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Enregistrement W4390081577 · doi:10.1093/geroni/igad104.2174

CHANGES IN DRIVER’S LICENSE STATUS AMONG MID-AGED AND OLDER CANADIANS OVER THREE YEARS

2023· article· en· W4390081577 sur OpenAlexaffabout
Arne Stinchcombe, Shawna Hopper, Sylvain Gagnon, Michel Bédard

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityLakehead UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLicenseDemographyGerontologyOddsLogistic regressionDepression (economics)MedicineLongitudinal studySalience (neuroscience)Mental healthBaseline (sea)PsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract For older people, driving may contribute to health and quality of life. Conversely, driving cessation is associated with negative outcomes, including poor physical and mental health. We examined changes in driving status over a three-year period among participants in the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA), which includes Canadians aged 45-85 at baseline. At baseline (data collected between 2011 and 2015) and follow-up (data collected between 2015 and 2018), participants reported whether they had a driver’s license. Using multiple logistic regression, we examined the relationship between covariates and changes in license status (i.e., having a license at baseline but not at follow-up vs. maintaining license). Of the participants who reported having a driver’s license at baseline (n=36,266), 1.19% (n=432) reported no longer having one at follow-up. This change was associated with lower income categories and poorer self-rated health. Age (B=.12, p<.001) and depression symptoms (B =.04, p<.001) were positively associated with no longer having a license. Participants who reported a change had lower scores on a memory task (Rey Auditory Verbal Learning Test; B=-.07, p<.001). Women had greater odds than men to report a change in driver’s license at follow-up (OR=1.5, p<.001). The results highlight the salience of health, cognition, and income as correlates of driving cessation in a sample of mid-aged and older adults. These results may help identify individuals who are likely to stop driving and who may need additional supports maintaining mobility, health, and quality of life.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,324 · 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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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