MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7118084488 · doi:10.1093/geroni/igaf122.3986

Older Drivers: Attention, Habits and Memory

2025· article· en· W7118084488 sur OpenAlexaboutno aff
Laura S. Hemmy, Katelyn R. Schwieters, M Mabry, William R. Kessler, Brian Davis, Nichole L. Morris

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionRecallEffects of sleep deprivation on cognitive performanceScale (ratio)Montreal Cognitive AssessmentCognitive testPoison controlSample (material)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Older drivers are at increased risk for negative outcomes and generating knowledge to promote safe driving and when to consider retirement from driving are of the utmost importance. This study evaluated how demographics and cognitive state are related to driver habits and attention. A sample of community dwelling older adults (n = 111) without global cognitive impairment on the Minnesota Cognitive Acuity Screen completed baseline assessments before the initiation of a driver safety intervention. Participants reported as 61% female, mean age 69.1 (SD 6.2), 15.9 mean years education (SD 2.4), and 66% retired. 19% reported living in an urban setting, 47% suburban, and 34% rural. Self-reported measures included the Driving and Riding Avoidance Scale (DRAS), Cognitive Failures Questionnaire - Driving (CFQ), Attention-Related Driving Errors Scale (ARDES), Mindfulness Attention Awareness Scale (MAAS), and Aggressive Driving Behavior Questionnaire (ADBQ). No measure was significantly related to participant demographics. Brief performance measures of cognition administered by telephone, including the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) Blind and oral Trails A and B, were mostly uncorrelated with the self-reported driving and attention measures. One exception was the MoCA word recall and DRAS, r(106) = -.224, p=.02, in which poorer memory was associated with greater driver avoidance. These findings are noteworthy for 1) a lack of correlation between self-reported measures of driver attention and either age or cognition, 2) no gender differences found in measures of driver behavior, and 3) in a sample pre-screened for cognitive impairment, the word recall was significantly related to older adults’ self-reported driver avoidance behaviors.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,364 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInnovation in AgingMême sujetOlder Adults Driving StudiesTravaux en français237 207