Driving with Parkinson’s Disease: Exploring Lived Experience
Notice bibliographique
Résumé
A growing body of literature has explored the impact of Parkinson's disease (PD) on fitness to drive. As such, evidence now supports the use of specific clinical tests for screening purposes, the predictive validity of risk impressions, and the critical driving errors that predict on-road pass/fail outcomes in this population. However, little is known about the lived experiences of persons with PD as they navigate driving-related concerns such as driving impairments, cessation, potential threats to independence, and community mobility. This qualitative secondary data analysis aimed to explore the driving-related lived experiences of persons with PD. We utilized summative content analysis to identify themes related to driving from transcribed interviews with nineteen community-dwelling individuals with PD who participated in the primary study. Five themes emerged within the analysis: (1) the meaning and significance of driving; (2) driving cessation; (3) modified driving behaviors; (4) factors affecting driving; and (5) accessibility. Participants identified driving as an activity that holds significant importance-both directly (i.e., as a primary activity) and as a means for enabling other activities. This study lays the foundation for the development of client-centred and evidence-informed driving interventions for individuals with PD, as well as the development of driving retirement programs.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».