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Enregistrement W4393947367 · doi:10.1038/s41598-024-58363-6

Development and validation of a questionnaire for assessing visual and auditory spatial localization abilities in dual sensory impairment

2024· article· en· W4393947367 sur OpenAlexaff
Ying-Zi Xiong, Joseph Paul Nemargut, Chris Bradley, Walter Wittich, Gordon E. Legge

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTactile and Sensory Interactions
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesEnvision Research InstituteNational Eye InstituteNational Institutes of HealthResearch to Prevent Blindness
Mots-clésSensory systemAudiologyDual (grammatical number)Visual impairmentComputer scienceNeurosciencePsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spatial localization is important for social interaction and safe mobility, and relies heavily on vision and hearing. While people with vision or hearing impairment compensate with their intact sense, people with dual sensory impairment (DSI) may require rehabilitation strategies that take both impairments into account. There is currently no tool for assessing the joint effect of vision and hearing impairment on spatial localization in this large and increasing population. To this end, we developed a novel Dual Sensory Spatial Localization Questionnaire (DS-SLQ) that consists of 35 everyday spatial localization tasks. The DS-SLQ asks participants about their difficulty completing different tasks using only vision or hearing, as well as the primary sense they rely on for each task. We administered the DS-SLQ to 104 participants with heterogenous vision and hearing status. Rasch analysis confirmed the psychometric validity of the DS-SLQ and the feasibility of comparing vision and hearing spatial abilities in a unified framework. Vision and hearing impairment were associated with decreased visual and auditory spatial abilities. Differences between vision and hearing abilities predicted overall sensory reliance patterns. In DSI rehabilitation, DS-SLQ may be useful for measuring vision and hearing spatial localization abilities and predicting the better sense for completing different spatial localization tasks.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations21
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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