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Enregistrement W4390031802 · doi:10.1159/000535756

Examining Eye Tracking Metrics and Cognitive Function in Post-Stroke Individuals: A Comparison of Visual Searching Tasks between Those with and without Cognitive Impairment

2023· article· en· W4390031802 sur OpenAlexaboutno aff
Marko Ka-Leung Chan, Cho Lee Wong, King Pong Yu, Raymond Kai‐Yu Tong

Notice bibliographique

RevueCerebrovascular Diseases · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGaze Tracking and Assistive Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEye trackingCognitionSaccadeStroke (engine)Eye movementMedicineRehabilitationGazeSmooth pursuitPhysical medicine and rehabilitationMontreal Cognitive AssessmentAudiologyCognitive impairmentPsychologyPhysical therapyArtificial intelligencePsychiatryOphthalmologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: After a stroke, individuals commonly experience visual problems and impaired cognitive function, which can significantly impact their daily lives. In addition to visual neglect and hemianopia, stroke survivors often have difficulties with visual search tasks. Researchers are increasingly interested in using eye tracking technology to study cognitive processing and determine whether eye tracking metrics can be used to screen and assess cognitive impairment in patients with neurological disorders. As such, assessing these areas and understanding their relationship is crucial for effective stroke rehabilitation. METHODS: We enrolled 60 stroke patients in this study and evaluated their eye tracking performance and cognitive function through a series of tests. Subsequently, we divided the subjects into two groups based on their scores on the HK-MoCA test, with scores below 21 out of 30 indicating cognitive impairment. We then compared the eye tracking metrics between the two groups and identified any significant differences that existed. Spearman correlation analysis was conducted to explore the relationship between clinical test scores and eye tracking metrics. Moreover, we employed a Mann-Whitney U test to compare eye tracking metrics between groups with and without cognitive impairment. RESULTS: Our results revealed significant correlations between various eye tracking metrics and cognitive tests (p ≤ 0.001-0.041). Furthermore, the group without cognitive impairment demonstrated higher saccade velocity, gaze path velocity, and shorter time to target than the group with cognitive impairment (p ≤ 0.001-0.040). Receiver operating characteristic curve analyses were performed, and the optimal cut-off values for gaze path velocity and saccade velocity were 329.665 (px/s) (sensitivity = 0.80, specificity = 0.533) and 2.150 (px/ms) (sensitivity = 0.733, specificity = 0.633), respectively. CONCLUSIONS: Our findings indicate a significant correlation between eye tracking metrics and cognitive test scores. Furthermore, the group with cognitive impairment exhibited a significant difference in these metrics, and a cut-off value was identified to predict whether a client was experiencing cognitive impairment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil0,855

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,286 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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