The development and initial validation of a new tool to measure self‐awareness of driving ability after brain injury
Notice bibliographique
Résumé
Aim The aim of this study was to develop and provide initial validation data for a self‐awareness of on‐road driving ability measure for individuals with brain injury. Method Thirty‐nine individuals with Traumatic Brain Injury completed an on‐road driving assessment, the Self‐Regulation Skills Interview ( SRSI ) and the newly developed Brain Injury Driving Self‐Awareness Measure ( BIDSAM ). Results BIDSAM self, clinician and discrepancy scales demonstrated high levels of internal consistency (α = 0.83–0.92). Criterion‐related validity was established by demonstrating significantly higher correlations between clinician ratings and on‐road performances, r s = 0.82, P < 0.01, compared to self‐ratings, r s = 0.45, P < 0.05. Discrepancy scores were significantly correlated with the SRSI emergent, r s = 0.52, P < 0.01, and anticipatory awareness scores, r s = 0.37, P < 0.05, indicative of convergent validity. Conclusions These results provide initial support for the BIDSAM as a reliable and valid measure of self‐awareness of on‐road driving ability following TBI .
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 | 0,001 |
| 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 ».