MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2946019312 · doi:10.1017/s1355617719000456

A Systematic Review and Meta-Analysis on the Association Between Driving Ability and Neuropsychological Test Performances after Moderate to Severe Traumatic Brain Injury

2019· review· en· W2946019312 sur OpenAlexaff
Peter Egeto, Shaylea D. Badovinac, Michael G. Hutchison, Tisha J. Ornstein, Tom A. Schweizer

Notice bibliographique

RevueJournal of the International Neuropsychological Society · 2019
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of TorontoYork UniversityToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuropsychologyTrail Making TestPsychomotor learningTraumatic brain injuryNeuropsychological assessmentExecutive functionsAudiologyCognitionPsychologyMeta-analysisConfidence intervalNeuropsychological testAssociation (psychology)Test (biology)Poison controlVisual memoryClinical psychologyMedicinePsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Guidelines on return-to-driving after traumatic brain injury (TBI) are scarce. Since driving requires the coordination of multiple cognitive, perceptual, and psychomotor functions, neuropsychological testing may offer an estimate of driving ability. To examine this, a meta-analysis of the relationship between neuropsychological testing and driving ability after TBI was performed. METHODS: Hedge's g and 95% confidence intervals were calculated using a random effects model. Analyses were performed on cognitive domains and individual tests. Meta-regressions examined the influence of study design, demographic, and clinical factors on effect sizes. RESULTS: Eleven studies were included in the meta-analysis. Executive functions had the largest effect size (g = 0.60 [0.39-0.80]), followed by verbal memory (g = 0.49 [0.27-0.71]), processing speed/attention (g = 0.48 [0.29-0.67]), and visual memory (g = 0.43 [0.14-0.71]). Of the individual tests, Useful Field of Vision (UFOV) divided attention (g = 1.12 [0.52-1.72]), Trail Making Test B (g = 0.75 [0.42-1.08]), and UFOV selective attention (g = 0.67 [0.22-1.12]) had the largest effects. The effect sizes for Choice Reaction Time test and Trail Making Test A were g = 0.63 (0.09-1.16) and g = 0.58 (0.10-1.06), respectively. Years post injury (β = 0.11 [0.02-0.21] and age (β = 0.05 [0.009-0.09]) emerged as significant predictors of effect sizes (both p < .05). CONCLUSIONS: These results provide preliminary evidence of associations between neuropsychological test performance and driving ability after moderate to severe TBI and highlight moderating effects of demographic and clinical factors.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,026
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,169
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations40
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the International Neuropsychological SocietyMême sujetOlder Adults Driving StudiesTravaux en français237 207