff
Lojain A. Azizalrahman

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Medicine Law & Public Health · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Impairment Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVideo gameMonocularPsychologyOptometryComputer scienceMedicineMultimediaArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Amblyopia can drastically affect a child’s life. Recently, following a shift in the view of amblyopia from that of a monocular disorder to that of a binocular disorder, dichoptic video games were introduced as a new treatment method. Aim: To explore the role of video games in the treatment of children with amblyopia. Methods: PubMed and Google Scholar were screened for the keywords “amblyopia” and “games”, from January to March 2022. Only articles written in English that discussed video games for the treatment of amblyopia were included. Results: The advantages of dichoptic video games include a more rapid improvement in visual acuity in different age groups, simpler compliance monitoring, and possibly a reduced risk of recurrence. However, not all studies proclaimed the effectiveness of video games and some raised concerns about their addictive potential. Conclusion: Dichoptic video games require further controlled studies to demonstrate their efficacy. However, they show promising results in the treatment of what was, until recently, considered untreatable amblyopia.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,837
Score d'incertitude au seuil0,663

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,259
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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