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Enregistrement W4396708913 · doi:10.21203/rs.3.rs-4317194/v1

The Visual Midline and its Associations in Healthy Adults

2024· preprint· en· W4396708913 sur OpenAlexaffabout
Ran Ding, Amritha Stalin, Susan J. Leat, Tammy Labreche

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueSpatial Neglect and Hemispheric Dysfunction
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A visual midline (VM) shift may be experienced by some individuals post-stroke, but its associations with other variables are unclear. This study explored the relationships between the VM and other vision and non-vision variables in healthy adults. Normative data were calculated, and repeatability was assessed for each test. 93 participants without a history of visual or neurological impairment were recruited. Horizontal and vertical VM were measured using a VM gauge. During visit 1, the line bisection test (LBT) for spatial neglect, ocular dominance (OD), subjective straight-ahead (SSA), and visual open loop testing were also conducted. During visit 2, all assessments were repeated in Hong Kong while participants in Canada repeated VM measurements. Results showed no significant correlation between VM gauge measurements and other vision variables for either visit (P > 0.05). Age was significantly correlated with the absolute vertical VM during the first visit (Spearman’s rho = 0.47, P < 0.001), and with the absolute horizontal VM during the second visit (Spearman’s rho = 0.30, P = 0.004). LBT and OD tests had good repeatability (Limits of Agreement for Repeatability were 4 mm for LBT and 7 cm for OD). The visual open loop and SSA had poorer repeatability. This study revealed that VM is not associated with other vision variables in healthy adults. Therefore, it may be processed by independent neurological processing. This information is important for understanding the origins of VM shift, and normative data will aid clinicians in diagnosis.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,355 · 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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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