P.011 Standardized Processes for Addressing Driving Cessation in the Memory Clinic
Notice bibliographique
Résumé
Background: Discussions around driving cessation between clinicians and dementia patients are challenging. Patients view giving up their license as losing their independence. We sought to develop a tool that enables standardized and consistent driving messaging across clinicians working in a specialist memory clinic, across the span of cognitive disorders Methods: We developed a driving recommendations generator that allows clinicians to produce information handouts personalized to individual patient capabilities and needs. Clinicians select from a list of established recommendations that were developed with neurologist and geriatrician input, and consistent with provincial requirements. Recommendations cover patients’ current driving ability, road safety examinations, alternate transportation, and license revocation. Early driving retirement is emphasized and encouraged, to proactively support patients’ choices, safety and independence. Recommendation and handouts are printed for the patients. Results: Patients reported that the recommendations were easy to read and understand, and helped them to implement physician suggestions. All surveyed clients recommended continuing to provide such recommendations to future patients and families. Clinicians agreed that the tool helped them to save time, and simplified the process of finding accurate information to provide patients. Conclusions: Clinicians have found the system timesaving and useful for simplifying the process of providing helpful, informative resources for patients.
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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 | 0,013 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».