Older Driver Training Using Video and Global Positioning System Technology--a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is emerging evidence that older driver training programs with on-road instruction are more effective than driver education programs that are conducted only in the classroom. Although most programs have provided this additional in-vehicle training with a driving instructor and a dual-braked vehicle, technology could assist in providing this feedback. It was hypothesized that participants who received video and global positioning system (GPS) feedback (Video group) in addition to classroom education would improve to a greater extent than those who received a classroom-based course alone (Education) or Control participants. METHODS: Fifty-four participants (32 men and 22 women), 70-89 years old, randomized to one of the three groups, completed the study. All participants underwent pre- and postintervention driving tests, in their own vehicle, on a standardized route, that were recorded with video and GPS equipment. The Video group met with a driving instructor to receive feedback on their driving errors in their preintervention driving test. A blinded assessor scored all driving tests in random order. RESULTS: The Video group significantly reduced their driving errors by 25% (p < .05) following the intervention, whereas the other two groups did not change significantly. Fifty-two percent of participants from the Video group improved their global safety rating, whereas only 5.3% in the Control and 22.2% in the Education groups did. CONCLUSIONS: This study suggests that direct driving feedback using video and GPS technology could be an effective and novel means to provide older driver education.
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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) | 0,002 | 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 ».