Assessment and Reporting of Driving Fitness in Patients with Dementia in Clinical Practice: Data from SveDem, the Swedish Dementia Registry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Driving constitutes a very important aspect of daily life and is dependent on cognitive functions such as attention, visuo-spatial skills and memory, which are often compromised in dementia. Therefore, the driving fitness of patients with dementia needs to be addressed by physicians and those that are deemed unfit should not be allowed to continue driving. OBJECTIVE: We aimed at investigating to what extent physicians assess driving fitness in dementia patients and determinant factors for revoking of their licenses. METHODS: This study includes 15113 patients with newly diagnosed dementia and driver's license registered in the Swedish Dementia Registry (SveDem). The main outcomes were reporting to the licensing authority and making an agreement about driving eligibility with the patients. RESULTS: Physicians had not taken any action in 16% of dementia patients, whereas 9% were reported to the authority to have their licenses revoked. Males (OR = 3.04), those with an MMSE score between 20-24 (OR = 1.35) and 10-19 (OR = 1.50), patients with frontotemporal (OR = 3.09) and vascular dementia (OR = 1.26) were more likely to be reported to the authority. CONCLUSION: For the majority of patients with dementia, driving fitness was assessed. Nevertheless, physicians did not address the issue in a sizeable proportion of dementia patients. Type of dementia, cognitive status, age, sex and burden of comorbidities are independent factors associated with the assessment of driving fitness in patients with dementia. Increased knowledge on how these factors relate to road safety may pave the way for more specific guidelines addressing the issue of driving in patients with dementia.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».