A LONGITUDINAL ANALYSIS OF CHANGE WITHIN THE CANDRIVE COHORT
Notice bibliographique
Résumé
Most older adults will eventually have to stop driving.Readiness for this transition helps to reduce some of the adverse effects associated with driving cessation.To measure this readiness, Meuser et al. (2011) developed the Assessment of Readiness for Mobility Transition (ARMT) tool, and reported that it correlates with facets of mental health and personality, and self-reported physical function.Using data from the Candrive study, we sought to replicate those associations, and further explore correlations between the ARMT and cognition, additional measures of physical function, driving behaviour, and the Decisional Balance Plus scales (DBP; designed to measure stage of change within the context of driving restriction).A sub-sample of the Candrive cohort was recruited from 4 Canadian sites (N=205; mean age=78.81,SD=4.53).While associations did mirror those reported by Meuser et al., the magnitudes of our correlations were lower (e.g., ARMT total and the Geriatric Depression Scale =.368, p<.005 [Meuser] vs. .196,p=.005).The ARMT was not statistically significantly correlated with any cognitive measures (e.g., MMSE, MOCA, Trails A&B), number of medical conditions/medications, activities of daily living, or measures of driving restriction, avoidance, or frequency.Correlations between ARMT outcomes and the DPB Positive scales were all statistically significant.The results of the current study lend support to the reliability of the ARMT (despite weaker correlations), and shed light on other associations.The next phase of this research will involve assessing the validity of the ARMT as a tool to detect change by examining outcomes over time, and in relation to correlates.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».