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Enregistrement W2015053015 · doi:10.1017/s1041610211002560

A driving cessation program to identify and improve transport and lifestyle issues of older retired and retiring drivers

2012· article· en· W2015053015 sur OpenAlexaboutno aff
Louise Gustafsson, Jacki Liddle, Phyllis Liang, Nancy A. Pachana, Melanie Hoyle, Geoffrey Mitchell, Kryss McKenna

Notice bibliographique

RevueInternational Psychogeriatrics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Medical Research CouncilNational Health and Medical Research Council
Mots-clésFeelingGerontologyIntervention (counseling)PsychologyMedicineNursingSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This study explored the transport and lifestyle issues of older retired and retiring drivers participating in the University of Queensland Driver Retirement Initiative (UQDRIVE), a group program to promote adjustment to driving cessation for retired and retiring older drivers. METHODS: A mixed method research design explored the impact of UQDRIVE on the transport and lifestyle issues of 55 participants who were of mean age 77.9 years and predominantly female (n = 40). The participants included retired (n = 32) and retiring (n = 23) drivers. Transport and lifestyle issues were identified using the Canadian Occupational Performance Measure and rated pre- and post-intervention. RESULTS: Paired t-tests demonstrated a statistically significant improvement in performance (t = 10.5, p < 0.001) and satisfaction (t = 9.9, p < 0.001) scores of individual issues. Qualitative content analysis identified three categories of issues including: protecting my lifestyle; a better understanding of transport options; and being prepared and feeling okay. CONCLUSIONS: Participation in UQDRIVE had a positive and significant effect on the issues of the participants. The results highlight that although all participants stated issues related predominantly to practical concerns, there were trends in the issues identified by the drivers and retired drivers that were consistent with their current phase of the driving cessation process.

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)0,001
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,585

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,402 · 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

Citations20
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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