Evaluation of Older Driver Functional Range of Motion using Virtual Reality
Notice bibliographique
Résumé
The number of drivers over 65 years of age is increasing (Siren & Haustein, 2013; Sivak & Schoettle, 2012). Safe operation of a motor vehicle requires good vision, cognition, and motor function. Changes in these are part of the normal aging process (Anstey, Wood, Lord, & Walker, 2005; Desapriya et al., 2011). Reduced neck rotation range of motion (ROM) is associated with doubling crash risk (Isler, Parsonson, & Hansson, 1997; Marottoli et al., 1998). Trunk movement in driving is another consideration (Ashman, Bishu, Foster, & McCoy, 1994; Caragata, Tuokko, & Damini, 2009; Marottoli et al., 2007; Ostrow, Shaffron, & McPherson, 1992). This study used cost-effective immersive virtual reality (VR) technology to examine driver performance. The objective was to explore the functional rotation movement (e.g. overall rotation) of younger and older drivers during a blind spot checking task in VR containing moving virtual cars to represent a dynamic driving situation. The VR system included a steering wheel and pedal set (Logitech, CA), and a head-mounted display (Oculus VR, CA) for visual feedback and head rotational movement tracking. An active-marker infrared motion tracking system (Optotrak Certus System, NDI, Canada) tracked trunk motion for evaluating the contribution of truck movements to the overall ROM. Fourteen younger (8 female) and 12 older (7 female) healthy drivers with a valid driver license and normal vision were recruited from the local community under informed consent approved by the New England Institutional Review Board. The task was to perform normal blind spot checking movements while driving. The average functional ROM and baseline neck ROM were 101.6° and 78.1° for younger drivers (age 18 to 35 years), and 71.9° and 63.5° for older drivers (age >65 years), respectively. Drivers on average turned 15.6° more when checking the blind spot than the baseline neck rotation ( F(1,24)=41.68, p<.001). Younger drivers on average turned 16.3° more than the older drivers ( F(1,24)=51.61, p<.001). There was a statistically significant interaction between situation (baseline and blind spot checking) and driver group ( F(1,24)=9.99, p=.004). Both driver groups engaged neck and trunk movements while checked blind spots, which differed from simple neck or trunk axial rotation. Since we found that the functional ROM was considerably greater than baseline neck ROM it suggests that drivers during a blind spot checking task move beyond typical neck ROM. This study demonstrated the potential of using readily available off-the- shelf VR for driver performance assessment. The results suggest that functional ROM, in addition to baseline ROM, should be considered when evaluating individual driving performance. The next step is to study if functional ROM measured using VR can be utilized for screening driving risks in aging.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».