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Enregistrement W4405696952 · doi:10.3390/brainsci14121288

Age- and Sex-Based Developmental Biomarkers in Eye Movements

2024· article· en· W4405696952 sur OpenAlexaff
Frederick Robert Carrick, Melissa Hunfalvay, Takumi Bolte, Sergio F. Azzolino, Mahera Abdulrahman, Ahmed Hankir, Matthew Michael Antonucci, Nouf Alrumaihi

Notice bibliographique

RevueBrain Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmooth pursuitEye movementFixation (population genetics)PsychologyNormativeCognitionEye trackingElectrooculographyDevelopmental psychologyMedicineNeurosciencePopulationArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Eye movement research serves as a critical tool for assessing brain function, diagnosing neurological and psychiatric disorders, and understanding cognition and behavior. Sex differences have largely been under reported or ignored in neurological research. However, eye movement features provide biomarkers that are useful for disease classification with superior accuracy and robustness compared to previous classifiers for neurological diseases. Neurological diseases have a sex specificity, yet eye movement analysis has not been specific to our understanding of sex differences. Methods: The study involved subjects recruited from 804 sites equipped with RightEye Vision Systems, primarily located in optometry practices across the United States. Subjects completed six eye movement assessments: circular smooth pursuit (CSP), horizontal smooth pursuit (HSP), vertical smooth pursuit (VSP), horizontal saccades (HS), vertical saccades (VS), and fixation stability (FS). Eye movements were analyzed and classified in accordance with age and sex by multiple t-tests and linear regression models. Results: This study represented a large sample size of 23,557 subjects, with 11,871 males and 11,686 females representing ages from birth through 80 years of age. We observed statistically significant differences for all eye movement functions between males and females. Conclusions: We demonstrate that eye movements are sex-specific and offer normative data to compare sex-specific eye movement function by age. Novel baseline metrics can be compared to individual performance, regardless of sex. This study represents significant progress in linking eye movements with brain function and clinical syndromes, allowing researchers and clinicians to stratify individuals by age and sex.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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)0,0020,000

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 Opus0,162
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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