Ability of the Maze Navigation Test, Montreal Cognitive Assessment, and Trail Making Tests A & B to predict on-road driving performance in current drivers diagnosed with dementia.
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This study aimed to evaluate the ability of the Maze Navigation Test (MNT), Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and Trail Making Tests A & B (TMT A & B) to predict on-road driving performance in current drivers diagnosed with dementia. METHODS: Current drivers with a diagnosis of dementia in whom there were clinical concerns about their driving safety were invited to participate between December 2014 and February 2018. Participants completed the MNT, MoCA and TMT A & B, then underwent a blinded specialist Occupational Therapy & Rehabilitation Service (OTRS) off-road and on-road driving assessment. RESULTS: Of the 34 participants, 19 (55.9%) retained their full license and 15 (44.1%) received driving restrictions (including cessation). Only completion time for the MNT (AUC .737, p=.019), the MoCA domain of attention (AUC .809, p=.003) and a combination of the MoCA domain of attention and visuospatial/executive (AUC .783, p=.006) predicted outcome. Derived optimal cut-scores were <443s for MNT completion time (sensitivity 73.3%, specificity 68.4%), <5/6 for MoCA-attention (sensitivity 73.3%, specificity 72.2%) and <8/11 for MoCA-visuospatial/executive+attention (sensitivity 80%, specificity 66.7%). Using these derived cut-scores, MNT completion time predicted poor performance during the on-road assessment in the domains of speed control (p=.039), planning/judgement (p=.004) and vehicle position (p=.028). CONCLUSION: Results of this study indicate MNT completion time and the MoCA domains of attention and visuospatial/executive could be used to inform driving ability and further referral for a specialist driving assessment.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».