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Enregistrement W2102533502 · doi:10.5014/ajot.64.2.259

Supporting Safe Driving With Arthritis: Developing a Driving Toolkit for Clinical Practice and Consumer Use

2010· article· en· W2102533502 sur OpenAlexafffund
Brenda Vrkljan, Ann Cranney, Julia Worswick, Siobhan O’Donnell, Linda Li, Isabelle Gélinas, Anna Byszewski, Malcolm Man‐Son‐Hing, Shawn Marshall

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Occupational Therapy · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationPublic Health Agency of CanadaArthritis SocietyMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésFocus groupMedicineCoding (social sciences)Resource (disambiguation)ArthritisPopulationBusinessComputer scienceMarketingSociologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We conducted a series of focus groups to explore the information needs of clinicians and consumers related to arthritis and driving. An open coding analysis identified common themes across both consumer and clinician-based focus groups that underscored the importance of addressing driving-related concerns and the challenges associated with assessing safety. The results revealed that although driving is critical for maintaining independence and community mobility, drivers with arthritis experience several problems that can affect safe operation of a motor vehicle. Findings from this study are part of a broader research initiative that will inform the development of the Arthritis and Driving toolkit. This toolkit outlines strategies to support safe mobility for people with arthritis and will be an important resource in the coming years given the aging population.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,873

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,137
Tête enseignante GPT0,528
Écart entre enseignants0,391 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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