Development and pilot testing of a decision aid for drivers with dementia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An increasing number of older adults drive automobiles. Given that the prevalence of dementia is rising, it is necessary to address the issue of driving retirement. The purpose of this study is to evaluate how a self-administered decision aid contributed to decision making about driving retirement by individuals living with dementia. The primary outcome measure in this study was decisional conflict. Knowledge, decision, satisfaction with decision, booklet use and booklet acceptability were the secondary outcome measures. METHODS: A mixed methods approach was adopted. Drivers with dementia were recruited from an Aged Care clinic and a Primary Care center in NSW, Australia. Telephone surveys were conducted before and after participants read the decision aid. RESULTS: Twelve participants were recruited (mean age 75, SD 6.7). The primary outcome measure, decisional conflict, improved following use of the decision aid. Most participants felt that the decision aid: (i) was balanced; (ii) presented information well; and (iii) helped them decide about driving. In addition, mean knowledge scores improved after booklet use. CONCLUSIONS: This decision aid shows promise as an acceptable, useful and low-cost tool for drivers with dementia. A self-administered decision aid can be used to assist individuals with dementia decide about driving retirement. A randomized controlled trial is underway to evaluate the effectiveness of the tool.
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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 | 0,013 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».