An international study of the quality of national-level guidelines on driving with medical illness
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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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 | 0,194 | 0,560 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».