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Enregistrement W4409500688 · doi:10.5014/ajot.2025.050670

Serial Trichotomization to Determine Fitness to Drive: Results From a Cohort of Clients Referred to a Neurology Program

2025· article· en· W4409500688 sur OpenAlexaffabout
Michel Bédard, Hillary Maxwell, Sacha Dubois, Stephanie Schurr, Chelsea Swoluk, Bruce Weaver, Arne Stinchcombe

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Occupational Therapy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensUniversity of OttawaLakehead UniversitySt. Joseph's Care Group
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTest (biology)CognitionJudgementMedicinePaced Auditory Serial Addition TestNeurologyRehabilitationPhysical therapyGold standard (test)Occupational therapyPhysical medicine and rehabilitationPsychologyNeuropsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IMPORTANCE: Determining cognitive fitness to drive is challenging. A previous study used serial trichotomization with five cognitive tests to determine whether drivers should continue driving, undergo further evaluation, or stop driving. OBJECTIVE: To examine agreement between serial trichotomization and fitness-to-drive determinations made by occupational therapists. DESIGN: Drivers referred for cognitive screens completed all tests used in the previous study. Occupational therapists provided fitness-to-drive recommendations (safe, indeterminate, or unsafe) using all clinical information available. We examined the agreement between the tests' results (using cut points from the previous study) and occupational therapists' recommendations. SETTING: Outpatient neurology program at a chronic care and rehabilitation hospital. PARTICIPANTS: 279 clients (M age = 66.35 yr; SD = 13.25). OUTCOMES AND MEASURES: Tests included the Trail Making Tests A and B, the Clock Drawing Test (CDT), the Montreal Cognitive Assessment, and the Motor-Free Visual Perception Test, using a road test as the gold standard. The previous study used dual cut points with 100% sensitivity and specificity to reduce false positives and false negatives. RESULTS: Weighted κs ranged from .03 (95% confidence interval [CI] [-.01, .08]) for the CDT to .54 (95% CI [.46, .62]) for the Trail Making Test, Part B. Although the agreement between serial trichotomization and the final recommendations was moderate (κ = .59; 95% CI [.50, .67]), serial trichotomization appeared useful for identifying unsafe drivers. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: These results remind us of the variability inherent in stand-alone cognitive tests, even within a serial trichotomization framework, and the importance of clinical judgement and road tests in decision making about driving. Plain-Language Summary: It can be challenging for occupational therapists to accurately determine a client's cognitive fitness to drive. Many occupational therapists lack the time, have limited training, or do not have access to comprehensive driving evaluation tools. A serial testing approach can support occupational therapists in assessing a client's cognitive fitness to drive. This study used an approach based on a series of five cognitive tests to determine whether a client should continue driving, undergo further evaluation, or stop driving. The series of tests were used to classify drivers as safe, indeterminate, or unsafe. In principle, a driver would take the second test only if the driver was classified as indeterminate on the basis of first test, and so on. By applying the tests in sequence, few drivers should remain classified as indeterminate at the end of the series of tests. This serial approach has the potential to streamline the decision-making process for occupational therapists by classifying the more extreme unsafe cases while still providing an accurate assessment of cognitive fitness to drive.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,393 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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