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Enregistrement W4406947504 · doi:10.1016/j.jacep.2024.12.002

Cardioverter-Defibrillator Implantation as a Risk Factor For Motor Vehicle Crash

2025· article· en· W4406947504 sur OpenAlexafffundabout
John A. Staples, Daniel Daly‐Grafstein, Isaac Robinson, Mayesha Khan, Nathaniel M. Hawkins, Herbert Chan, Shannon Erdelyi, Christian Steinberg, Katie MacLure, Andrew D. Krahn, Jeffrey R. Brubacher

Notice bibliographique

RevueJACC. Clinical electrophysiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de QuébecUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMichael Smith Health Research BCHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésCrashMotor vehicle crashImplantable cardioverter-defibrillatorVehicle accidentRisk factorMedicineAeronauticsMedical emergencyEngineeringInjury preventionPoison controlCardiologyComputer scienceInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Limited empirical evidence informs fitness-to-drive recommendations after implantable cardioverter-defibrillator (ICD) implantation. Cohort designs can be deceptive because ICD recipients differ from control individuals and may temporarily cease driving after implantation. OBJECTIVES: This study sought to generate evidence to inform medical driving restrictions after ICD implantation. METHODS: We used population-based data to identify all drivers involved in a serious motor vehicle crash in British Columbia, Canada, from 1997 to 2019. Exposure was defined as ICD implantation in the 6 months before a crash. One analysis used a case-crossover design to control for relatively fixed individual characteristics like driving experience. Another analysis used a responsibility design to account for road exposure (miles of driving per week). Both analyses used logistic regression with adjustment for potential confounders. RESULTS: In the case-crossover analysis of crash-involved ICD recipients, ICD implantation occurred in 212 of 3,299 precrash intervals and in 485 of 6,598 control intervals, suggesting no temporal association between ICD implantation and subsequent crash (6.4% vs 7.4%; adjusted OR [aOR]: 0.86; 95% CI: 0.71-1.03; P = 0.11). In the analysis of all crash-involved drivers with determinate crash responsibility, 14 of 22 drivers with recent ICD implantation and 532,741 of 1,035,433 drivers without recent ICD implantation were deemed responsible for their crash, suggesting no association between ICD implantation and crash responsibility (crude proportion responsible, 64% vs 51%; aOR: 2.20; 95% CI: 0.94-5.30; P = 0.08). CONCLUSIONS: The 6-month interval after ICD implantation is not associated with increased odds of crash nor with increased likelihood of crash responsibility. Contemporary driving restrictions in the first weeks after ICD implantation appear to adequately mitigate the potential increase in crash risk.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,434 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations8
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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