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Enregistrement W2581475074

Driving and dementia: Efficient approach to driving safety concerns in family practice.

2017· article· en· W2581475074 sur OpenAlexaff
Linda Lee, Frank Molnar

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensUniversity of OttawaMcMaster UniversityCentre for Family Medicine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaCognitionAffect (linguistics)AccreditationApplied psychologyPatient safetyHuman factors and ergonomicsPrimary careOccupational safety and healthMedicinePoison controlNursingPsychologyHealth careMedical emergencyMedical educationFamily medicinePsychiatryDisease
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To provide primary care physicians with an approach to driving safety concerns when older persons present with memory difficulties. SOURCES OF INFORMATION: The approach is based on an accredited memory clinic training program developed by the Centre for Family Medicine Primary Care Collaborative Memory Clinic. MAIN MESSAGE: One of the most challenging aspects of dementia care is the assessment of driving safety. Drivers with dementia are at higher risk of motor vehicle collisions, yet many drivers with mild dementia might be safely able to continue driving for several years. Because safe driving is dependent on multiple cognitive and functional skills, clinicians should carefully consider many factors when determining if cognitive concerns affect driving safety. Specific findings on corroborated history and office-based cognitive testing might aid in the physician's decisions to refer for comprehensive on-road driving evaluation and whether to notify transportation authorities in accordance with provincial reporting requirements. Sensitive communication and a person-centred approach are essential. CONCLUSION: Primary care physicians must consider many factors when determining if cognitive concerns might affect driving safety in older drivers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,298 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations28
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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