Evidence-Based Review of Interventions for Medically At-Risk Older Drivers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE. To conduct an evidence-based review of intervention studies of older drivers with medical conditions. METHOD. We used the American Occupational Therapy Association's classification criteria (Levels I-V, I = highest level of evidence) to identify driving interventions. We classified studies using letters to represent the strength of recommendations: A = strongly recommend the intervention; B = recommend intervention is provided routinely; C = weak evidence that the intervention can improve outcomes; D = recommend not to provide the intervention; I = insufficient evidence to recommend for or against the intervention. RESULTS. For clients with stroke, we recommend a graded simulator intervention (A) and multimodal training in traffic theory knowledge and on-road interventions (B); we make no recommendation for or against Dynavision, Useful Field of View, or visual-perceptual interventions (I). For clients with visual deficits, we recommend educational intervention (A) and bioptic training (B); we make no recommendation for or against prism lenses (I). For clients with dementia, we recommend driving restriction interventions (C) and make no recommendation for or against use of compensatory driving strategies (I). CONCLUSION. Level I studies are needed to identify effective interventions for medically at-risk older 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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».