A Systematic Review and Meta-Analysis of On-Road Simulator and Cognitive Driving Assessment in Alzheimer’s Disease and Mild Cognitive Impairment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many individuals with Alzheimer's disease (AD) and mild cognitive impairment (MCI) are at an increased risk of driving impairment. There is a need for tools with sufficient validity to help clinicians assess driving ability. OBJECTIVE: Provide a systematic review and meta-analysis of the primary driving assessment methods (on-road, cognitive, driving simulation assessments) in patients with MCI and AD. METHODS: We investigated (1) the predictive utility of cognitive tests and domains, and (2) the areas and degree of driving impairment in patients with MCI and AD. Effect sizes were derived and analyzed in a random effects model. RESULTS: Thirty-two articles (including 1,293 AD patients, 92 MCI patients, 2,040 healthy older controls) met inclusion criteria. Driving outcomes included: On-road test scores, pass/fail classifications, errors; caregiver reports; real world crash involvement; and driving simulator collisions/risky behavior. Executive function (ES [95% CI]; 0.61 [0.41, 0.81]), attention (0.55 [0.33, 0.77]), visuospatial function (0.50 [0.34, 0.65]), and global cognition (0.61 [0.39, 0.83]) emerged as significant predictors of driving performance. Trail Making Test Part B (TMT-B, 0.61 [0.28, 0.94]), TMT-A (0.65 [0.08, 1.21]), and Maze test (0.88 [0.60, 1.15]) emerged as the best single predictors of driving performance. Patients with very mild AD (CDR = 0.5) mild AD (CDR = 1) were more likely to fail an on-road test than healthy control drivers (CDR = 0), with failure rates of 13.6%, 33.3% and 1.6%, respectively. CONCLUSION: The driving ability of patients with MCI and AD appears to be related to degree of cognitive impairment. Across studies, there are inconsistent cognitive predictors and reported driving outcomes in MCI and AD patients. Future large-scale studies should investigate the driving performance and associated neural networks of subgroups of AD (very mild, mild, moderate) and MCI (amnestic, non-amnestic, single-domain, multiple-domain).
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle