A systematic review of the impact of brain tumours on risk of motor vehicle crashes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Brain tumours are associated with neurocognitive impairments that are important for safe driving. Driving is vital to maintaining patient autonomy, despite this there is limited research on driving capacity amongst patients with brain tumours. The purpose of this review is to examine MVC risk in patients with brain tumours to inform development of clearer driving guidelines. METHODS: A systematic review was performed using Medline and EMBASE. Observational studies were included. The outcome of interest was MVC or measured risk of MVC in patients with benign or malignant brain tumours. Descriptive analysis and synthesis without meta-analysis were used to summarise findings. A narrative review of driving guidelines from Australia, United Kingdom and Canada was completed. RESULTS: Three studies were included in this review. One cohort study, one cross-sectional study and one case-control study were included (19,135 participants) across United States and Finland. One study evaluated the incidence of MVC in brain tumour patients, revealing no difference in MVC rates. Two studies measured MVC risk using driving simulation and cognitive testing. Patients found at higher risk of MVC had greater degrees of memory and visual attention impairments. However, predictive patient and tumour characteristics of MVC risk were heterogeneous across studies. Overall, driving guidelines had clear recommendations on selected conditions like seizures but were vague surrounding neurocognitive deficits. CONCLUSION: Limited data exists regarding driving behaviour and MVC incidence in brain tumour patients. Existing guidelines inadequately address neurocognitive complexities in this group. Future studies evaluating real-world data is required to inform development of more applicable driving guidelines. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION NUMBER: PROSPERO 2023 CRD42023434608.
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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 | 0,008 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».