Visual Testing for Readiness to Drive After Stroke
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to determine the ability of a visual-perception assessment tool, the Motor-Free Visual Perception Test, to predict on-road driving outcome in subjects with stroke. DESIGN: This was a retrospective study of 269 individuals with stroke who completed visual-perception testing and an on-road driving evaluation. Driving evaluators from six evaluation sites in Canada and the United States participated. Visual-perception was assessed using the Motor-Free Visual Perception Test. Scores range from 0 to 36, with a higher score indicating better visual perception. A structured on-road driving evaluation was performed to determine fitness to drive. Based on driving behaviors, a pass or fail outcome was determined by the examiner. RESULTS: The results indicated that, using a score on the Motor-Free Visual Perception Test of < or =30 to indicate poor visual-perception and >30 to indicate good visual perception, the positive predictive value of the Motor-Free Visual Perception Test in identifying those who would fail the on-road test was 60.9% (n = 67/110). The corresponding negative predictive value was 64.2% (n = 102/159). Univariate logistic regression analyses revealed that older age, low Motor-Free Visual Perception Test scores and a right hemisphere lesion contributed significantly to identifying those who failed the on-road test. CONCLUSIONS: The predictive validity of the Motor-Free Visual Perception Test is not sufficiently high to warrant its use as the sole screening tool in identifying those who are unfit to undergo an on-road evaluation.
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 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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».