Validity of the Mini‐Mental State Examination and the Montreal Cognitive Assessment in the Prediction of Driving Test Outcome
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate the effectiveness of two cognitive screening measures, the Mini-Mental State Examination (MMSE) and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), in predicting driving test outcome for individuals with and without cognitive impairment. DESIGN: Retrospective cohort study. SETTING: A clinical driving evaluation program at a teaching hospital in the United States. PARTICIPANTS: Adult drivers who underwent assessment with the MMSE and MoCA as part of a comprehensive driving evaluation between 2010 and 2014 (N=92). MEASUREMENTS: MMSE and MoCA total scores were independent variables. The outcome measure was performance on a standardized road test. RESULTS: A preestablished diagnosis of cognitive impairment enhanced the validity of cognitive screening measures in the identification of at-risk drivers. In individuals with cognitive impairment there was a significant relationship between MoCA score and on-road outcome. Specifically, an individual was 1.36 times as likely to fail the road test with each 1-point decrease in MoCA score. No such relationship was detected in those without a diagnosis of cognitive impairment. CONCLUSION: For individuals who have not been diagnosed with cognitive impairment, neither the MMSE nor the MoCA can be reliably used as an indicator of driving risk, but for individuals with a preestablished diagnosis of cognitive impairment, the MoCA is a useful tool in this regard. A score on the MoCA of 18 or less should raise concerns about driving safety.
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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 | 0,011 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».