Meta-analysis of Driving Cessation and Dementia: Does Sex Matter?
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The number of drivers with dementia is expected to increase over the coming decades. Because dementia is associated with a higher risk of crashes, driving cessation becomes inevitable as the disease progresses, but many people with dementia resist stopping to drive. This meta-analysis examines whether there are sex differences in the prevalence and incidence of driving cessation among drivers with dementia and compares the pattern of sex differences in drivers with dementia to those without dementia. Method: MEDLINE, PsycINFO, Scopus, and CINAHL were searched in July 2015 for observational studies of sex differences in driving cessation. Meta-analyses were performed using a random-effects model. Results: Twenty studies provided data on sex differences in driving cessation in older adults with or without dementia. Driving cessation was significantly more prevalent in women with dementia than men (odds ratio [OR] = 2.11, 95% confidence interval [CI] = 1.50-2.98), and the same pattern was found in women without dementia (OR = 2.74, 95% CI = 1.85-4.06). Discussion: Our findings suggest that the patterns of driving cessation differ between men and women with dementia, and this may have implications for sex-specific approaches designed to support drivers with dementia both before and after driving cessation.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».