Suivez mon regard : vers une utilisation de l’oculométrie en pratique clinique courante dans l’évaluation de la négligence spatiale unilatérale
Bibliographic record
Abstract
La négligence spatiale unilatérale (NSU) est un trouble de la cognition spatiale fréquent et invalidant à la suite d’une lésion cérébrale. Les épreuves papier-crayon classiquement utilisées pour l’évaluer sont néanmoins critiquées pour leur manque de sensibilité. De récents travaux suggèrent que l’oculométrie pourrait pallier ces limites. Toutefois, sa complexité et son coût en restreignent l’utilisation en pratique clinique. Un protocole simplifié basé sur un matériel d’oculométrie destiné à l’usage individuel avec exploration visuelle libre d’une image a été proposé à dix patients cérébrolésés droits. Un index spatial illustrant un biais attentionnel a été calculé selon la répartition des points de fixation. Les résultats ont montré une bonne faisabilité auprès de patients hétérogènes et une forte concordance entre cette procédure et les épreuves classiques de détection de la NSU. Ces données renforcent l'intérêt de l’utilisation d’un protocole d’oculométrie simplifié basé sur un matériel abordable dans l’évaluation de la NSU en pratique courante.
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 | 0.026 | 0.069 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".