Driving knowledge assessment in cognitively impaired older adults: evidence from geriatric day hospitals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence and appropriate tools are often lacking to support the decision of driving discontinuation in cognitively impaired older adults by Alzheimer's disease and related disorders. Maintaining strong driving knowledge as individuals age is crucial for ensuring their fitness to drive. The objectives of this study were to describe the driving knowledge of older drivers > 65 referred for cognitive assessment compared to control subjects. We also analyzed the relationship between neuropsychological tests and driving knowledge assessment. METHODS: Cross-sectional, observational, multicenter study in geriatric day hospitals including older drivers with cognitive complaints who underwent a comprehensive neuropsychological assessment. Their performance on a driving theory test (knowledge of driving laws and road rules) and self-evaluation of driving abilities were assessed via a computer-based exam and compared to those of healthy younger drivers. Regression models were used to examine the relationship between driving knowledge and the neuropsychological examination scores with adjustment for age, gender and cognitive performance. RESULTS: We included 144 patients (mean age 79.6 ± 4.9) and 249 controls (mean age 28.1 ± 6.6). Performance in the driving theory test was significantly lower in patients than in controls (p < 0.001). We showed a significative association between driving knowledge, the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and the Digit Symbol Substitution Test (DSST) independent from age, gender and cognitive performance. CONCLUSION: Our study has raised concerns regarding the overall poor theoretical driving skills in older drivers and their low self-evaluation ability. The MoCA and the DSTT may be useful for guiding driving discontinuation in cognitively impaired older adults.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».