A randomized clinical trial to determine effectiveness of driving simulator retraining on the driving performance of clients with neurological impairment
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
Introduction Following a neurological event, returning to driving is an important activity contributing to improved participation within the community. The purpose of this study was to examine the effectiveness of driving simulator retraining on driving in clients with neurological impairment and to examine factors associated with treatment effectiveness. Method Individuals with non-degenerative brain injury were randomized to either a simulator training or control group. The simulator group received individualized training (16 sessions) using a driving simulator. The control group did not receive intervention. A blind evaluator assessed participants on the DriveAble On-Road Driving Evaluation. Results There was no significant difference between groups in the proportion of individuals who passed the driving evaluation (Chi 2 = 0.65; p = 0.42; CI = −0.41 to +0.17). However, participants with moderate impairment who received simulator training were more likely to pass the driving test compared with those in the control group (86% versus 17%; Chi 2 = 6.2; p = 0.03; CI = −1.00 to −0.30). There were no differences in pass rate according to diagnosis, gender, or for those with severe impairments. Conclusion Results provide clinicians with preliminary information on the potential clinical usefulness of driving simulator training. While the findings do not support simulator retraining for the group as a whole, they suggest that clients with moderate impairment have the potential to benefit.
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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 | 0,015 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 découle