Predictive validity of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) as a screening tool for on-road driving performance
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The objectives of this study are to determine (1) the ability of the Montreal Cognitive Assessment to predict on-road driving performance in drivers with a neurological condition and elderly drivers with suspected cognitive decline, and (2) the association between the performance on the Useful Field of View and the performance on the Montreal Cognitive Assessment. Method This study used a retrospective design. Clients were included who had completed the Montreal Cognitive Assessment and the on-road driving evaluation from November 2006 to May 2009 ( n = 154) in a driving rehabilitation program in the Montreal Area. Total scores on the Montreal Cognitive Assessment, Useful Field of View risk categories, pass or fail outcomes from an on-road evaluation, as well as demographic and clinical characteristics were recorded from participants’ medical charts. Results The Montreal Cognitive Assessment was found to have a sensitivity of 84.5% and a specificity of 50% with a cut-off of ≤25. It was significantly associated with the Useful Field of View risk category. Conclusion The Montreal Cognitive Assessment could be a valuable screening tool. However, its predictive validity is not strong enough to recommend its use as the sole instrument for identifying unfit drivers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».