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Enregistrement W1578003141 · doi:10.1161/str.46.suppl_1.tp123

Abstract T P123: Impairment in Cognitively Demanding Driving Situations after Acute Mild Ischemic Stroke

2015· article· en· W1578003141 sur OpenAlexaff
Megan A. Hird, K Veselý, Leah E. Christie, Melissa A. Alves, Jitphapa Pongmoragot, Gustavo Saposnik, Tom A. Schweizer

Notice bibliographique

RevueStroke · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)Driving simulatorIschemic strokeAcute strokePhysical medicine and rehabilitationAudiologyCardiologyInternal medicineIschemiaSimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Guidelines established by prominent governing bodies recommend that patients should wait a minimum of one month before resuming driving after stroke; however, these guidelines are not based on empirical evidence. Furthermore, many patients report resuming driving within the one-month period post-stroke. The aim of this study was to investigate the driving performance of mild stroke patients within the acute phase of injury. It was hypothesized that patients with acute stroke would exhibit more errors in general (e.g. collisions, speed exceedances, centre line crossings) and during cognitively demanding aspects of driving (i.e. left turns with traffic), but not routine aspects of driving (i.e. straight driving and right turns). Methods: The current study used driving simulator technology (STISIM) to compare the driving performance of 10 patients with acute mild ischemic stroke (NIHSS<7, within 7 days post-stroke) to that of 10 healthy, age- and education-matched controls. Patients and controls completed several driving tasks that increased in complexity, from routine right and left turns to cognitively demanding left turns with traffic, where most accidents occur, and a bus following task, which requires a high degree of sustained attention. Results: On average, stroke patients committed over twice as many errors as controls (12.4 vs 6.0, p< 0.01). Although there was no difference between patients and controls in the number of errors committed during routine right and left turns, patients committed more errors during left turns with traffic (2.4 vs 1.3, p<0.05) and a bus following task (8.2 vs 2.1, p<0.05). Conclusions: Patients with acute mild ischemic stroke may be able to maintain driving performance during basic tasks (e.g. straight driving, right turns) and deficits may become apparent during cognitively complex tasks (e.g. left turns with traffic and bus following). The results highlight the importance of healthcare professionals providing driving advice to their patients post-stroke, particularly in the acute phase of injury. Future longitudinal research is required to determine when patients with mild stroke can safely resume driving.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,329 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2015
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