A Case–Control Study Investigating Simulated Driving Errors in Ischemic Stroke and Subarachnoid Hemorrhage
Notice bibliographique
Résumé
Background: Stroke can affect a variety of cognitive, perceptual, and motor abilities that are important for safe driving. Results of studies assessing post-stroke driving ability are quite variable in the areas and degree of driving impairment among patients. This highlights the need to consider clinical characteristics, including stroke subtype, when assessing driving performance. Methods: We compared the simulated driving performance of 30 chronic stroke patients (>3 months), including 15 patients with ischemic stroke (IS) and 15 patients with subarachnoid hemorrhage (SAH), and 20 age-matched controls. A preliminary analysis was performed, subdividing IS patients into right (n = 8) and left (n= 6) hemispheric lesions and SAH patients into middle cerebral artery (MCA, n = 5) and anterior communicating artery (n = 6) territory. A secondary analysis was conducted to investigate the cognitive correlates of driving. Results: Nine patients (30%) exhibited impaired simulated driving performance, including four patients with IS (26.7%) and five patients with SAH (33.3%). Both patients with IS (2.3 vs. 0.3, U = 76, p0.6, p<0.05). No cognitive tests showed utility amongst patients with SAH. Conclusions: Both IS and SAH exhibited difficulty with lane maintenance. Patients with IS additionally exhibited difficulty with speed maintenance, whereas SAH patients exhibited difficulty turning performance. Current results support the importance of differentiating between stroke subtypes and considering other important clinical characteristics (e.g. side of lesion, vascular territory) when assessing driving performance and reinforce the importance of physicians discussing driving safety with patients after stroke.
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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) | 0,001 | 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 | 0,002 |
| 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 ».