Cognitive Decline and Older Driver Crash Risk
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine automobile crash risk associated with cognition in older drivers without dementia. DESIGN: Retrospective secondary analysis of longitudinal cohort study. SETTING: Our study used data from the Adult Changes in Thought (ACT) Study merged with Washington State crash reports and licensure records. Data were available from 2002 to 2015. PARTICIPANTS: Group Health enrollees from Washington State aged 65 and older with active driver's licenses (N=2,615). MEASUREMENTS: Cognitive function was assessed using the Cognitive Abilities Screening Instrument scored using item response theory (CASI-IRT). The study outcome was police-reported motor vehicle crash. We used a negative binomial mixed-effects model with robust standard errors clustered on the individual and considered associations between crash risk, level of cognition, and amount of decline since the previous study visit. Covariates included age, sex, education, alcohol, depression, medical comorbidities, eyesight, hearing, and physical function. Individuals were censored at dementia diagnosis, death, or failure to renew their license. RESULTS: Over an average of 7 years of follow-up, 350 (13%) people had at least one crash. A 1-unit lower CASI-IRT score was associated with a higher adjusted incidence rate ratio of crash of 1.26 (95% confidence interval=1.08-1.51). Beyond level of cognition, amount of cognitive decline between study visits was not associated with crash risk. CONCLUSION: This study suggests that, in older drivers, poorer performance on the CASI-IRT may be a risk factor for motor vehicle crashes, even in individuals without diagnosed dementia. Further research is needed to understand driving behavior and inform driving decisions for older adults with poor cognitive function.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».