Exploring the Predictive Ability of the Motor-Free Visual Perception Test (MVPT) and Trail Making Test (TMT) for On-Road Driving Performance
Notice bibliographique
Résumé
IMPORTANCE: Resuming driving after a change in functional ability is challenging for patients with a neurological condition. Although a combination of assessment tools has been suggested for use in driving evaluation, resources and availability of tools have been a problem. OBJECTIVE: To examine the predictive ability of two commonly used tools, the Motor-Free Visual Perception Test (MVPT) and the Trail Making Test, Parts A and B (TMTA and TMTB), on on-road driving performance. DESIGN: Retrospective chart review of 82 patient charts between 2015 and 2016. SETTING: Local rehabilitation hospital. PARTICIPANTS: Eighty-two patients with a primary neurological diagnosis (general neurological condition, n = 13; spinal cord injury, n = 11; stroke, n = 58). OUTCOMES AND MEASURES: MVPT, TMTA, and TMTB. RESULTS: Among the patients, 36 passed and 46 failed the on-road evaluation. The TMTA and TMTB scores were significantly different between those who passed or failed the on-road evaluation. Logistic regression analyses revealed that the TMTB completion time was the only significant predictor of on-road driving performance (for the all-patient model, 66% prediction accuracy, -2 log-likelihood [LL] = 93.47, exp β = 0.98; for the stroke-only model, 76% prediction accuracy, -2LL = 59.61, exp β = 0.97). CONCLUSIONS AND RELEVANCE: Our findings suggest that the TMTB is a better predictor of on-road driving performance for patients with a neurological condition than the MVPT. The findings shed light on the importance of selecting proper tools when assessing driving performance. Future prospective studies with a wider array of predictive variables are recommended to support the present findings. WHAT THIS ARTICLE ADDS: Occupational therapists should revisit the use of the MVPT in driving assessment and consider multiple assessment tools when evaluating and predicting driving performance.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».