A Meta-analysis of Brief, Non-computerized Cognitive Screening Tools for Predicting Unsafe Driving Among Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Seniors represent the fastest growing population group in Canada and the United States. Given the expected increase in elderly drivers with dementia, efficient and effective screening for cognitive impairment will become more important. In light of this need, the objective of this study was to systematically review and meta-analyze the literature for brief, non-computerized cognitive screens that were evidenced-based and could be easily adopted in a driver license renewal or fitness-to-drive setting to determine their predictive value to identify unsafe driving. Studies were considered that examined road tests, driving simulator assessment or motor vehicle crashes as primary outcomes and 9 studies identifying 10 separate tests were identified based on our inclusion criteria. A small to medium-sized, significant pooled effect of 1.94 was found, meaning that on average, when cognitive screening tools predict a driver is unsafe, there is a 94% greater chance that this driver will indeed exhibit unsafe driving behavior. These results suggest that brief, paper and pencil cognitive screens may be feasible and efficiently adopted either during routine license renewal or during fitness to drive evaluations. Further studies are warranted in regards to their acceptability, reliability and validity before widespread dissemination.
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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 | 0,008 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».