Driving performance and its correlation with cognitive tests in elderly drivers with cognitive impairments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background With the rapid aging of the population, the driving problem of dementia patients has caused increasing concerns among the government, researchers and the public worldwide1. We aim to investigate driving behaviors of elderly drivers with cognitive impairments using a driving simulator. And we are further interested in exploring the correlation between neuropsychological tests and driving performance. Methods Elderly subjects with driving experience who visited the outpatient neurology clinic in the Kyoto university hospital for cognitive complaints from July 2018 to December 2019 were investigated. Cognitive tests were carried out, as well as a questionnaire asking both demographic and driving characteristics. Participants who wished to continue driving were asked to complete the driving tests. Results A total of 45 participants were included in the study, ranged in age from 66 to 92 years, of which 57.8% were male. Slightly more than half of participants have returned their driving licenses whereas 20 still hold a valid driving license. Though current drivers had better cognitive functions than retired drivers, poor performance was found on reaction, starting and stopping, signaling, and general. The score of Mini‐mental state examination (MMSE), trail making test (TMT), block design test (BDT) and Alzheimer’s disease assessment scale–cognitive subscale (ADAS‐Cog) were correlated with reaction tests, especially TMT‐B, revealing a slightly higher correlation coefficients for the choice reaction test. MMSE, BDT and ADAS‐Cog had quite high correlation coefficients for sudden braking (ρ1=‐0.806, ρ2=‐0.727, ρ3=0.786, p<0.001). TMT‐B was associated with no signaling (ρ4=0.625, p<0.05) while clock drawing test (CDT) had a correlation with wrong signaling (ρ5=‐0.545, p<0.05). In addition, CDT also showed a negative correlation with going the wrong way (ρ6=‐0.655, p<0.05). MMSE and ADAS‐Cog were moderately correlated with lateral control (ρ7=‐0.620, ρ8=0.560, p<0.05). Conclusions Current elderly drivers had better cognitive functions, but a considerable part of them showed poor performance in the driving tests. Single cognitive tests were shown to have moderate to high correlations with specific driving maneuvers segmented from driving performance. Reference: Kim YJ, An H, Kim B, Park YS, Kim KW. An International Comparative Study on Driving Regulations on People with Dementia. J Alzheimers Dis. 2017;56(3):1007‐1014.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».