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Enregistrement W2501232318 · doi:10.1017/s0714980816000386

Older Driver Safety: A Survey of Psychologists’ Attitudes, Knowledge, and Practices

2016· article· fr· W2501232318 sur OpenAlexaffabout
Janet Love, Holly Tuokko

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaMental healthPsychologyCognitionApplied psychologyOccupational safety and healthPopulationSuicide preventionHuman factors and ergonomicsPoison controlGerontologyMedical educationMedicinePsychiatryMedical emergencyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ Utilisant un sondage en ligne, nous avons examiné les connaissances, les attitudes et les pratiques en ce qui concerne les problèmes de sécurité des conducteurs âgés détenus par des psychologues cliniciens de tout le Canada qui se sont identifiés comme travaillant avec au moins quelques conducteurs de plus de 60 ans. Quatre-vingt-quatre psychologues ont répondu au sondage, et beaucoup étaient au courant des questions relatives à la sécurité des conducteurs âgés, bien que seulement environ la moitié ont déclaré que l’évaluation de l’aptitude à conduire est une question importante dans leur pratique. La majorité (75%) ont indiqué qu’ils bénéficieraient de l’éducation relative à l’évaluation de l’aptitude à conduire. La principale recommandation qui ressort de cette enquête est qu’il faut des efforts accrus pour sensibiliser les psychologues sur l’évaluation liée à la conduite et les questions réglementaires en général, mais en particulier en ce qui concerne les personnes âgées. En tant que la population vieillit, il est d’une importance croissante que tous les fournisseurs de soins de santé comprennent l’influence des conditions mentales—y compris des troubles cognitifs et de la démence—sur les compétences de conduite.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,753
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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