Steering simulation performance in patients with obstructive sleep apnoea and matched control subjects
Notice bibliographique
Résumé
Patients with obstructive pulmonary disease (OSA) have an increased rate of driving accidents, perhaps due to poor vigilance or impaired cognitive skills that influence their driving ability. The authors have assessed whether patients with OSA perform differently to control subjects on a steering simulator which allows the separate assessment of the two visual tasks required for steering a car, immediate positioning on road with reference to the road edges, and assessment of the curve of the oncoming road which allows faster driving. Twelve patients with OSA and 12 control subjects, matched for age, sex and driving experience, performed three 30-min drives with either all the oncoming road visible, only the near part of the road visible, or only the distant part of the road visible. Steering was assessed by measuring the SD around the theoretical perfect path (steering error) and the number of times the driver went "off road". Subjects identified the appearance of target numbers at the four corners of the screen as quickly as possible, thus making the test a divided attention task. Patients with OSA performed significantly less well on the three different road fields as measured by steering error (p<0.001), time to detect the target number (p<0.03), and off road events (p<0.03). The patients appeared to be particularly impaired on the two drives when only part of the road ahead was available to guide steering. This steering simulator, with its more realistic view of the road ahead, identifies impaired performance in patients with obstructive sleep apnoea. In addition it suggests that patients with obstructive sleep apnoea may be more disadvantaged compared to normal subjects when the view of the road ahead is limited (such as in fog).
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».