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Enregistrement W2808979032 · doi:10.1177/2054358118777133

Does Chronic Kidney Disease–Induced Cognitive Impairment Affect Driving Safety?

2018· article· en· W2808979032 sur OpenAlexaffabout
David M. Kepecs, Lauren Glick, Samuel A. Silver, Darren A. Yuen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensQueen's UniversitySt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineKidney diseaseCINAHLDiseasePopulationAffect (linguistics)DialysisInjury preventionHemodialysisPoison controlIntensive care medicineCognitionPhysical therapyMedical emergencyInternal medicineEnvironmental healthPsychological interventionPsychiatryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: One of the principal mechanisms by which illness can affect driving safety is by impairing cognition. Nevertheless, despite the substantial evidence demonstrating cognitive impairment in chronic kidney disease (CKD), little is known about the effects of CKD on driving safety. OBJECTIVE: Investigate the current national medical guidelines and research literature with respect to CKD and driving safety. SOURCES OF INFORMATION: Medline, CINAHL, PEDro, Scopus as of August 2017. The most up to date national driving guidelines and available information provided by the provincial and territorial ministries of transportation across Canada. FINDINGS: Fives studies of driving fitness in patients with CKD have been published with minimal data available for patients at early stages of the disease. Amongst these studies, only two come from an era when modern end stage renal disease therapies were routinely provided. The first study demonstrated that 40% of 186 surveyed patients on hemodialysis felt uncomfortable driving and that 1/3 of patients were involved in motor vehicle collisions (MVC) since starting dialysis. Of the patients who felt comfortable driving, more than 75% were found to be at increased driving risk. The second study reported that 15% of patients on hemodialysis were involved in MVCs over a three year span and that the "Am I A Safe Driver" assessment tool by the American Medical Association may not capture all patients at high driving risk. Despite these alarming numbers, national guidelines place few driving restrictions on this patient population and only 3 of 11 available provincial or territorial driving forms include kidney disease as a category that physicians should consider when assessing medical fitness to drive. LIMITATIONS: Our review is limited by the lack of randomized control studies evaluating the effects of CKD on driving safety. IMPLICATIONS: Our review demonstrates that driving safety in this patient population remains poorly understood. The limited evidence that does exist, however, suggests that these patients are at substantial risk for unsafe driving. Future research is necessary to determine the impact of CKD-associated cognitive impairment on driving risk, and to parse out the contributions of CKD and its various treatments to driving impairment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,413
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,334 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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