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Enregistrement W4412002626 · doi:10.1038/s41598-025-06271-8

Human achromatic flickers and phosphenes thresholds under extremely low frequency electric stimulations

2025· article· en· W4412002626 sur OpenAlexaff
Nicolas Bouisset, Andres Carvallo, Alexandre Legros

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neural Engineering
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAchromatic lensPhospheneBiologyOpticsPhysicsNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human exposure to extremely low-frequency (< 300 Hz) electric/magnetic fields elicits a stroboscopic visual perception called electro/magneto phosphenes. The induction of phosphenes is the most exhaustively documented effect of in-situ electric fields. Thus, they are used by international guidelines as the basis for limiting human exposure to extremely low-frequency electric and magnetic fields. This study aimed to estimate the phosphene perception locus and threshold during an electric current stimulation for four different frequencies (20, 50, 60, and 100 Hz) and to estimate the associated in-situ electric field. Phosphene perception probabilities were calculated in 20 volunteers using binary logistic regressions applied to perceptual responses resulting from non-invasive transcranial alternating current stimulation between 0 and 2 mA delivered at 20, 50, 60, and 100 Hz. A dosimetry analysis was done to study the in-situ electric field induced in the retina during the electric stimulation. The data indicate that the stimulation current plays a significant role in the model's predictions across all frequencies. Phosphene perception thresholds were lowest at 20 Hz, while no perceptible phosphene were observed at 100 Hz. The findings of this study are crucial for understanding the mechanisms of phosphene induction and further support the retinal origin of phosphenes. The observed thresholds and trends will inform updates to international guidelines and standards.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,740

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2025
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Résumé présentoui

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