Medical Driving Assessment Outcomes in Seniors Using The KSCAr+Drive: An In-Office Screening Tool to Assist Clinicians in Determining Driving Safety and Who to Refer for Medical Driving Assessments
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The purpose of this study was to examine how the KSCAr might be utilized to help identify seniors with MCI/Dementia as safe vs. unsafe to drive, or for whom referral to a medical driving assessment was required; and more specifically, if a subset of the KSCAr subtests could generate clinical evidence to support driving retirement or the need for further driving assessment.Methods: Thirty patients from two Ontario Geriatric programs (Kingston and London) who were referred for and completed a Medical driving assessment (DriveABLE) received a cognitive assessment that included the KSCAr.KSCAr scores were compared between those who passed/failed the road test.The KSCAr subtests that differentiated between those who passed/failed the road test using t-tests were then selected to comprise the "Drive Score".Discriminant function analysis was used to determine optimum cutoff scores for three groups: "PASS", "FAIL" and "GREY ZONE" (where a road test was deemed appropriate).Results: Of the total sample, 41.4% failed the road test, including all female participants.Eight KSCAr sub-tests differentiated the PASS/FAIL groups, resulting in the Drive Score sub-scale.Optimal cut-off scores for each of PASS, FAIL and GREY ZONE groups were determined with the following prediction accuracy rates: PASS (89% accuracy), FAIL (100% accuracy), GREY ZONE (64.3%). Conclusions:The Drive Score, emerging from the short (20 minute) KSCAr dementia screen offers clinicians a rapid and easy way to include empirically-based outcomes into their consideration of whether their patients with dementia are safe/unsafe to drive or need to be referred for a medical driving assessment, based on the outcome of similar patients who completed a medical driving assessment.
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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».