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Enregistrement W2727174312 · doi:10.1093/geroni/igx004.2668

THE CANDRIVE/OZCANDRIVE PROSPECTIVE OLDER DRIVER COHORT STUDY RESULTS

2017· article· en· W2727174312 sur OpenAlexaffabout
Stacy Marshall, Judith Charlton

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProspective cohort studyOlder peopleCohortOccupational safety and healthGerontologyInjury preventionPopulationPoison controlSuicide preventionHuman factors and ergonomicsMedicineCohort studyDemographyPsychologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This symposium will describe results for the Candrive/Ozcandrive Prospective Older driver Study. The Candrive study involves 928 actively driving older adults (age 70 and above) who were recruited across 7 Canadian sites to participate in a 5 year prospective study of older drivers. The linked Ozcandrive study includes 257 older drivers (age 75 and older) from Australia and New Zealand. All participants had comprehensive annual assessments and driving patterns were monitored using in car recording devices with GPS tracking capabilities. This symposium will confirm that the Canadian population of older drivers recruited is similar to the older Canadian driving population by comparison with the Canadian Community Health Survey. Changes in driving patterns over the course of the study for the Australian Ozcandrive participants will be desribed. Similarly, for Canadian drivers results will be presented in relation to preparation and readiness to transition from active driving to cessation. This cohort provided the unique opportunity to link driver reaction time measured thorugh the Attention Network Test to traffic violations where it was demonstrated that drivers with faster reaction times had higher rates of traffic violation. Finally, the investigators will report on the predictors for at-fault collisions in older drivers that will ultimately contribute to the derivation of an older driver risk stratification tool.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,658
Score d'incertitude au seuil0,680

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,378 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
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