Understanding driving after stroke: safety outcomes and characteristics of those who return to driving
Bibliographic record
Abstract
Peu d'attention a été portée sur les caractéristiques des conducteurs suite à un ACV, alors il est très difficile de prendre en considération les risques d'accident associés aux séquelles d'un ACV. Par conséquent, l'objectif spécifique était d'estimer à quel point les facteurs neuraux et fonctionnels à 3 mois prédisent un retour à la conduite 12 mois suite à un ACV. Une sous-cohorte de conducteurs (n=290) a été sélectionnée de 678 canadiens qui ont participé à une étude longitudinale portant sur les variables reliés à un ACV. Des 290 participants (68% sont des hommes, âge 64 ans, CNS : 8.5), 177 (61%) reconduisaient après 12 mois. La relation entre les facteurs et le statut de conduite ont été modelé afin de faire une analyse des pistes causales (path analysis). Les personnes présentant un score élevé sur l'échelle SIS pour la force et l'activité combiné au MMSE, ainsi que les personnes ayant un ACV ischémique, sont plus enclin de conduire de nouveau. La fatigue, le genre ainsi que la sévérité de l'ACV influencent indirectement la conduite à travers force et l'activité. Les futures recherches intégrant des mesures plus sensibles. La prochaine direction à prendre est d'intégrer des mesures de la fonction plus sensible à l'analyse des causalités avec des facteurs contextuels.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".