The SIMARD Screening Tool to Identify Unfit Drivers
Notice bibliographique
Résumé
Dobbs and Schopflocher published an article in which they introduced a tool to identify people who are unfit to drive because of cognitive impairment. In our view, their conclusion that this tool has ". . . a high degree of accuracy that can be used for immediate decisions in the clinical setting"(1(p119)) is too strongly stated, particularly given that the cut-points they used yield false positive (FP) and false negative (FN) percentages in the 6% to 11% range. We believe the reason for using dual cut-points is to ensure that FP and FN fractions are both controlled very stringently, and that it would be more appropriate to set cut-offs that maintain both of them closer to 1%. Using our own data, we constructed two pairs of dual cut-points-one pair that yielded FP and FN percentages similar to those from the Dobbs and Schopflocher article and another pair that yielded FP and FN percentages no greater than 1%. For the first pair of cut-points, 53% of test results were indeterminate (compared to 50% for Dobbs and Schopflocher). For the second pair of cut-points, 86% of test results were indeterminate. Presumably, the same pattern would be observed in Dobbs and Schopflocher's data if their current dual cut-points were replaced with cut-points that controlled the FP and FN percentages at more appropriate levels. We also plotted receiver operating characteristic curves, and calculated the area under the curve (AUC) for the Screen for the Identification of Cognitively Impaired Medically At-Risk Drivers, A Modification of the DemTect (SIMARD-MD) and for the combination of the Mini-Mental State Examination and Trail-Making Test A (using our data for the latter). The difference between them was trivial (AUC = 0.75 and 0.72, respectively). Taken together, the results of the two analytic approaches suggest that other tools currently in use by physicians perform at least as well as the SIMARD-MD, and that it does not represent a significant breakthrough.
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 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 | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».