Self-Awareness and Self-Ratings of On-Road Driving Performance After Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine self-rated, clinician-rated, and self-awareness of on-road driving performance in individuals with traumatic brain injury (TBI) deemed fit and unfit to resume driving and healthy controls, and to explore their associations with demographic, injury, cognitive, and mood variables. METHODS: Participants included 37 individuals with moderate to severe TBI, and 49 healthy age, sex, and education-matched controls from Australia and Canada. Participants completed an on-road assessment, the Brain Injury Driving Self-Awareness Measure (BIDSAM), and a comprehensive neuropsychological assessment. RESULTS: Awareness scores on the BIDSAM were significantly different between groups, F(2, 83) = 28.44 (P < .001; η = 0.41), with post hoc tests indicating TBI participants who failed the on-road assessment had worse scores compared with those who passed and controls. Poor self-awareness was significantly correlated with reduced psychomotor speed (rs = -0.37; P < .01) and attentional switching (rs = 0.28; P < .01). Worse self-ratings of driving were associated with depression (rs = 0.42; P < .01) and anxiety (rs = 0.38; P < .01). CONCLUSIONS: Individuals with TBI who failed an on-road assessment significantly overestimated their driving ability. Impaired cognitive function was associated with reduced self-awareness of driving. These findings suggest impaired awareness of driving may need to be addressed as part of driver rehabilitation programs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».