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Enregistrement W4386244559 · doi:10.1167/jov.23.9.5083

Eye movements reveal alternative problem-solving strategies in concussed individuals during performance of the Tower of London task

2023· article· en· W4386244559 sur OpenAlexaff
Naila Ayala, Abdullah Zafar, Ewa Niechwiej‐Szwedo

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGazeNeurocognitivePsychologyTask (project management)CognitionPhysical medicine and rehabilitationWorking memoryRehabilitationCognitive psychologyConcussionPoison controlMedicineInjury preventionPsychiatryMedical emergencyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Eye movements may be used to probe higher-level cognitive processes (i.e., executive functions: EF) that support goal-directed behaviours. Since EFs are related to various aspects of life (i.e., mental/physical health, job success, etc.), eye movements could serve as an indicator for monitoring the progression of outcomes related to disease and rehabilitation in clinical populations. Concussion, a mild traumatic brain injury, is associated with subtle neurocognitive deficits that hinder an individual’s real-life performance (i.e., work, school, etc.) long after their clinical symptoms have resolved. Previous work with healthy adults has shown that distinct patterns of gaze behaviour are associated with increased planning and working memory demands. We expand on this work by characterizing gaze behaviour in asymptomatic adults with a history of concussion (>6 months prior) using a challenging problem-solving task (i.e., Tower of London: TOL). Six participants completed the TOL task and gaze was recorded across 28 trials of increasing task difficulty. Our results demonstrated that as task difficulty increased, performance accuracy decreased, while the initial planning and execution movement times increased (ps<0.001). A gaze bias was demonstrated toward the work-space (~60%) during the initial planning and execution intervals (ps<0.002). Notably, participants with concussion did not show the well-documented task difficulty-dependent increase in work-space dwell time. Gaze transition entropy (GTE) (i.e., scan path complexity) increased as a function of task difficulty during the planning (p=0.001) and execution stages (p=0.015). Moreover, GTE was significantly higher in the concussed group when compared to a previous study with healthy adults. As such, our findings provide evidence that asymptomatic individuals with a history of concussion engage in alternative, less efficient planning and problem-solving strategies when performing the TOL task. These strategies allow them to perform the task well when the difficulty level is low-moderate, but performance deficits become apparent in more difficult task conditions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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