Repeatability of Cone Contrast Color Vision Tests
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: New computerized color vision tests are gaining popularity in the aviation community. These tests determine color vision status by measuring chromatic sensitivity and they can effectively classify color vision as normal vs. abnormal. However, little information is available regarding their repeatability. We evaluated the repeatability of two such tests: the Operational Based Visual Assessment Cone Contrast Test (OCCT) and the Rabin Cone Contrast Test (RCCT). METHODS: A total of 56 subjects with normal color vision and 63 subjects with defective color vision completed both tests twice over 2 sessions. We determined the repeatability for a normal/abnormal result, between-eye differences in thresholds within a session, and between-session results for each eye. RESULTS: Both tests had excellent repeatability for normal vs. abnormal color vision (i.e., using a cutoff score of 75 Rabin Color Contrast Sensitivity Units). The OCCT also had excellent repeatability for acceptable vs. unacceptable color discrimination (i.e., a cutoff score of 55), whereas the RCCT repeatability was lower. The RCCT's lower repeatability was because the between-eye and between-session Limits of Agreement for the color-defective subjects were approximately ±40 relative sensitivity units. In contrast, the Limits of Agreement for the OCCT ranged from ±10 to ±15. DISCUSSION: These results reinforce the advantage of using a finer stimulus change when estimating cone thresholds in the clinical setting. Hovis JK, Almustanyir A, Glaholt M. Repeatability of cone contrast color vision tests. Aerosp Med Hum Perform. 2025; 96(4):287-295.
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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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».