Dementia and Traffic Accidents: A Danish Register-Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As a consequence of a rapid growth of an ageing population, more people with dementia are expected on the roads. Little is known about whether these people are at increased risk of road traffic-related accidents. OBJECTIVE: Our study aims to investigate the risk of road traffic-related accidents for people aged 65 years or older with a diagnosis of dementia in Denmark. METHODS: We will conduct a nationwide population-based cohort study consisting of Danish people aged 65 or older living in Denmark as of January 1, 2008. The cohort is followed for 7 years (2008-2014). Individual's personal data are available in Danish registers and can be linked using a unique personal identification number. A person is identified with dementia if the person meets at least one of the following criteria: (1) a diagnosis of the disease in the Danish National Patient Register or in the Danish Psychiatric Central Research Register, and/or (2) at least one dementia diagnosis-related drug prescription registration in the Danish National Prescription Registry. Police-, hospital-, and emergency room-reported road traffic-related accidents occurred within the study follow-up are defined as the study outcome. Cox proportional hazard regression models are used for the main analysis. RESULTS: Our study protocol has 3 phases including data collection, data analysis, and reporting. The first phase of register-based data collection of 853,228 individual's personal information was completed in August, 2016. The next phase is data analysis, which is expected to be finished before December 2016, and thereafter writing publications based on the findings. The study started in January 2016 and will end in December 2018. DISCUSSION: This study covers the entire elderly population of Denmark, and thereby will avoid selection bias due to nonparticipation and loss to follow-up. Furthermore, this ensures that the study results are reliable and generalizable. However, underreporting of traffic-related accidents may occur, which will limit estimation of absolute risks.
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 | 0,005 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».