An international study of the quality of national-level guidelines on driving with medical illness
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical illnesses are associated with a modest increase in crash risk, although many individuals with acute or chronic conditions may remain safe to drive, or pose only temporary risks. Despite the extensive use of national guidelines about driving with medical illness, the quality of these guidelines has not been formally appraised. AIM: To systematically evaluate the quality of selected national guidelines about driving with medical illness. DESIGN: A literature search of bibliographic databases and Internet resources was conducted to identify the guidelines, each of which was formally appraised. METHODS: Eighteen physicians or researchers from Canada, Australia, Ireland, USA and UK appraised nine national guidelines, applying the Appraisal of Guidelines for Research and Evaluation (AGREE II) instrument. RESULTS: Relative strengths were found in AGREE II scores for the domains of scope and purpose, stakeholder involvement and clarity of presentation. However, all guidelines were given low ratings on rigour of development, applicability and documentation of editorial independence. Overall quality ratings ranged from 2.25 to 5.00 out of 7.00, with modifications recommended for 7 of the guidelines. Intra-class coefficients demonstrated fair to excellent appraiser agreement (0.57-0.79). CONCLUSIONS: This study represents the first systematic evaluation of national-level guidelines for determining medical fitness to drive. There is substantive variability in the quality of these guidelines, and rigour of development was a relative weakness. There is a need for rigorous, empirically derived guidance for physicians and licensing authorities when assessing driving in the medically ill.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle