Not If, But When: Impact of a Driving and Dementia Awareness and Education Campaign for Primary Care Physicians
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Canadian physicians are responsible for assessing medical fitness to drive; however, national data indicate that physicians lack confidence in performing such assessments and face numerous barriers to addressing driving in patients with dementia. We report on the impact of a provincial Web-based resource (www.notifbutwhen.ca) regarding driving cessation in dementia aimed towards primary care physicians (PCPs). METHODS: A pre/post cross-sectional survey (n = 134 baseline and n = 113 follow-up) of English-speaking, Nova Scotian PCPs. Descriptive statistics, chi-square, Pearson correlation, and multivariable logistic regression (controlling for sex, years of practice, and practice type) are reported. RESULTS: Most PCPs consider discussions regarding driving cessation to be routine part of dementia care; however, report multiple barriers to such discussions. Although the Web-based resource and awareness campaign were not associated with improvement in physician comfort in assessing driving risk in dementia, after completion of the campaign, fewer PCPs reported avoiding the topic of driving. Additionally, family resistance and lack of resources were less often reported as barriers. CONCLUSIONS: Despite a lack of confidence, Nova Scotian PCPs routinely discuss driving cessation, and perform driving assessments for individuals with dementia. The Web-based resource and awareness campaign have shown moderate effectiveness in addressing specific barriers to assessment (e.g., caregiver resistance, lack of resources). Future efforts will address additional barriers, such as lack of comfort in decision-making.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».