Eye-tracking in adult depression: protocol for a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In recent years, eye-tracking has been proposed as a promising tool to identify potential biomarkers for mental disorders, including major depression. We will conduct an updated systematic review and meta-analysis on eye-tracking research in adults with major depressive disorder or other clinically diagnosed depressive disorders. METHODS AND ANALYSIS: This protocol follows all reporting items in the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Protocol extension. We will conduct a systematic search of PubMed, PsycINFO, Google Scholar and EMBASE for sources published up until March 2023. Abstract and full-text review will be completed independently by two reviewers. Non-randomised studies using eye movement tasks in individuals with a depressive disorder versus controls will be included. Eye movement tasks of interest include, but are not limited to, saccade, smooth pursuit, fixation, free-viewing, attentional disengagement, visual search and attentional blink tasks. Results will be categorised by eye movement task. Risk of bias will be assessed using the National Institutes of Health Quality Assessment Tool for Observational Cohort and Cross-Sectional Studies and confidence in cumulative evidence will be assessed using Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluation criteria. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethics approval is not required due to the nature of the proposed analysis. Results will be disseminated through a journal article, conference presentations and/or dissertations.
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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 | 0,074 | 0,122 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,084 | 0,011 |
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 ».