CogniFit - Нийгэм, хүн ам зүй, танин мэдэхүйн мэдээлэлд үндэслэн зам тээврийн осолд өртөх магадлалыг үнэлэх.

CogniFit-ийн "Үнэлэх" танин мэдэхүйн чадвар болон жолооч нарын хүйсээс үл хамааран янз бүрийн төрлийн зам тээврийн ослын хооронд хүчтэй хамаарал байдаг (бүх коэффициентүүд 0.75-аас их). Нас, хүйс, үнэлгээний оноогоор амь насаа алдах осол (зөрчлийн 98.3%, R=0.966, R2=0.983), бэртэл гэмтэл (96.2%, R=0.981, R2=0.962) , материаллаг хохиролтой гэмтэлийн осол (95.8% хэлбэлзэл, R=0.979, R2=0.958) өртөх магадлалтай байна.

CogniFit® -ын үзүүлэлтүүд

Оролцогчдын үнэлгээний чадварыг компьютер, ухаалаг утас ашиглан хэмждэг бие даасан танин мэдэхүйн хоёр даалгаврыг ашиглан мэдээлэл цуглуулсан. Нийтдээ эдгээр CogniFit® дасгалуудыг 18-78 насны 123 өөр орны 20231 хүн хийсэн(10627 эмэгтэй, 9606 эрэгтэй).

Даалгавруудын нэг нь оролцогчдынсонсголын өдөөлтийн үргэлжлэх хугацааг тооцоолохчадварыг хэмжсэн: өмнө нь танилцуулсан сонсголын өдөөлтийг яг таг гаргахын тулд сонсголын өдөөлтийг тасалдуулах шаардлагатай болсон. Өөр нэг даалгавар нь оролцогчдынхөдөлгөөнт объектын хурдыг тооцоолохчадвар, туулсан зай болон туулах зай, хурд болон зайны хосолсон харилцан үйлчлэл нь объектын хөдөлгөөнд хэрхэн нөлөөлж байгааг хэмждэг. Дараа нь эдгээр дасгалын үеэр хэмжсэн хамааралтай хувьсагчдыг ашиглан оролцогч бүрийн нарийвчлалын нийт хувийг олж авсан. Илүү өндөр хувь нь даалгаврын бүтээмж сайжирсаныг илтгэнэ. Ийнхүү нийт оноог тооцож, .хэрэглэгч бүрийн үнэлгээний чадварыг харуулсан..

Моторт тээврийн хэрэгслийн ослын хэмжилт

Өгөгдлийг (NHTSA)АНУ-ын Авто замын хөдөлгөөний аюулгүй байдлын үндэсний газраас (FIRST) үхэл ба гэмтлийн мэдээний системийн хэрэглүүрийг ашиглан авсан. 2014-2018 онуудад нийт гурван төрлийн осолд өртсөн хүниймэдээллийг жолооч нарын насаар шүүж (хүмүүсийг сонгосон) мэдээллийн зөвлөлгөөн, зарлан мэдээллийн албанаас авсан болно. 18-аас 78 насны хооронд).

Юуны өмнө үхлийн үр дагаварт хүргэсэн осолд өртсөн жолооч нараас мэдээлэл цуглуулсан бөгөөд (FARS) 2004-2017 болон Жилийн тайлангийн файлаас(ARF) 2018 оны үхлийн шинжилгээний тайлангийн системээс авсан. .

Дараа нь 2004-2015 оны Автомашины түүвэрлэлтийн системийн ерөнхий тооцооны системээс авсанавто тээврийн хэрэгслийн осолд өртсөн жолооч нарын мэдээллийг цуглуулсан. (NASS-GES)болон 2016-2017 оны Гэмтлийн тайлангийн дээж авах системээс. (CRSS).

Гуравдугаарт, зам тээврийн ослын улмаас эд хөрөнгөөрөө хохирсон жолоочын мэдээллийгижил эх сурвалжаас цуглуулсан.

Анхны таамаглал

Гэмтлийн төрөл бүрийн тоо болон түүний ноцтой байдлын аль алинд нь нас чухал хүчин зүйлболдог (ерөнхийдөө хуучин жолооч нар осолд өртөх магадлал бага байдаг). Нэмж дурдахад нас нь шүүлтийн чухал хэмжүүр юм (CogniFit®-ийн үр дүн өндөр настай хүмүүст хамгийн бага оноо байгааг харуулж байна).

Эдгээр хоёр таамаглалыг харгалзан үзвэл корреляцийн шинжилгээ нь ослын тоо болон CogniFit® Үнэлэх онооны хооронд мэдэгдэхүйц шууд хамаарлыг харуулах ёстой, учир нь нас нь эдгээр ажиглалтад тодорхойлогч хүчин зүйл байж болох юм. Гэхдээ хамгийн чухал нь CogniFit® оноо нь насжилтын нөлөөг тусгаж, тооцсоны дараа регрессийн шинжилгээ ашиглан харуулах ёстойямар ч төрлийн эвдрэлийг урьдчилан таамаглахад нэмэлт давуу тал болдог.

Корреляцийн шинжилгээ

CogniFit® болон NHTSA-ийн 18-78 насны эрэгтэй, эмэгтэй хүмүүсийн дундаж оноог монотон шинж чанаруудын хувьд Спирманы зэрэглэлийн корреляцийн коэффициент, хувьсагчдын хоорондох шугаман хамаарлын хувьд Пирсоны корреляцийн коэффициент дээр үндэслэсэн корреляцийн аргад үндэслэн статистик дүн шинжилгээ хийсэн.

CogniFit®-ийн хоёр даалгаврын эрэгтэй, эмэгтэй хүмүүсийн нарийвчлалын дундаж оноо нь 1) хүний ​​амь нас хохирсон осол, 2) гэмтлийн осол, 3) эд хөрөнгөд учирсан осолд оролцсон эрэгтэй, эмэгтэй жолооч нарын үндсэн мэдээлэлтэй хамааралтай байв.

Үр дүн нь CogniFit® оноо болон насаар нь гурван өөр төрлийн ослын тоо хооронд хүчтэй эерэг хамаарал байгааг харуулсан ба корреляцийн коэффициент бүх тохиолдолд 0.80-аас их байна. Доорх графикууд нь хувьсагчдын хоорондын хамаарлыг тус тусын корреляцийн коэффициентийн хамт харуулж байна. Цэг бүр нь нас тус бүрийн утгыг илэрхийлдэг бөгөөд цэнхэр шугам нь LOESS шугамтай тохирч байна (Plot Panel 1-ийг үзнэ үү).

Түүнчлэн жолооч нарын хүйсээр (эрэгтэй, эмэгтэй) өгөгдлийг задлахад ижил төстэй журмыг хэрэгжүүлсэн. Корреляцийн коэффициентүүд нь хүйсийн хувьд маш төстэй байсан бөгөөд жолооч нарын хүйсээс үл хамааран CogniFit® оноо болон ослын янз бүрийн төрлүүдийн хоорондын хамаарлын бат бөх байдлыг харуулсан(0.75-аас дээш бүх коэффициентийн хувьд хүчтэй>). Харгалзах графикууд нь өөр өнгөөр ​​илэрхийлэгдсэн хүйсийн бүлэг бүртэй энэ хамаарлыг харуулж байна (Зураг 1-ийг үзнэ үү).

Регрессийн шинжилгээ

Шугаман регрессийн шинжилгээг янз бүрийн төрлийн ослын өгөгдлийг нийт дүнгийн төрөл, хүйсээр нь авсан ослын хувь (хамаарах хувьсагчийн хувьд) болон жолооч нарыннас, хүйс, онооны өгөгдөл болгон хөрвүүлсэн. CogniFit ® (урьдчилан таамаглах хүчин зүйл болгон)сүүлийн хоёр хүчин зүйлийн харилцан үйлчлэлийг загварт нэмж оруулсан болно.

Үхлийн сүйрэлтэй харгалзах үр дүн нь параметрийн онооноос хамааранмаш өндөр түвшний загвар тохирч байгааг харуулсан бөгөөд энэ нь параметрийн онооноос хамаарч хэлбэлзлийн 98.3%-ийг тайлбарласан байна.(R=0.966, R2) = 0.983). Төрөл бүрийн хүчин зүйлийн загвар коэффициентүүд нь нас, хүйсийн хувьд урьдчилан таамаглах чухал хүчийг харуулсан нь ахмад жолооч нар залуу жолооч нартай харьцуулахад осолд өртөх магадлал багаболдог бөгөөд эмэгтэйчүүд. эрэгтэйчүүдтэй харьцуулахад осолд өртөх магадлал бага байдаг. CogniFit®-ийн оноонууд ч мөн мэдэгдэхүйц нөлөө үзүүлсэнэнэ нь хүмүүсийн шүүн тунгаах чадвар болон үхэлд хүргэсэн ослын тоо хоёрын хооронд шууд хамааралтай болохыг харуулж байна. Энэхүү ажиглалт нь жендэр болон CogniFit® онооны хооронд ихээхэн хамааралтай болохыг тэмдэглэх нь зүйтэй. Графикаас харахад (Plot Panel 2-ыг үзнэ үү) CogniFit® онооны үр нөлөө нь хүйсээр ялгаатай байна:эрэгтэйчүүд, CogniFit® оноо авах чадвар өндөр байгаа нь осолд өртөх эрсдэл өндөртэй байдаг. эмэгтэйчүүд, CogniFit®-ийн өндөр оноо нь үхлийн осолд өртөх эрсдэл багатай холбоотой.

Үүнтэй зэрэгцэнгэмтлийн осолтой холбоотой мэдээлэлд дүн шинжилгээ хийх дүгнэлтийг гаргасан. Ижил загвар нь 96.2%-ийн хэлбэлзэл (R=0.981, R2=0.962), мөн насны нөлөө болон CogniFit® онооны нөлөөг харуулсан. хүчтэй>. Хүйс болон CogniFit® оноо нь чухал хамааралтайг харуулсан: эрэгтэйчүүд CogniFit® оноо болон гэмтлийн ослын түвшин хоёрын хооронд шууд хамааралтай байсан бол эмэгтэйчүүд урвуу хамааралтай бөгөөд CogniFit илүү өндөр байна. ® оноо нь бага осол гэмтэлтэй холбоотой байсан.

Эцэст нь Осол гэмтлийн осолтой холбоотой өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийсэн. Ижил загвар нь 95.8% хэлбэлзэлтэй (R=0.979, R2=0.958)мөн нас, хүйс болон CogniFit® онооны чухал нөлөөг харуулсан. Хүйс болон CogniFit®-ын оноо нь мэдэгдэхүйц харилцан үйлчлэл үзүүлсэнэнэ нь эмэгтэйчүүдийн CogniFit® оноо болон эд хөрөнгийн ослын тоо хоёрын хооронд урвуу хамаарал байгааг дахин харуулж байна.

Дараах хүснэгтэд зөвхөн жолоочийн нас, хүйсийг багтаасан энгийн загвартай харьцуулахад CogniFit® оноог нэмснээр статистик загварын тайлбарлах хүчийг харуулж байна. Эндээс харахад бүх тохиолдолд үр дүнд бий болсон загварууд нь CogniFit®-ийг загварт нэмэхэд мэдэгдэхүйц сайжирдаг (статистикийн загваруудын харгалзах ялгаатай байдлаас нотлогдсон).