Physician’s Role in Managing Driver’s Licenses for Older Adults: Implications for Korea
Notice bibliographique
Résumé
The increasing proportion of older adult drivers presents a growing road safety challenge in Korea, highlighted by a significant rise in traffic accidents involving individuals aged 65 years and older. In response, Korean authorities have implemented mandatory cognitive and physical assessments for license renewal, complemented by community-based educational programs. However, international comparisons reveal that the involvement of physicians as gatekeepers in assessing driver fitness is more robust in the United States and Canada, where legal frameworks either permit or require healthcare professionals to report medically at-risk drivers to licensing authorities. These systems balance public safety with patient confidentiality by providing statutory protection for reporting physicians, though barriers such as legal ambiguity, concerns over liability, and inconsistent practices persist. Evidence suggests that mandatory reporting laws increase physician engagement and reporting rates, yet emotional and ethical dilemmas may hinder compliance. In Korea, strengthening the physician's role in the driver license management system-supported by legal immunity and clear guidelines-could enhance early identification of at-risk drivers and reduce accident rates among older adults. A multidisciplinary approach, involving secondary assessments by occupational therapists and licensing authorities, is recommended to ensure objective evaluation of driving competence. Adopting a reporting model may further clarify responsibilities and improve outcomes. Ultimately, integrating physicians more actively into the licensing process is essential for safeguarding both older adult drivers' autonomy and public safety in an aging society.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».