P.017 Convergent and contrasting modulation of saccade and pupil responses by several neurodegenerative diseases during free viewing of video clips
Notice bibliographique
Résumé
Background: Saccade and pupil responses are potential neurodegenerative disease biomarkers due to overlap between oculomotor circuitry and disease-affected areas. Instruction-based tasks have previously been examined as biomarker sources, but are arduous for patients with limited cognitive abilities; additionally, few studies have evaluated multiple neurodegenerative pathologies concurrently. Methods: The Ontario Neurodegenerative Disease Research Initiative recruited individuals with Alzheimer’s disease (AD), mild cognitive impairment (MCI), amyotrophic lateral sclerosis (ALS), frontotemporal dementia, progressive supranuclear palsy, or Parkinson’s disease (PD). Patients (n=274, age 40-86) and healthy controls (n=101, age 55-86) viewed 10 minutes of frequently changing video clips without instruction while their eyes were tracked. We evaluated differences in saccade and pupil parameters (e.g. saccade frequency and amplitude, pupil size, responses to clip changes) between groups. Results: Preliminary data indicates low-level behavioural alterations in multiple disease cohorts: increased centre bias, lower overall saccade rate and reduced saccade amplitude. After clip changes, patient groups generally demonstrated lower saccade rate but higher microsaccade rate following clip change to varying degrees. Additionally, pupil responses were blunted (AD, MCI, ALS) or exaggerated (PD). Conclusions: This task may generate behavioural biomarkers even in cognitively impaired populations. Future work should explore the possible effects of factors such as medication and disease stage.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,017 | 0,001 |
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 ».