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Enregistrement W2791321558 · doi:10.1177/0308022617752065

Development of the Saskatchewan Psychiatric Occupational Therapy Driving Screen

2018· article· en· W2791321558 sur OpenAlexaffabout
Alicia Carey, Carolyn Burton, Aleksandra Grochulski, Paige Pinay, AJ Remillard

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Occupational Therapy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanSaskatchewan HealthSaskatchewan Health Authority
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialDelphi methodGuidelineOccupational therapyMedicinePsychiatryDelphiPopulationEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Screening driving ability is challenging in psychiatry due to the fluctuating nature of psychiatric diagnoses, psychosocial factors, and the impact of medications. An examination of best practice and a literature review yielded few results, highlighting the need for the development of a driving screening framework. The goal was to develop a clinical reasoning guide, agreed upon by psychiatric occupational therapists, to improve systematic driving screening for this population. Method A series of surveys distributed to occupational therapists examined the key components to consider, utilizing a modified Delphi technique. Data from 94 completed questionnaires over three rounds were filtered, analyzed, summarized, and redistributed. Survey distribution and guideline amendment continued until consensus was achieved. Findings The Saskatchewan Psychiatric Occupational Therapy Driving Screen (SPOT-DS) has been developed as the first comprehensive clinical reasoning guide for screening drivers with psychiatric conditions. Conclusion The SPOT-DS can assist in protecting clients’ driving privileges, while ensuring public safety on the roads by providing a systematic approach to screening drivers. Further testing on its validity is warranted.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,845
Score d'incertitude au seuil0,308

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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