Decline in Other Instrumental Activities of Daily Living as Indicators of Driving Risk in Older Adults at an Academic Memory Clinic
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Decisions around driving retirement are difficult for older persons living with cognitive decline and their caregivers. In many jurisdictions, physicians are responsible for notifying authorities of driving risks. However, there are no standardized guidelines for this assessment. Having access to a driving risk assessment tool could help older adults and their caregivers prepare for discussions around driving retirement. This study compares the clinical profiles of older adult drivers assessed in an academic memory clinic who were referred to the driving authority to older drivers who were not with a focus on instrumental activities of daily living (iADLs). METHODS: Data on referred (R) and not-referred (NR) drivers were extracted from medical records. Elements from the medical history, cognitive history, functional abilities, Modified Mini-Mental State (3MS) examination, Trails A/B, and clock drawing were included in the analysis. Four risk factors of interest were examined in separate logistic regression analyses, adjusted for demographic variables. RESULTS: 50 participants were identified in each group. The R group was older on average than the NR. As expected, R were more likely to have Trails B scores over 3 min and have significantly abnormal clock drawing tests. R also showed lower 3MS scores and a higher average number of functional impairments (including managing appointments, medications, bills, or the television). CONCLUSION: Beyond standard cognitive tests, impairment in iADLs may help general practitioners identify at-risk drivers in the absence of standardized guidelines and tools. This finding can also inform the design of a risk assessment tool for driving and could help with approaches for drivers with otherwise borderline test results.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle