Fitness to Drive in Patients with Brain Tumours: The Influence of Mandatory Reporting Legislation on Radiation Oncologists in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Certain jurisdictions in Canada legally require that physicians report unfit drivers. Physician attitudes and patterns of practice have yet to be evaluated in Canada for patients with brain tumours. METHODS: We conducted a survey of 97 radiation oncologists, eliciting demographics, knowledge of reporting laws, and attitudes on reporting guidelines for unfit drivers. Eight scenarios with varying disability levels were presented to determine the likelihood of a patient being reported as unfit to drive. Statistical comparisons were made using the Fisher exact test. RESULTS: Of physicians approached, 99% responded, and 97 physicians participated. Most respondents (87%) felt that laws in their province governing the reporting of medically unfit drivers were unclear. Of the responding physicians, 23 (24%) were unable to correctly identify whether their province had mandatory reporting legislation. Physicians from provinces without mandatory reporting legislation were significantly less likely to consider reporting patients to provincial authorities (p = 0.001), and for all clinical scenarios, the likelihood of reporting significantly depended on the physician's provincial legal obligations. CONCLUSIONS: The presence of provincial legislation is of primary importance in determining whether physicians will report brain tumour patients to drivers' licensing authorities. In Canada, clear guidelines have to be developed to help in the assessment of whether brain tumour patients should drive.
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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 | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».