Assessment of Driving‐Related Skills Prediction of Unsafe Driving in Older Adults in the Office Setting
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine the sensitivity and specificity of the Assessment of Driving-Related Skills (ADReS), a clinical tool recommended by the American Medical Association for identifying potentially unsafe older drivers that includes tests of vision, motor function, and cognition. DESIGN: Cross-sectional observation study. SETTING: Memory assessment outpatient clinic of a university hospital. PARTICIPANTS: Drivers with normal cognition (n = 47) and cognitive impairment (n = 75). MEASUREMENTS: A neurologist completed the ADReS during an office visit. Additional cognitive tests of executive, visuospatial, and visuomotor function were also performed. On a separate day, participants completed a standardized on-road test, assessed by a professional driving instructor using a global safety rating and a quantitative driving score. RESULTS: In this sample of currently active older drivers with and without cognitive impairment, measures of cognition-particularly the Trail-Making Test Part B-were more highly correlated with driving scores than other measures of function. Using recommended scoring procedures, the ADReS had a sensitivity of 0.81 for detecting impaired driving on the road test, with a specificity of 0.32 and an area under the receiver operating characteristic curve (AUC) of 0.57. A logistic regression model that incorporated computerized maze task and Mini-Mental State Examination scores improved overall classification accuracy, yielding a sensitivity of 0.61, a specificity of 0.84, and an AUC of 0.80. CONCLUSION: In its present form, the ADReS has limited utility as an office screen for individuals who should undergo formal driving assessment. Improved scoring methods and screening tests with greater diagnostic accuracy than the ADReS are needed for general office practice.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle