Kako svetska populacija stari, tako raste i procenat starijih vozača na putu. Bezbedna vožnja zahteva adekvatnu memoriju, perceptivne i motoričke veštine, kao i sposobnosti izvršne funkcije. Iako osobe sa teškom Alchajmerovom bolešću i srodnim demencijama (ADRD) više nisu u stanju da bezbedno voze, promene u performansama vožnje mogu početi u pretkliničkoj fazi AD.
Odluka o prestanku vožnje zbog kognitivnog pada je teška i sporna za starije osobe, njihove porodice i kliničare. Iako su dostupni brojni kognitivni testovi i evaluacije na putu, klinički praktičari su izvestili da imaju ograničenu obuku, kao i vremenska ograničenja za sprovođenje ovih testova kako bi utvrdili da li pacijent treba da prestane da vozi. Štaviše, teško je doći do objektivnih dokaza.
Uz pomoć kalkulatora zasnovanog na dokazima pod nazivom „Fit2Drive“, istraživači sa Florida Atlantik univerziteta su olakšali administraciju i procenu testa u kancelariji kako bi se predvidela verovatnoća starije osobe da položi ispit za vožnju na putu. Na osnovu kratkih kognitivnih testova koji se lako primenjuju, Fit2Drive obezbeđuje objektivnu procenu sposobnosti vožnje za one sa kognitivnim problemima.
Za ovu studiju, istraživači FAU Christine E. Linn College of Nursing i Charles E. Schmidt College of Science kreirali su algoritam za brzo generisanje predviđanja za pojedinačnog pacijenta. Kombinovali su 12 kognitivnih testova i podatke o proceni na putu iz dva uzorka: pacijenata iz skladišta podataka Louis and Anne Green Memori i Vellness centra i starijih vozača iz zajednice.
Kognitivni testovi su uključivali Mini-Mental State Ekam (MMSE), dobro poznat alat za skrining demencije sa 30 tačaka; i Trail Making Tests A, test vizuelnog praćenja; i B, za procenu kognitivne fleksibilnosti i merenje izvršnog funkcionisanja. Ukupno, 412 učesnika studije, starosti od 59 do 89 godina, završilo je kognitivne procene i vozački ispit na putu.
Rezultati studije, objavljeni u časopisu Američkog udruženja medicinskih direktora, pokazali su da je algoritam Fit2Drive pokazao snažnu tačnost predviđanja od 91,5%.
Korak po korak ispitivanje prediktivne moći rezultata i brojnih kombinacija, pokazalo je da MMSE najviši rezultat i vreme staze B u sekundama predstavljaju najveći udeo jedinstvene varijanse u prediktivnom modelu sa minimalnim dodatnim povećanjem predviđanja. snagu doprinose dodatni rezultati testova.
Nalazi su takođe pokazali statistički značajne razlike u rezultatima evaluacije na putu u dva uzorka, pri čemu je većina onih koji su pali na vozačkom ispitu na putu dolazi iz skupa podataka iz riznice (53,7%) u poređenju sa onima iz uzorka zajednice (7,9% ).
„Ljutnja, suze i frustracija sa strane pojedinačnog pacijenta i nedostatak objektivnih podataka koji bi vodili preporuke kliničara su pokretačka snaga naših napora da razvijemo veoma tačan, zasnovan na dokazima prediktor sposobnosti prolaska na putu. vozački ispit“, rekla je Ruth Tappen, Ed.D., viši autor i eminentni naučnik i profesor Christine E. Linn, FAU Christine E. Linn College of Nursing.
„Rezultati Fit2Drive imaju za cilj da pruže kliničaru korisne objektivne dokaze koji se mogu podeliti sa pacijentom i porodicom koja je zabrinuta u vezi sa preporučljivošću nastavka vožnje, što je situacija koja je za njih veliki životni događaj i izazov za pružaoce primarne zdravstvene zaštite.
Da bi identifikovali najmanji broj rezultata kognitivnih testova koji bi mogli predvideti verovatnoću da će osoba položiti vozački ispit na putu, istraživači su uneli rezultate testa u kancelariji u logističku regresiju (statistički model) koristeći prolaz ili neuspeh na testu na putu rezultate kao ishod na koji su moguće varijable prediktora regresirane.
Binarni rezultat neuspešnog prolaza omogućio je prediktivnom modelu da proceni osetljivost (istinski pozitivan) i specifičnost (istinski negativan) prediktivnih ishoda u poređenju sa procenom na putu. Na osnovu ovih podataka, istraživači su napravili tabelu kontingentnosti od četiri moguća ishoda (istinski pozitivan, lažno pozitivan, istinit negativan, lažno negativan).
Ukupna kombinacija osetljivosti i specifičnosti se zatim grafički prikazuje (naziva se ROC kriva), a AUC daje procenu ukupne tačnosti njihovih prediktora.
„Štampanje tabele sa svakom mogućom kombinacijom MMSE rezultata i vremena za staze B dalo bi 176 stranica, što bi bilo nezgodno za bilo koji kliničar da koristi tokom konsultacija sa pacijentom“, rekao je Tapen.
„Zbog toga smo razvili kalkulator zasnovan na jednačini izvedenoj iz naših podataka kako bismo omogućili lak pristup potrebnim podacima. Kada se unesu rezultati pacijentovih MMSE i Trails B vremenskih rezultata, kalkulator pruža kliničaru verovatnoću pacijentovog sposobnost polaganja vozačkog ispita na putu“.
Fit2Drive kalkulator se može pristupiti na fit2drive.org. Istraživači preporučuju da se prvo primeni MMSE, a zatim da se primeni staza A i staza B, što je način na koji su testovi administrirani u ovoj studiji. Provajderi mogu da preuzmu aplikaciju sa veb lokacije Fit2Drive na Android ili iOS mobilni uređaj i koriste pametni telefon za unos podataka.
„Kako se naša sposobnost administriranja kognitivnih testova na mreži povećava, možda ćemo moći da kreiramo potpuno onlajn verziju Fit2Drive-a kako bismo dodatno pojednostavili njegovu upotrebu“, rekao je Tapen.
