Correlating Eye-Tracking Fixation Metrics and Neuropsychological Assessment after Ischemic Stroke
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Stroke survivors commonly experience cognitive deficits, which significantly impact their quality of life. Integrating modern technologies like eye tracking into cognitive assessments can provide objective and non-intrusive measurements. Materials and Methods: This study aimed to evaluate the cognitive and visual processing capabilities of stroke patients using eye-tracking metrics and psychological evaluations. A cohort of 84 ischemic stroke patients from the N-PEP-12 clinical study was selected for secondary analysis, based on the availability of eye-tracking data collected during a visual search task using an adapted Trail Making Test. Standardized cognitive assessments, including the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and digit span tasks, were also conducted. Results: Correlation analyses revealed some notable relationships between eye-tracking metrics and cognitive measures, such as a positive correlation between Symbol Search performance and the number of fixations. Anxiety levels were found to be positively correlated with first fixation duration, while longer first fixation durations were associated with poorer cognitive performance. However, most correlations were not statistically significant. Nonparametric ANOVA showed no significant differences in fixation metrics across the visits. Conclusions: These findings suggest a complex relationship between cognitive status, gaze fixation behavior, and psychological well-being in stroke patients. Further research with larger sample sizes and analysis of saccadic eye movements is needed to better understand these relationships and inform effective interventions for stroke rehabilitation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle