Importance d’optimiser l’afférence visuelle chez la personne âgée vulnérable vivant en institution
Bibliographic record
Abstract
L’acuité visuelle est une mesure importante effectuée lors de l’examen visuel afin de vérifier la capacité d’une personne à bien voir et guider l’ajustement de la réfraction oculaire. Il s’agit d’un test de routine qui s’effectue généralement en quelques minutes et sans difficulté particulière. Cette mesure peut par contre être plus difficile à obtenir chez la personne âgée atteinte de troubles de la cognition ou de la communication. Ceci pourrait être le cas par exemple chez la personne âgée atteinte de démence ou celle souffrant d’aphasie suite à un accident vasculaire cérébral. Le but de cet article est de présenter certains aspects du vieillissement de la population, des données liées à l’institutionnalisation de la personne âgée, diverses conditions plus prévalentes liées à l’âge, ainsi que des facteurs particuliers démontrant l’importance d’optimiser la vision chez les personnes âgées. Finalement, cet article fera un survol de diverses échelles disponibles pour mesurer l’acuité visuelle.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".