Drivers with dementia: Forecasting the future
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundA decline in driving skills is well documented in people with dementia.ObjectiveTo provide a current estimate and future forecast of drivers with dementia in Ontario, Canada, taking into account sex differences and longitudinal estimates of driving cessation in dementia.MethodsWe used historical provincial licensing data, population estimates and projections, as well as estimates of diagnosable dementia from the Landmark study of the Alzheimer's Society of Canada to create current estimates and forecasts of drivers with dementia in the province of Ontario, the most populous province of Canada, from 2024 to 2046. Sensitivity analyses were used to determine the impact of sex and assumptions regarding the rate of driving cessation.ResultsAssuming that an estimated 35% of people with diagnosable dementia stop driving very shortly after symptom onset followed by a more gradual decline over time, and that females stop driving twice as fast as men, we forecast approximately 154,000 drivers with dementia in the province of Ontario in 2046.ConclusionsAs dementia prevalence increases, our study provides a novel set of projections for drivers with dementia over the coming two decades, estimating a 221% to 226% increase. This work adds to the myriad of concerns about health and public services that will be needed to treat and support this population effectively, to detect early signs of dangerous driving among the cognitively impaired, and to provide alternative transportation options, once driving is no longer viable.
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 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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».