Socio-demographic characteristics and cognitive performance in oldest old subjects asking for driving license renewal
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: No papers have examined the relationship between socio-demographic characteristics and cognitive performance in oldest old subjects (i.e, > = 80 years old) asking for driving license renewal. We hypothesize that, even in this highly functioning population, age, sex, and education influence cognitive performance, expressed as total or single domain (raw) test scores. This research question allows to describe, identify, and preserve independence of subjects still able to drive safely. METHODS: We examined cross-sectionally a cohort of > = 80 years old subjects (at enrollment) asking for driving license renewal in the Milan area, Italy, 2011-2017. The analysis was restricted to 3378 first and 863 second visits where individual's cognitive performance was evaluated. According to the study protocol, the Mini Mental State Examination (MMSE) test was administered at the first visit for driving license renewal and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) test at the second visit, following an additional renewal request. Ordinary least squares regression models were fitted at either time points. In each model, we included age, sex, and education as independent variables, whereas the dependent variable was total or single domain score for either test. In total, we fitted 15 regression models to assess our research hypothesis. RESULTS: The median subject in our sample reached the maximum scores on domains targeting operational and tactical abilities implied in safe driving, but had sub-optimal scores in the long-term memory domain included among the strategic abilities. In multiple models, being > = 87 (versus 80- < 86 years old) significantly decreased the mean total and memory scores of MMSE, but not those of the MoCA. Females (versus males) had significantly higher mean total and long-term memory scores of either tests, but not other domains. Mean total and single domain scores increased for increasing education levels for either tests, with increments for high school graduates being ~ 2 of those with (at most) a junior high school diploma. CONCLUSIONS: Sex and education, as well as age to a lesser extent, predict cognitive functioning in our oldest old population, thus confirming that concepts like cognitive reserve and successful ageing are valuable constructs in the identification of older subjects still able to drive.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».