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Enregistrement W4220941752 · doi:10.1155/2022/4047710

Clinical Factors Predicting Voluntary Driving Cessation among Patients with Parkinson’s Disease

2022· article· en· W4220941752 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueBehavioural Neurology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésOdds ratioMedicineMontreal Cognitive AssessmentLogistic regressionDementiaConfidence intervalInternal medicineDiseaseMultivariate analysisParkinson's diseaseCognitionGaitTurnoverPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Factors that influence the decision of voluntary driving cessation in patients living with Parkinson’s disease (PD) are still unclear. We aimed to reveal the factors affecting the decision of voluntary driving cessation in patients with PD. This hospital-based cross-sectional study recruited consecutive outpatients with PD. Data on sociodemographic and clinical characteristics and medication use were collected from the patients using semistructured interviews. Cognitive function was evaluated using the Japanese version of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA-J). We excluded patients with dementia or motor impairment ( <a:math xmlns:a="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"> <a:mtext>Hoehn</a:mtext> <a:mo>−</a:mo> <a:mtext>Yahr</a:mtext> <a:mtext> </a:mtext> <a:mtext>stage</a:mtext> <a:mo>&gt;</a:mo> <a:mn>3</a:mn> </a:math> ). We divided the patients into two groups, with and without voluntary driving cessation (D: driver; RD: retired driver), and conducted investigations using multivariate logistic regression analyses. Of the 40 patients, 8 (20.0%) voluntarily retired from driving. Patients who decided on driving cessation had a higher prevalence of freezing of gait (FOG) (D vs. RD, 25.0% vs. 87.5%; <c:math xmlns:c="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"> <c:mi>P</c:mi> <c:mo>=</c:mo> <c:mn>0.001</c:mn> </c:math> ) and tended to have lower scores for attention in the MoCA-J (D vs. RD, <e:math xmlns:e="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"> <e:mn>5.0</e:mn> <e:mo>±</e:mo> <e:mn>1.2</e:mn> </e:math> vs. <g:math xmlns:g="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M4"> <g:mn>4.1</g:mn> <g:mo>±</g:mo> <g:mn>1.4</g:mn> </g:math> ; <i:math xmlns:i="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M5"> <i:mi>P</i:mi> <i:mo>=</i:mo> <i:mn>0.086</i:mn> </i:math> ). Multivariable analysis showed that FOG was independently associated with driving cessation (odds ratio: 14.46, 95% confidence interval: 1.91–303.74). FOG was associated with voluntary driving cessation in patients with PD without dementia or severe motor impairment. Physicians should consider providing extensive social support to maintain patients’ mobility and independence, especially if the patients have these clinical factors.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle