Multiple Chronic Medical Conditions and Associated Driving Risk: A Systematic Review
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
BACKGROUND: Numerous medical conditions can affect one's ability to operate a motor vehicle. The likelihood of having multiple medical conditions increases with advancing age; however, the interplay of the associated impairments has not been previously addressed in the literature. OBJECTIVE: To identify the incremental risks for the effects of multiple chronic medical conditions on driving ability and crash risk. METHODS: A comprehensive English-language literature search using the keywords driving, motor vehicle crashes, accidents, multiple medical conditions, and chronic medical conditions was completed. To be included, the article had to address the effects of the combination of multiple chronic medical conditions on driving and include a relevant outcome, such as crashes, driving violations, on-road driving assessment, driving simulator assessment, or driving cessation/avoidance patterns. RESULTS: The overall trend was for increasing number of chronic medical conditions to be associated with higher crash risk and higher likelihood of driving cessation. Although there is some evidence that impaired functional abilities are associated with poorer driving outcome, most of the studies do not support this. No studies were identified that evaluated compensation techniques for drivers with multiple chronic medical conditions with the exception of driving avoidance or self-restriction. CONCLUSIONS: The evidence supports the view that drivers with more chronic medical conditions tend to cease driving or engage in driving avoidance. The myriad combinations of diseases and disease severity present a level of complexity that complicates making informed decisions about driving with multiple chronic medical conditions.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle