Driving Cessation and Dementia: Results of the Prospective Registry on Dementia in Austria (PRODEM)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the influence of cognitive, functional and behavioral factors, co-morbidities as well as caregiver characteristics on driving cessation in dementia patients. METHODS: The study cohort consists of those 240 dementia cases of the ongoing prospective registry on dementia in Austria (PRODEM) who were former or current car-drivers (mean age 74.2 (±8.8) years, 39.6% females, 80.8% Alzheimer's disease). Reasons for driving cessation were assessed with the patients' caregivers. Standardized questionnaires were used to evaluate patient- and caregiver characteristics. Cognitive functioning was determined by Mini-Mental State Examination (MMSE), the CERAD neuropsychological test battery and Clinical Dementia Rating (CDR), activities of daily living (ADL) by the Disability Assessment for Dementia, behavior by the Neuropsychiatric Inventory (NPI) and caregiver burden by the Zarit burden scale. RESULTS: Among subjects who had ceased driving, 136 (93.8%) did so because of "Unacceptable risk" according to caregiver's judgment. Car accidents and revocation of the driving license were responsible in 8 (5.5%) and 1(0.7%) participant, respectively. Female gender (OR 5.057; 95%CI 1.803-14.180; p = 0.002), constructional abilities (OR 0.611; 95%CI 0.445-0.839; p = 0.002) and impairment in Activities of Daily Living (OR 0.941; 95%CI 0.911-0.973; p<0.001) were the only significant and independent associates of driving cessation. In multivariate analysis none of the currently proposed screening tools for assessment of fitness to drive in elderly subjects including the MMSE and CDR were significantly associated with driving cessation. CONCLUSION: The risk-estimate of caregivers, but not car accidents or revocation of the driving license determines if dementia patients cease driving. Female gender and increasing impairment in constructional abilities and ADL raise the probability for driving cessation. If any of these factors also relates to undesired traffic situations needs to be determined before recommendations for their inclusion into practice parameters for the assessment of driving abilities in the elderly can be derived from our data.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».