MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4413966453 · doi:10.5770/cgj.28.819

Care Partner Perspectives on Driving Cessation in Dementia in the Province of Saskatchewan, Canada

2025· article· en· W4413966453 sur OpenAlexafffundvenueabout
Dena Sommer, Elaine Stasiulis, Mark Rapoport, Patti Kelm, Gary Naglie

Notice bibliographique

RevueCanadian Geriatrics Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreAlzheimer Society of CanadaBaycrest HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAlzheimer SocietyConsortium canadien en neurodégénérescence associée au vieillissement
Mots-clésMedicineDementiaCentralitySmoking cessationProcess (computing)NursingDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Driving cessation is an expected eventuality in dementia care that has significant consequences for people with dementia (PWD) and care partners (CPs) alike. In collaboration with the Alzheimer Society of Saskatchewan, we explored CPs' experiences of the driving cessation process. Using an online survey including closed- and open-ended questions, we collected data from 44 CPs of current drivers and from 207 CPs of former drivers. Our quantitative and qualitative analyses identified three key findings. First, although CPs want and expect regulatory bodies and medical practitioners to be involved in the driving cessation process, their involvement is often less than anticipated. Second, driving cessation poses unique challenges to CPs in rural areas given the centrality of driving in smaller communities and limited transportation options to access services. Finally, CPs of former drivers found several positive benefits from the driving cessation process that were unanticipated. In conclusion, these three areas represent opportunities for education, support, and resources for PWD, CPs, and professionals through the driving cessation process.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,340

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0190,003
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,302 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Geriatrics JournalMême sujetOlder Adults Driving StudiesTravaux en français237 207