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Enregistrement W4388451311 · doi:10.1093/geronb/gbad168

Older Drivers Reduced Engagement in Distracting Behaviors Over a Six-Year Period: Findings From the Candrive Longitudinal Study

2023· article· en· W4388451311 sur OpenAlexafffund
Michel Bédard, Hillary Maxwell, Bruce Weaver, Arne Stinchcombe, Isabelle Gélinas, Barbara Mazer, Gary Naglie, Michelle M. Porter, Mark Rapoport, Holly Tuokko, Brenda Vrkljan, Shawn Marshall

Notice bibliographique

RevueThe Journals of Gerontology Series B · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensUniversity of VictoriaOttawa HospitalHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of TorontoUniversity of OttawaMcGill UniversityLakehead UniversityBruyèreBaycrest HospitalCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationUniversity of ManitobaMcMaster UniversitySt. Joseph's Care Group
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Toronto
Mots-clésConfoundingDemographyPsychologyConfidence intervalLongitudinal studyCohortActive listeningOdds ratioCohort studyGeneralized estimating equationOddsAssociation (psychology)Injury preventionPoison controlGerontologyDevelopmental psychologyMedicineEnvironmental healthLogistic regression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Baltes and Baltes' "selective optimization with compensation" model is pertinent to driving but evidence about the use of compensation using longitudinal designs is scarce. Therefore, we sought to determine if older drivers reduced their engagement in distracting behaviors while driving, over a 6-year period. METHODS: We used data captured over several annual assessments from a cohort of 583 drivers aged 70 and older to determine if their engagement in 12 distracting behaviors (e.g., listening to the radio, talking with passengers) declined over time. We adjusted our multivariable model for several potential confounders of the association between our outcome variable and time. RESULTS: Overall, and after adjustment for potential confounders, the participants reduced their engagement in distracting behaviors over the study period (odds ratio [OR] = 0.96, 95% confidence interval [CI] = 0.95-0.97). Baseline age was negatively associated with engagement in distracting behaviors (OR = 0.95, 95% CI = 0.94-0.96). Men engaged in more distracting behaviors than women (OR = 1.15, 95% CI = 1.03-1.27), as did participants living in the largest urban centers compared to participants living in the smallest areas (OR = 1.21, 95% CI = 1.04-1.41). The number of kilometers driven per year (for every 10,000 km) was positively associated with the proportion of distracting behaviors drivers engaged in (OR = 1.13, 95% CI = 1.08-1.19). DISCUSSION: Drivers in our cohort reduced their engagement in distracting behaviors over the study period. This suggests that older drivers adjust their driving over time, which aligns with age-related theories and models about compensation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,167

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,147
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,307 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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