Concussion can increase the risk of visually induced motion sickness
Notice bibliographique
Résumé
Concussion can lead to various symptoms such as balance problems, memory impairments, dizziness, and/or headaches. It has been previously suggested that during self-motion relevant tasks, individuals with concussion may rely heavily on visual information to compensate for potentially less reliable vestibular inputs and/or problems with multisensory integration. As such, concussed individuals may also be more sensitive to other visually-driven sensations such as visually induced motion sickness (VIMS). To investigate whether concussed individuals are at elevated risk of experiencing VIMS, we exposed participants with concussion (n = 16) and healthy controls (n = 15) to a virtual scene depicting visual self-motion down a grocery store aisle at different speeds. Participants with concussion were further separated into symptomatic and asymptomatic groups. VIMS was measured with the SSQ before and after stimulus exposure, and visual dependence, self-reported dizziness, and somatization were recorded at baseline. Results showed that concussed participants who were symptomatic demonstrated significantly higher SSQ scores after stimulus presentation compared to healthy controls and those who were asymptomatic. Visual dependence was positively correlated with the level of VIMS in healthy controls and participants with concussion. Our results suggest that the presence of concussion symptoms at time of testing significantly increased the risk and severity of VIMS. This finding is of relevance with regards to the use of visual display devices such as Virtual Reality applications in the assessment and rehabilitation of individuals with concussion.
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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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».