A scoping review and critique of the Input–Output subtyping dimension of spatial neglect
Notice bibliographique
Résumé
Spatial neglect is a common and debilitating disorder after stroke whereby individuals have difficulty reporting, orienting, and/or responding to the contralesional side of space. Given the heterogeneity of neglect symptom presentation, various neglect subtypes have been proposed to better characterize the disorder. This review focuses on the distinction between Input neglect (i.e., difficulty perceiving and/or attending to contralesional stimuli) and Output neglect (i.e., difficulty planning and/or executing movements toward contralesional stimuli). Conceptualizations of Input and Output neglect have varied considerably. We provide a novel summary of the terminology, measurement approaches, and neural correlates of these subtypes. A protocol detailing our systematic scoping review strategy is registered on the Open Science Framework (https://osf.io/bvtxf/). For feasibility and greater comparability across studies, we limited our inclusion criteria to tasks focused on visual stimuli and upper-limb movements. A total of 110 articles were included in the review. Subtyping tasks were categorized based on whether they mainly manipulated aspects of the input (i.e., congruence of visual input with motor output, presence of visual input) or the output (i.e., modality, goal, or direction of output) to produce an Input-Output subtype dissociation. We used our review results to identify four main critiques of this literature: 1) lack of consistency/clarity in conceptual models; 2) methodological issues of dissociating Input and Output subtypes; 3) a need for updated neural theories; and 4) barriers to clinical application. We discuss the lessons learned from this subtyping dimension that can be applied to future research on neglect subtype assessment and treatment.
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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 | 0,198 | 0,496 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,048 | 0,043 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».