Replication data for: Eye tracking and machine learning to assess cognitive impairment in post-COVID-19 patients
Notice bibliographique
Résumé
Participants with Post-COVID condition taking part in the Nautilus study (ClinicalTrials.gov ID: NCT05307575) and the Rehab COVID (ClinicalTrials.gov ID: NCT05846126) recruited by the Consorci Sanitari de Terrassa (Terrassa, Barcelona, Spain) between November 2021 and February 2024 were invited to participate. The protocol was approved by the Drug Research Ethics Committee (CEIm) of Consorci Sanitari de Terrassa (02-20-107-070) and designed in accordance with the Declaration of Helsinki. This dataset contains eye-tracking and neuropsychological assessment data collected from individuals with post-COVID-19 condition (PCC) as part of a study exploring the relationship between oculomotor metrics and cognitive performance. Eye movement data were recorded using the EyeLink 1000 Plus system (SR-Research Ltd., Ottawa, Canada), and are provided in .edf file format. Files beginning with “0” correspond to the following tasks: Fixation Smooth Pursuit Pupil Light Reaction Files beginning with “s” contain raw data for the saccade tasks, which include multiple paradigms. Stimulus presentation was randomized per participant. A .mat file is provided containing: The order of paradigm presentation The order of stimulus presentation Information about stimulus amplitude, direction, and inter-stimulus timing, all of which were randomized. Neuropsychological Data An accompanying .xlsx file includes participants’ scores from a battery of neuropsychological tests: Digit Symbol Test Digit Span Backward Test Trail Making Test (Parts A and B) Stroop Color and Word Test Controlled Oral Word Association Test (COWAT)
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 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 | 0,010 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,102 | 0,026 |
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 ».