Examining the validity of eye tracking during the computerized Wisconsin card sorting test in a sample of stroke patients and healthy controls
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Each year, approximately 50,000 Canadians, one million Americans, and millions of people worldwide are hospitalized for stroke. Cognitive impairment is common after experiencing a stroke and is known to affect functioning on daily tasks. While neuropsychological assessments are often employed to assess cognitive abilities and make inferences about functional capabilities, there is growing interest in integrating contemporary technologies to augment assessment. Eye tracking allows previously overlooked information, such as overt visual attention based on fixations and saccades, to be quantified to help elucidate how responses are made during testing. METHOD: = 46). RESULTS: Results provided supporting evidence for the construction, criterion, and ecological validity of eye tracking on the cWCST with inpatients recovering from a stroke. Specifically, eye tracking metrics differentiated between inpatients and controls; fixations on cWCST areas of interest differed between type of response (conceptual versus non-conceptual); and average time per fixation predicted functional status early after a stroke as well as recovery during inpatient rehabilitation, above-and-beyond cWCST scores. Time spent on testing negated the effects of fixation and saccade counts for predicting cWCST performance, due to the substantial overlap in variance. CONCLUSION: Current findings of this preliminary study provided support for the validity of eye tracking, integrated with the cWCST, for inpatients recovering from a stroke. Implications and areas for future research are discussed.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».