The Mini‐Mental State Examination, Clinical Factors, and Motor Vehicle Crash Risk
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine the association between Mini-Mental State Examination (MMSE) score and motor vehicle crash (MVC) risk in a large cohort of community-dwelling participants with cardiovascular disease (CVD) or diabetes mellitus. DESIGN: Prospective observational study. SETTING: Participants enrolled in the Ongoing Telmisartan Alone and in Combination With Ramipril Global End Point Trial and Telmisartan Randomized Assessment Study in ACE Intolerant Subjects with Cardiovascular Disease clinical trial, which included individuals aged 55 and older with CVD or diabetes mellitus. PARTICIPANTS: Totally 17,538 frequent drivers (defined as driving at least once per week) who had completed a baseline MMSE. MEASUREMENTS: Involvement in a MVC as the driver. RESULTS: Baseline MMSE score was divided into four categories: 30, 27-29, 24-26, and <24. The median MMSE score was 29 (interquartile range 27-30), and 726 (4.1%) has a MMSE score of less than 24 at baseline. After a mean follow-up of 4.5 years, 1,068 (6.1%) participants were drivers in a MVC. Lower scores were not associated with future MVCs (MMSE score 29-27, hazard ratio (HR)=1.06, 95% confidence interval (CI)=0.93-1.22); MMSE score 26-24, HR=0.96, 95% CI=0.78-1.19; MMSE score<24, HR=0.72, 95% CI=0.50-1.05) on multivariable analysis. A MVC within the previous 2 years (HR=2.68, 95% CI=2.29-3.13) was the strongest predictor of future MVCs. Other clinical factors associated with greater MVC risk were depression, falls within the previous year, sleep apnea, and lower baseline systolic blood pressure. CONCLUSION: In a population of frequent drivers, the MMSE does not predict MVCs. Other clinical factors have a stronger association with MVC risk.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».