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Enregistrement W1999618446 · doi:10.1097/phm.0b013e3181aa001e

Differences between poststroke drivers and nondrivers: demographic characteristics, medical status, and transportation use.

2009· article· en· W1999618446 sur OpenAlexaffabout
Hillel M. Finestone, Shawn Marshall, Dmitry Rozenberg, Raffy C. Moussa, Lynn Hunt, Linda S. Greene-Finestone

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensÉlisabeth Bruyère HospitalToronto Public Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)TaxisRehabilitationTelephone interviewInjury preventionComorbidityPoison controlPhysical therapyMedical emergencyTransport engineeringInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the demographic, medical, and transportation use characteristics of stroke survivors wanting to drive who resumed or did not resume driving and compare the driving habits of those who drove with those of a nonstroke control group. DESIGN: One hundred and six stroke survivors who underwent a driving evaluation at a rehabilitation center in Ottawa, Canada, between 1995 and 2003, participated in a structured telephone interview 4-5 yrs after the evaluation. Information on driving history and transportation use before the driving assessment was obtained from the driving assessment client database. The nonstroke control group was derived from the literature. RESULTS: After stroke, 66% of subjects had resumed driving. Prestroke driving history was similar for drivers and nondrivers. Drivers were younger than nondrivers (mean age +/- SD, 62.7 +/- 12.7 yrs vs. 69.2 +/- 13.4 yrs; P = 0.02), had less medical comorbidity (mean modified Cumulative Illness Rating Scale score, 3.7 +/- 1.97 vs. 5.0 +/- 2.89; P = 0.01), and were less likely to rely on a walker (1.4% vs. 19.4%, P < 0.001). Self-imposed restrictions were reported by 35.7% of drivers. More nondrivers than drivers relied on family/friends (94.4% vs. 41.4%), public transportation (60.7% vs. 35.3%), or taxis (27.8% vs. 2.9%) (all P < 0.05). Drivers reported fewer driving difficulties (e.g., skill, weather, or traffic related; <or=20% for each) than the nonstroke group. Five of 12 licensed patients with stroke who drove to their first assessment failed it. CONCLUSIONS: In a sample of stroke survivors who had similar driving histories before their stroke and who were deemed to have the potential to drive, those who resumed driving after their stroke were younger, had fewer medical problems, and were less disabled than those who did not return to driving. Self-imposed driving restrictions were common. Compared with drivers, nondrivers relied more on friends, family, public transportation, and taxis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,581

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,264 · 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 tête enseignante, 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

Citations29
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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