Utility of the MOCA as a cognitive predictor for fitness to drive
Notice bibliographique
Résumé
Determining fitness to drive is a major concern affecting aging and disabled populations, particularly concerning reduced cognitive functioning, functional limitations and reduced vision [1, 2]. The Royal Society for Prevention of Accidents encourages aging drivers to maintain their licence (for independence, mobility and quality of life), emphasising that prematurely removing someone’s driving licence negatively affects their quality of life - the consequences of which outweigh the chance of being involved in a collision, for both the driver and the remainder of society [3].\nThe gold standard test in the United Kingdom (UK) to determine the ability to drive is an on-road driving assessment, and clinicians have the opportunity to refer patients to an independent Mobility Centre (accredited by Driving Mobility) where an assessment will be performed based upon on-road driving experience as judged by a professional driving instructor and occupational therapist[4]. The assessment is resource expensive and only a limited number of individuals are referred. To date no screening test is clinically implemented in the UK which accurately determines fitness to drive[4].\nThis study sets out to evaluate the potential of the Montreal Cognitive Assessment (MOCA) as a screening tool, for people with concerns regarding cognitive capacity; to determine pass/fail cuts offs for on-road driving assessment.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,008 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».