UNDERSTANDING THE USE OF COMPENSATORY STRATEGIES TO ENHANCE OLDER DRIVERS’ MOBILITY
Notice bibliographique
Résumé
Rationale: Use of compensatory strategies, i.e., means used to adjust for diminished abilities, can optimize the community mobility of older drivers. However, although several investigations have been carried out on compensatory strategies, facilitators and barriers to the use of these strategies are mostly unknown. This study aimed to explore facilitators, barriers and needs for the use of adaptive driving strategies which can optimize the community mobility of older drivers. Method: An exploratory qualitative clinical research design was conducted with 11 older drivers, 7 relatives and 14 driving professionals. Results: Facilitators for the use of adaptive driving strategies were: being a woman; perceiving dangers; recognizing the usefulness of strategies and abilities as diminished; having disabilities or discomfort when driving; experiencing complex driving situations; receiving help of relatives and services of professionals; and having other transportation options. Barriers were: not knowing strategies; being proud; lack of self-criticism; unwillingness of relatives and physicians to intervene; having costs to the use of adaptive strategies; recognizing driving as important; perceiving the complexity of using other transportation options; and lack of proximity to facilities and services. To foster the use of adaptive strategies, TV, radio, newspapers and information sessions need increasing older drivers’ awareness about the age-related changes, the community resources, and the strategies themselves, including their importance in safe driving. Furthermore, to support older drivers in changing their driving habits and using adaptive strategies, results demonstrated that it is important to involve their relatives and professionals. Conclusion: While promoting safe driving and the prevention of collisions and injuries on the road, knowledge about facilitators, barriers and needs for the use of adaptive driving strategies could ultimately allow seniors to optimize their community mobility.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».