P021 Associations between Virtual Reality (VR) Ocular Assessments and Vigilance during Extended Wakefulness – Preliminary Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Sustained vigilance is essential for safety in high-risk workplaces, making rapid and accessible alertness failure vulnerability assessments extremely desirable. We are piloting existing technology, the NeuroFlex® Platform, which takes ocular performance measurements of both prosaccade and antisaccade eye-movements using a portable Virtual Reality (VR) headset. We’ve conducted preliminary comparisons between these measures and Psychomotor Vigilance during extended wakefulness. Methods Sixteen young-adults (females= 8; age M= 25.13, SD= 4.30) completed five test batteries starting 1-hour post-wake where repeated testing encapsuled more than 24-hours of extended wakefulness. Each battery consisted of two 10-minute visual Psychomotor Vigilance Tasks, in addition to three administrations of 60-second prosaccade and antisaccade assessments using the NeuroFlex® VR platform. Results Time main effects occurred for reciprocal reaction time, F(3.83,57.37) = 20.54, p <.001, and proportions of lapses/trials, F(3.55,48.33) = 7.36, p <.001. Vigilance troughs occurred around the circadian nadir (19-hours post-wake) with some recovery at final administrations (25-hours post-wake). No associations were found between prosaccade latency and vigilance metrics. Moderate negative (r=-.63, p=.01 & r=-.54, p=.03) associations were found between antisaccade latency and reciprocal reaction time near the nadir, but not the number of lapses per trial. Discussion This preliminary analysis has demonstrated potential sensitivity of the NeuroFlex® platforms ocular measurements to vigilance. Though we have not detected associations between lapses and eye-movement latency, we were limited to the existing output generation of the NeuroFlex® platform in this preliminary investigation. With refined data analyses, we see promise in the NeuroFlex® platforms capability of predicting alertness failure.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».