Clinical Utility of Office‐Based Cognitive Predictors of Fitness to Drive in Persons with Dementia: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To perform a systematic review of evidence available regarding in-office cognitive tests that differentiate safe from unsafe drivers with dementia. DESIGN: A comprehensive literature search of multiple databases including Medline, CINAHL, PsychInfo, AARP Ageline, and Sociofile from 1984 to 2005 was performed. This was supplemented by a search of Current Contents and a review of the bibliographies of all relevant articles. SETTING: English prospective cohort, retrospective cohort, and case-control studies that used accepted diagnostic criteria for dementia or Alzheimer's disease and that employed one of the primary outcomes of crash, simulator assessment, or on-road assessment were included. PARTICIPANTS: Two reviewers. MEASUREMENTS: The reviewers independently assessed study design, main outcome of interest, cognitive tests, and population details and assigned a Newcastle-Ottawa quality assessment rating. RESULTS: Sixteen articles met the inclusion criteria. Tests recommended by guidelines (e.g., the American Medical Association (AMA) and Canadian Medical Association guidelines) for the assessment of fitness to drive did not demonstrate robustly positive findings (e.g., Mini-Mental State Examination, Trails B) or were not evaluated in any of the included studies (e.g., Clock Drawing). Fifteen studies did not report any cutoff scores. CONCLUSION: Without validated cutoff scores, it is impossible to employ tests in a standardized fashion in front-line clinical settings. This study identified a research gap that will prevent the development of evidence-based guidelines. Recommendations to address this gap are that driving researchers routinely perform cutoff score analyses and that stakeholder organizations (e.g., AMA, American Geriatrics Society) sponsor consensus fora to review driving research methodologies.
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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 | 0,009 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».