Motor Vehicle Crashes in Diabetic Patients with Tight Glycemic Control: A Population-based Case Control Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Complications from diabetes mellitus can compromise a driver's ability to safely operate a motor vehicle, yet little is known about whether euglycemia predicts normal driving risks among adults with diabetes. We studied the association between glycosylated hemoglobin (HbA1c) and the risk of a motor vehicle crash using a population-based case control analysis. METHODS AND FINDINGS: We identified consecutive drivers reported to vehicle licensing authorities between January 1, 2005 to January 1, 2007 who had a diagnosis of diabetes mellitus and a HbA1c documented. The risk of a crash was calculated taking into account potential confounders including blood glucose monitoring, complications, and treatments. A total of 57 patients were involved in a crash and 738 were not involved in a crash. The mean HbA1c was lower for those in a crash than controls (7.4% versus 7.9%, unpaired t-test, p = 0.019), equal to a 26% increase in the relative risk of a crash for each 1% reduction in HbA1c (odds ratio = 1.26, 95% confidence interval 1.03-1.54). The trend was evident across the range of HbA1c values and persisted after adjustment for measured confounders (odds ratio = 1.25, 95% confidence interval 1.02-1.55). The two other significant risk factors for a crash were a history of severe hypoglycemia requiring outside assistance (odds ratio = 4.07, 95% confidence interval 2.35-7.04) and later age at diabetes diagnosis (odds ratio per decade = 1.29, 95% confidence interval 1.07-1.57). CONCLUSIONS: In this selected population, tighter glycemic control, as measured by the HbA1c, is associated with an increased risk of a motor vehicle crash.
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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».