Health conditions, health symptoms and driving difficulties in older adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Previous research has indicated that age-related medical or health conditions can affect driving performance in older adults but little, if any, research has examined the mechanisms through which health conditions affect driving difficulties in older adults. DESIGN: Cross-sectional, correlational study. SETTING: Random sample from the community. We examined the nature of the relations among health conditions, health-related symptoms, physical fitness levels and specific types of self-reported driving difficulties in a random sample of older adults. PARTICIPANTS: Three hundred eighteen adults 60 years of age or older. INTERVENTION: None. MEASUREMENTS: General health, health-related symptoms, driving-related difficulties and physical activity. RESULTS: Our findings support the position that health-related symptoms are more clearly associated with driving difficulties than are health conditions, and mediate the relations between health conditions and driving difficulties. Health-related symptoms involving the spine and lower body appeared to be particularly relevant to difficulties with driving experienced in those body areas (i.e. spine and lower body). CONCLUSION: These findings are encouraging, in that the most frequently reported symptoms are in areas highly amenable to modification and, in that most of our respondents indicated a willingness to engage in exercise if an association between fitness and driving was demonstrated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».