Navigational Decision‐Making Among Older Drivers: An Analysis of Real‐World Driving Patterns
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Driving is an important aspect of independence for older adults. However, cognitive decline may impair driving abilities and safety. A deeper understanding of the impact of cognitive impairment on driving behaviours in older adults can inform public health strategies to support maintaining their ability to drive safely. This study investigates how older adults with and without cognitive impairment make navigational decisions (e.g., route choice) while driving in real‐world settings. Method Participants were enrolled in longitudinal driving studies at Washington University School of Medicine. GPS dataloggers tracked the daily driving patterns of 246 older drivers (aged 65+), including 230 cognitively normal older adults (CTL; Clinical Dementia Rating [CDR] = 0) and 16 older adults with cognitive impairment (DEM; CDR>0). Spatial clustering and hashing algorithms were employed to analyze each participant’s destinations and route choices. Trips with hard‐braking, sudden‐acceleration, and over‐speeding were considered “adverse behavior.” The Mann‐Whitney U‐test was performed to identify significant differences between the two groups. Result The CTL group had an average age of 68.2 ± 5.7 years and was composed of 46% females, while the DEM group had an average age of 69.2 ± 6.8 years and had 36% females. Additionally, the CTL group had a mean of 16.5 ± 2.3 years of education, while the DEM group had a mean of 16.0 ± 2.3 years of education. The results indicated that drivers with cognitive impairment had fewer full‐cycle trips (i.e., trips with the same start point and destination; p = 0.0165), visited fewer new destinations (p = 0.0210), used fewer distinct routes to reach their most common destination (p = 0.0174), and took fewer distinct routes to reach their most common destination when normalized by the average monthly frequency of this trip (p = 0.0062). No significant differences were observed in the other driving measures. Conclusion This study reveals significant differences in driving patterns between cognitively normal older adults and those with cognitive impairment. Older adults with cognitive impairment exhibited more conservative driving behaviors, such as taking fewer full‐cycle trips and having less variety in their daily driving routes. These findings have important implications for designing interventions to improve mobility for older adults.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».