MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2981151315 · doi:10.1080/17483107.2019.1673837

Advantages of training with an adaptive driving device on a driving simulator compared to training only on the road

2019· article· en· W2981151315 sur OpenAlexaff
Mélanie Couture, Claude Vincent, Isabelle Gélinas, François Routhier

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation Assistive Technology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensUniversité LavalCentre intégré universitaire de santé et de services sociaux de la Capitale-NationaleCentres Intégré Universitaires de Santé et de Services SociauxCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalMcGill UniversityCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-Jean
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDriving simulatorSimulationTraining (meteorology)Session (web analytics)Test (biology)Significant differencePsychologyComputer sciencePhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose To compare the advantages of training on a driving simulator versus on the road, when learning to drive with new assistive technologies (AT) in individuals with motor impairments.Method An experimental group (EXP = 16) that trained on a driving simulator was compared to a comparison group (CMP = 16) that received training only on the road. A post-training road test assessed driving performance. Analysis included proportion of participants who successfully completed the on-road driving test, number of training sessions, level of satisfaction, simulator sickness, advantages and discomforts.Results EXP and CMP were comparable for age (48 ± 17 years), sex (13 M, 3 F), and AT (3 steering wheel knobs with integrated switches, 4 left accelerators, 9 hand controls and steering wheel knobs). No significant difference was observed between groups in the proportion of participants who were found to be fit to drive (EXP: 9/16; CMP: 13/16; p = 0.126) or in the number of sessions completed (EXP: 4.3; CMP: 3.2; p = 0.061). For 6 of the 9 satisfaction variables, participants reported being satisfied/very satisfied with training on a simulator with driving assistive technologies 76% to 100% of the time. EXP was satisfied to have been able to use simulator sessions before going on the road (100%). Participants determined to be fit to drive on an on-road test following simulator training showed no significant difficulty continuing with the training. EXP reported temporary discomfort on the simulator during the initial session (88%).Conclusion Simulators provide some advantages for training drivers with adaptive aids in a safe context.IMPLICATIONS FOR REHABILITATIONAmong individuals with motor impairments who used to drive: All participants reported a high level of satisfaction training on the simulator with assistive technologies.The simulator proved to be an interesting tool for initiating training with new driving AT in a safe environment at no cost to individuals.The few discomforts reported during the first session resolved over time when participants continued with the driving simulator protocol.Occupational therapists noticed that the difficulties observed on the simulator were the same as those observed during on-road testing.The simulator allowed participants to begin to learn how to operate a vehicle with new assistive technology in a safe context.

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)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil0,840

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,332 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDisability and Rehabilitation Assistive TechnologyMême sujetOlder Adults Driving StudiesTravaux en français237 207