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Enregistrement W2525286839 · doi:10.1155/2016/6542962

Comparing Cognitive Profiles of Licensed Drivers with Mild Alzheimer’s Disease and Mild Dementia with Lewy Bodies

2016· article· en· W2525286839 sur OpenAlexaff
Stéphanie Yamin, Arne Stinchcombe, Sylvain Gagnon

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Alzheimer s Disease · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensSaint Paul UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementia with Lewy bodiesNeuropsychologyDementiaCognitionMedicineDiseaseClinical psychologyAlzheimer's diseasePsychiatryPsychologyGerontologyAudiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose . Alzheimer’s disease (AD) and dementia with Lewy Bodies (DLB) constitute two of the most common forms of dementia in North America. Driving is a primary means of mobility among older adults and the risk of dementia increases with advanced age. The purpose of this paper is to describe the cognitive profile of licensed drivers with mild AD and mild DLB. Method . Licensed drivers with mild AD, mild DLB, and healthy controls completed neuropsychological tests measuring general cognition, attention, visuospatial/perception, language, and cognitive fluctuations. Results . The results showed differences between healthy controls and demented participants on almost all neuropsychological measures. Participants with early DLB were found to perform significantly worse on some measures of attention and visuospatial functioning in comparison with early AD. Discussion . Future research should examine the relationship between neuropsychological measures and driving outcomes among individuals with mild AD and mild DLB.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,670

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,297 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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