Clinical evaluation of fitness to drive in patients with brain metastases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Guidelines to provide recommendations about driving restrictions for patients with brain metastases are lacking. We aim to determine whether clinical neurologic examination is sufficient to predict suitability to drive in these patients by comparison with an occupational therapy driving assessment (OTDA). METHODS: We prospectively evaluated the concordance between neurology assessment of suitability to drive (pass/fail) and OTDA in 41 individuals with brain metastases. Neuro-oncology evaluation included an interview and neurological examination. Participants subsequently underwent OTDA during which a battery of objective measures of visual, cognitive, and motor skills related to driving was administered. RESULTS: = .0046). The sensitivity of the neurology assessment to predict driving fitness compared with OTDA was 16.1% and the specificity 90%. The 31 patients who failed OTDA were more likely to fail Vision Coach, Montreal Cognitive Assessment, and Trail Making B tests. CONCLUSIONS: There was poor association between the assessment of suitability to drive by neurologists and the outcome of the OTDA in patients with brain metastases. Subtle deficits that may impair the ability to drive safely may not be evident on neurologic examination. The positive predictive value was high to predict OTDA failure. Age could be a factor affecting OTDA performance. The results raise questions about the choice of assessments in making recommendations about driving fitness in people with brain metastases. OTDA should be strongly considered in patients with brain metastases who wish to continue driving.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».