Cardioverter-Defibrillator Implantation as a Risk Factor For Motor Vehicle Crash
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».