Development of a decision-making tool for reporting drivers with mild dementia and mild cognitive impairment to transportation administrators
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Driving in persons with dementia poses risks that must be counterbalanced with the importance of the care for autonomy and mobility. Physicians often find substantial challenges in the assessment and reporting of driving safety for persons with dementia. This paper describes a driving in dementia decision tool (DD-DT) developed to aid physicians in deciding when to report older drivers with either mild dementia or mild cognitive impairment to local transportation administrators. METHODS: A multi-faceted, computerized decision support tool was developed, using a systematic literature and guideline review, expert opinion from an earlier Delphi study, as well as qualitative interviews and focus groups with physicians, caregivers of former drivers with dementia, and transportation administrators. The tool integrates inputs from the physician-user about the patient's clinical and driving history as well as cognitive findings, and it produces a recommendation for reporting to transportation administrators. This recommendation is translated into a customized reporting form for the transportation authority, if applicable, and additional resources are provided for the patient and caregiver. CONCLUSIONS: An innovative approach was needed to develop the DD-DT. The literature and guideline review confirmed the algorithm derived from the earlier Delphi study, and barriers identified in the qualitative research were incorporated into the design of the tool.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».