米国運輸省
連邦高速道路局
高齢化人口のための道路を設計するためのハンドブックへのデスク参照
FHWA-SA-15-088 2014 June
品質保証声明
連邦高速道路局（FHWA）は、政府、業界、および国民にサービスを提供するための質の高い情報を提供し、国民の理解を促進します。標準とポリシーは、情報の品質、客観性、有用性、および整合性を確保および最大化するために使用されます。
FHWAは品質問題を定期的にレビューし、そのプログラムとプロセスを調整して、継続的な品質改善を確保しています。
目次
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Inj Epidemiol。2017年12月; 4：22。
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5537138/
Longitudinal Research on Aging Drivers (LongROAD): study design and methods
オンラインで公開2017 8月1日 。doi： 10.1186 / s40621-017-0121-z
PMCID ：PMC5537138
PMID：28736796
老化ドライバーに関する長期的研究（LongROAD）：研究の設計と方法
米国のほとんどの高齢者は運転免許証を保持します。2015年には、65〜84歳の成人の85％以上、85歳以上の成人の70％近くが運転免許を保持するドライバーです。実際、高齢のドライバーは、最年少ドライバーを除くすべてのドライバーよりも走行距離ベースのクラッシュ率が高くなっています。85歳以上のドライバーは、最高の死亡事故率ですが、ほかに、若年者よりも健康および機能障害を経験する可能性が高くなります。これらの年齢に関連した低下は、運転能力を妨げ、運転停止につながる可能性があります。
年齢に関連した有害運転結果をもたらし得る機能障害は、身体の強度や柔軟性などの物理的な低下、視力低下として知覚変化、および認知症などの認知の変化があります。これらの潜在的に障害のある医学的状態の多くは一般的です。
いずれの年齢でも、薬の副作用として衝突のリスクを高める可能性がありますが、高齢者は、併存疾患による投薬反応のリスクにさらされています。
一部の高齢のドライバーは、自己調節を介して機能的能力の健康の衰えや損失を補償することができます。自己規制は、高齢ドライバーが年齢に関連した低下に応じて運転を正確に調整できるかどうか、高齢ドライバーが自主規制行動に移行する程度、自主規制に影響する要因、およびその程度に関して、研究ギャップがまだ存在しています。
それは実際に安全性と生活習慣の変化にとり密接に結びついた多くの変更に対して、運転を回避することによって簡単に定義することができない複雑なプロセスであることが明らかです。
先進的な自動車技術は、安全運転を継続する能力の高齢者のための手段を提供することは明らかですが、高齢者が自動運転車の恩恵を十分に受けることができるようになるまでに数十年かかる可能性があります。
この論文で説明されている研究から収集された情報は、高齢ドライバーが直面する課題を理解するのに役立ち、運転人口のこのセグメントと道路を共有する人々の安全性を最大化するポリシーと技術を知らせます。
自主規制と高度な技術にもかかわらず、ほとんどの高齢者は最終的に永久的な非運転状態または運転停止に移行します。ステータスとしての移動の変化は、多くの場合、社会活動と自立の縮小を意味します。
運転を停止することは、抑うつ症状の増加などの深刻な健康への影響、また、メンタルヘルスにも社会的・物理的な健康だけでなく起こることが報告されています。
運転停止後の代替輸送は限られたオプションであるために、研究者と実務家は3つの観点からこの問題に取り組んでいます。
- 安全にできる限り人々が運転し続けること。
- 運転から非運転への安全な移行を支援すること。
- そして人々は運転停止後の彼らのモビリティのニーズを満たすために続ける手助けをすること。
縦断的研究
高齢の成人ドライバーの安全なモビリティのニーズを理解し、満たすために。高齢化ドライバーに関する縦断的研究（LongROAD）研究を設計および実施するために、6つの機関が設立されました。
1）高齢者の安全運転の主要な保護および危険因子。
2）運転状態と安全性に対する病状と薬の影響。
3）高齢者が老化の過程で機能低下に対処するために、運転行動を自己調節するメカニズム。
4）範囲、使用、新しい車両技術と高齢ドライバーのアフターマーケット車両適応の影響。
5）老化の過程での決定要因と健康への影響。
実行された研究デザイン
LongROADの研究は、登録時の65歳から79歳の現役ドライバーを対象とした多施設前向きコホート研究です。このプロジェクトは、5年間の初期期間で設計され、3年目の終わりまでに研究参加者の募集が完了し、少なくとも2年間は毎年フォローアップが行われます。
研究サイト
LongROADの調査には、5つのデータ収集サイトが含まれています。ボルチモア、MD; ニューヨーク州クーパーズタウン。コロラド州デンバー; カリフォルニア州サンディエゴ。これらのサイトは、米国の4つの地理的地域（北東、中西、南、および西）にあり、それぞれ1つ以上の医療センターまたは医療システムと提携しています。これらの調査サイトの対象域には、農村、郊外、および都市のコミュニティと、人種的および民族的に多様な集団が含まれます。各サイトでは、3つの年齢グループ（65〜69、70〜74、および75〜79）と男女間で均一に分散した600人の参加者の登録ターゲットがありました。
適格基準
潜在的な参加者は、研究サイトに関連する医療システムまたはプライマリケアクリニックの電子医療記録をスクリーニングすることにより特定されました。研究の参加者は、可能性として、試験期間を通じて毎年評価するために利用できるようになる65-79歳比較的健康で、アクティブなドライバーだったことを確認するために設立されました。
募集と入会
基本的な適格性（年齢、および一部の地域では認知機能障害と診断された）についてスクリーニングされた最初の医療記録レビューを通じて特定された潜在的に適格なすべての参加者に40,806人の募集書を郵送しました。
具体的には、潜在的な参加者は研究の目的について、方向性および連絡先情報について学びました。適格性のスクリーニングが規定の指示に従って実施されました。スクリーニングプロトコルは、不適格な個人および参加しないことを選択した人々を除外しました。
合計2990人の参加者がLongROAD研究に登録されました。2990人の研究参加者のうち、41.6％が65〜69歳、47.0％が男性、86.0％が白人、62.6％が現在結婚、64.1％が学士号または修士号、32.1％が家計収入10万ドルその他。
インフォームドコンセントとベースライン評価訪問
スクリーニングの電話後、適格基準を満たし、研究に関心を示している個人は、登録およびベースライン評価のために研究サイトを訪問するようにスケジュールされました。予定された訪問中、研究スタッフは各サイトのIRBが必要とするインフォームドコンセントを取得するためのプロセスに従いました。車両検査を含むベースライン評価訪問には、約3時間かかりました。適格基準を満たしているが、参加を拒否した個人には、拒否の理由を尋ねた。
研究機器
車載データ記録装置
詳細かつ客観的な運転行動データを収集するために、インフォームドコンセントに続いて、小さなデバイスを調査参加者の主要車両に設置しました。研究スタッフは、1996年以降のモデルすべての車両に義務付けされた車両のOBDIIポートにプラグインすることにより、DataLoggerをインストールしました。DataLoggerは、車両が作動しているときはいつでもデータの配列を検出して記録します。これらのデータは次のとおりです。車両速度（OBDIIポートから）。4 Hzの3軸加速度（組み込みの加速度計から）; ハードブレーキングなどの高加速イベント。10 Hzの全地球測位システム（GPS）情報（緯度、経度、機首方位、信号品質）。デバイスの接続/切断イベント（発生した場合、GPS座標、時刻、高速の移動イベント（80 MPH（128km/h)以上の移動）; およびトリップの開始/終了（時間、走行距離計の読み取り値、およびトリップ番号が記録されます）。DataLoggerには、各旅行の終わりにデータを送信するために使用される3Gセルラーシステムが組み込まれています。このセルラーシステムは、DataLoggerを毎日「ping」してその適切な動作を確保するためにも使用されます。
運転行動を測定するための車載デバイスの重要な基準は、参加者がいつ車両を運転していたかを区別できる必要があるということです。この目的のため、DataLoggerにはBluetoothレシーバーがあり、毎分、研究参加者と参加者の主要車両のユーザーが携帯するBluetooth Low Energy（BLE）ビーコンがドライバーであると判断されます。車両の。研究参加者以外の運転手が行った旅行のデータはデータベースに保持されません。
送信されたデータは、安全なコンピューターサーバーに送信され、安全なファイル転送プロトコルによってミシガン大学交通研究所（UMTRI）のサーバーに毎日ダウンロードされます。DataLoggerデータの集中的なスクリーニングと監視は毎日行われ、データの損失や不正確さが最小限に抑えられます。自動分析ルーチンは、参加者の異常データにフラグを立てます。UMTRIスタッフは、参加者ID、問題の説明、潜在的な原因、および報告の指示を適切な調査サイトコーディネーターに連絡します。問題が調査されると、データベースが適切に編集されます。たとえば、参加者が7日間の旅行でBLEビーコンを持参するのを忘れたが、まだ運転していると報告した場合、それらの特定の旅行は参加者の旅行としてデータベースに保持されます。
毎月、DataLoggerデータが処理され、LongROAD運転行動データが生成されます。
車検データフォーム
車両検査は各参加者の車両に対してベースラインで実施され、1年おきに、または参加者が主車両を変更したときに繰り返されます。車両検査では、車両の状態とメンテナンス、および車載技術とアフターマーケットへの適応の有無に関するデータを収集します。検査は、標準的な手順とデータ形式を使用して研究スタッフによって行われます。具体的には、車両検査フォームは、4つの車両関連エリアに関するデータを記録します。一般情報（日付、走行距離、メーカー、モデル、VIN）。メンテナンス（ダッシュボードのメンテナンスリマインダー/警告の存在、すべてのタイヤのタイヤトレンドの深さと空気圧、動作中または動作していない、ヘッド、テール、ハイビーム、リバース、ブレーキ、方向指示器、および危険警告灯の割れたガラスの存在;およびフロントウィンドウウォッシャー液の存在）; 損傷（外部およびバックミラーの損傷のレベル、フロントガラスのひび割れのレベル、および錆、傷、へこみ、7つの車両地域の主要な損傷のレベル）; 車載技術とアフターマーケットの適応の存在。車両の検査は完了するのに約15分かかります。
運転、健康、機能に関するアンケート
ベースラインで、研究スタッフはアンケートを実施し、運転、健康、機能に関するデータを取得しました。このアンケートは、毎年繰り返される。アンケートを通じて収集されたデータには、次のものが含まれます。認知的、精神的、身体的および社会的健康; 駆動ドメイン; 健康行動; 医療利用と健康状態。含めるドメインを決定した後、運転および/または高齢者に関する他の縦断的研究（例えば、Candriveおよび健康と退職研究）からのサブドメインの測定値を含めて、研究間の潜在的な比較を可能にした。精神的、肉体的、社会的健康のサブドメインの測定の多くは、PROMIS®（患者報告結果測定情報システム）から選択されました。アンケートを完了するには約45〜60分かかります。アンケートは、直接または電話フォローアップで管理できます。
機能評価
機能評価の目的は、参加者の認知、運動を測定することである、機能の知覚レベルの組み合わせは、比較を容易にするために、健全な心理測定特性と、他の運転/高齢者の縦断的研究に基づいて選択されました。実行可能性、簡潔さ（完全な評価では2時間未満）、およびコストも考慮事項でした。各参加者は、ベースライン時に人物評価し、その後隔年評価される。
薬の服用袋を見る
現在、各研究者が服用した薬やサプリメントに関するデータは、参加者に現在のすべての薬（処方薬と店頭薬の両方）とサプリメントをレビュー用に持参するよう依頼します。冷蔵を必要とする薬物については、研究参加者はラベルから情報をコピーするか、ラベルの写真を撮るように指示されます。レビュー中に、研究スタッフは各薬剤/サプリメントについて個別のフォームに記入します。研究参加者ごとに最大50の薬物/サプリメントをWebベースのデータシステムに入力できます。
車両技術アンケート
参加者が高度な車両技術と自分の車両でのアフターマーケット車両の適応について経験したことを評価するために、ベースラインで参加者に車両技術アンケートが実施されました。主要車両に変更があった場合、または新しいアフターマーケットの適応または変更が行われた場合、毎年繰り返されます。すべての車載技術について、アンケートは、必要に応じて、安全性の存在、使用、および認識に対処します。次の車載技術が含まれます：ナビゲーション支援、バックアップ支援/支援、高輝度放電ヘッドライト、方向制御ヘッドライト、適応クルーズコントロール、暗視強化、前方衝突警告、死角警告、車線逸脱警告、リアビューカメラ、居眠り運転者の警告、電子安定性制御、
アンケート
運転を可能にし、より簡単に、かつ/またはより快適にする車両の修正および/または追加です。車両に存在する各適応について、参加者が誰と協力して適応が適切であったか、専門家が適応を行ったかどうか、参加者がどのように適応の使用を学んだかを尋ねます。アンケートの実施には約15分かかります。
アーカイブデータ
医療記録
ベースラインで、研究スタッフはベースライン評価日までの最大5年間、各参加者の医療記録をレビューしました。フォローアップ中に、過去12か月間の医療記録が毎年見直されます。すべての調査サイトは電子医療記録を使用しています。各参加者の医療記録から収集されたデータには、前年の臨床診断、外科手術、医療利用が含まれます。これには、病院への入院数、プライマリケア提供者、専門家、保健システムに関連する救急部門への訪問が含まれます。
運転記録
各調査サイトは、州固有の自動車部門のプロトコルを使用して運転記録を取得します。ベースラインでは、過去5年間の運転記録データが収集されました。フォローアップ中に、過去12か月の運転記録データが毎年収集されます。収集された運転記録データには、運転免許証のステータス、管理措置、有罪判決を受けた移動違反、運転関連の犯罪が含まれます。
クラッシュ記録
衝突データは警察の報告に基づいています。一般に、警察の報告は、人の負傷または死亡、または1000ドルを超える物的損害に関連するすべてのクラッシュを対象としています。運転記録は、衝突の発生と運転関連の有罪判決を示しており、各サイトは自動車プロトコルの州固有の部門に従って、LongROAD研究参加者の運転記録にリストされた衝突の警察報告書を取得しました。ベースラインでは、過去5年間のクラッシュデータが収集されました。
運転停止アンケートと死亡率データ
フォローアップ中、一部の参加者は永久に運転を停止することが予想されます。運転停止アンケートは、運転停止の決定を取り巻く一般的な状況、運転停止の特定の理由、運転停止後の移動ニーズを満たす手段、および運転停止に関連する心理社会的要因に関する情報を収集するために設計されました。アンケートは、参加者が運転を完全に停止した1〜3か月後に電話で管理されます。運転をやめる人のために、毎年フォローアップ継続する（レコードを駆動、例えば、車検）の楽器のみのドライバに関連するレコードを除くすべての参加者のためのと同じプロトコルを、次の（図（図11）。
データ管理
品質管理
サンプルサイズの推定と統計分析
サンプルサイズと研究力は、衝突発生率の主要な運転安全性結果測定で推定されました。αレベルが0.05、βレベルが0.80の場合、必要なサンプルサイズは、65歳から79歳までの1年年齢層ごとに約360人年、またはリスクを検出するために合計5400人年と推定されます。 3.0の比率。平均2。5年のフォローアップ期間と25％の総離職率（5％の累積死亡率を含む）を想定すると、3000人のドライバーのサンプルサイズは合計5600人年の観察を生成し、年齢に応じて適切に調整されたリスク比3.0の検出で80％以上。
プロジェクトデータを分析して、5つの特定の目的のそれぞれに関連する研究の質問に対処し、単変量解析から二変量解析、多変数解析に進みます。個々の変数の分布と異なる変数間の相互関係を理解し、多変数モデリングと因果推論を通知するために、記述的および探索的分析が実行されます。多変量解析では、研究計画の特徴を考慮し、カプラン・メイアプロット、生命表、ログランク検定、比例ハザード回帰、一般化推定方程式、ツリー構造の生存などの生存分析方法および手法を通じて縦断データにアプローチしますモデル。
討論
自然主義的尺度と注目すべき長所を伴う大規模なマルチサイト前向きコホート研究として、LongROAD研究には限界もあります。まず、LongROAD研究に登録された参加者は、全国的に代表的なサンプルではありません。一般的な高齢成人ドライバーの人口と比較して、研究サンプルはより高い社会経済的地位（教育の達成度と年間世帯収入で示される）の人々によって過剰に表現されており、人種/民族マイノリティによって過小評価されています。第二に、他のボランティア研究と同様に、LongROADの研究には、一般集団よりも健康な参加者が含まれる可能性があります（「健康なボランティア効果」）。年齢やトピックにまたがる研究では、ボランティアは一般に身体的、知覚的、認知的に健康であり、非ボランティアよりも高い医療コンプライアンスを持っていることがわかっていますLongROAD研究サイトは、多様な地理、人口密度、人種、民族、および社会経済的分布を持つ幅広いコミュニティで構成されていますが、地理的に代表的なサンプルを生成するために選択されなかったため、結果は必ずしも他の地域に一般化できるとは結論できません。
LongROADの研究は、米国の高齢成人ドライバーを対象とした最初の大規模なマルチサイトコホート研究であり、加齢の過程で運転の安全性の複雑な問題を理解する前例のない機会を提供します。GPS、車両情報、機能、薬物使用量、病歴、自己報告要因など、複数の形式のデータを収集します。具体的には、この研究では、変更可能なリスク要因と経時的な行動の変化のパターンを特定し、高齢者のモビリティとの独立性を延長するための将来の介入を通知します。
研究チームは安全運転に関する新しい洞察を提供し、それによって高齢者の機動性と幸福を拡大および強化する取り組みに情報を提供することに貢献します。
資金調達
高齢化ドライバーに関する縦断的研究（LongROAD）の研究は、交通安全のためのAAA財団が後援しています。
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この論文はPDFファイルで１６ページ、データの部類表、参照文献84編、論旨の根拠となる検証可能な論文へのクリック・アクセスなど、根拠が事実であることを読者が検証できるよう構成されていrます。
この構成の一例として解説の一部を例にとって下記にコピーしてみました。（中の著者名の後の年号をクリックすると根拠となる論文が表示されます）
Age-related functional impairments that may result in adverse driving outcomes include physical declines such as decreased strength and flexibility, perceptual changes such as reduced visual acuity, and cognitive changes such as dementia (Zuin et al. 2002; Carr et al. 2005, 2006; Green et al. 2013). Many of these potentially-impairing medical conditions are common; about one quarter of adults age 80 years and older have uncorrectable visual impairment (Congdon et al. 2004) and 35% of adults age 85 years and older have some form of dementia (Plassman et al. 2007). It has been challenging to assess the independent associations of physical, perceptual, and cognitive changes with various age-related medical conditions and the impact of these changes on driving safety (Eby et al. 2012; Langford et al. 2013; Scott et al. 2016).
処方薬および市販薬の運転に対する対策
Countermeasures Against Prescription and Over-the-Counter Drug-Impaired Driving
This report describes prescription and over-the-counter countermeasures related to pharmacy and medical; data recording and toxicology; law enforcement and judicial; and education and advertising.
October 2018
処方薬および市販薬の運転に対する対策
このレポートでは、薬局および医療に関連する処方箋および店頭での対策について説明しています。データ記録と毒物学; 法執行機関および司法機関。教育と広告。
2018年10月
潜在的に運転を損なう恐れのある処方薬および店頭（OTC：処方箋無しで買える薬）薬の影響下で運転することは、公衆衛生上の大きな懸念事項です。このレポートでは、薬局と医療に関連する処方とOTC対策について説明します。データ記録と毒物学; 法執行機関および司法機関。教育と広告。
アルコールが交通安全に与える影響と比較して、他の薬物の影響、特に潜在的に処方薬やOTC薬が安全性を損なう可能性についてはあまり知られていない。これらの薬は頻繁に使用され、運転および運転関連の精神運動スキルを損なうことが示されています。米国のドライバーの最大13％がこれらの医薬品の服用の可能性のある有病率推定値です。
処方薬およびOTC薬の影響下で運転者の有病率を低下させる医療は絶対に必要ですが、現在、運転に影響する問題に対処するための効果的な対策に関する研究が不足しています。
この研究は、処方とOTC薬物障害運転への対策に関する現在の知識を評価することにより、このギャップを埋めるように設計されました。
結果
この研究により、処方とOTCの薬物障害運転に対する約60の特定の対策が特定されました。特定の分野には、患者カウンセリング、処方ラベル、新技術の実装（例：経口液剤検査、電子薬局のプロンプト）、障害のある運転違反に対する法制度全体の調整の強化、既存のデータベースの改良、広告問題も含まれます。
重要な課題の1つは、運転パフォーマンスに対する多くの薬物の特定の効果に関する研究が不足していることです。さらに、特定の薬物の効果の個人差は、特定の薬物または投与量を個人別に適用することを体系的に予測することをさらに難しくします（ポリドラッグの使用でも）。この知識は、対策の効果的な開発と実装にとって非常に重要です。
さまざまな薬の相互作用を区別するために必要な知識を運転者は持っていない可能性があります。
ヘルスケアの専門家、法執行官、司法職員、およびドライバーと密接に関係している他の人は、処方薬およびOTC薬による障害運転の防止に役立ちます。ただし、彼らも問題の重大度を認識していない可能性があり、それに対処するためのリソースが不足している場合があります。
対策はドライバーだけでなく、個人にアドバイスする機会がある他の多くの専門家にも焦点を当てるべきです。
アメリカにおける高齢者運転研究の現状の一例 レポートと広報
Early results from the Long ROAD study: A five-city observational study of 2990 older drivers
Long ROAD研究の初期結果：2990人の高齢ドライバーの5都市観察研究
カリフォルニア大学サンディエゴ校のリンダ・ヒルは 、LongROAD調査の初期結果を発表します： 2018年10月5日、午後4時30分のハースト記念鉱山ビル290 での2990人の高齢ドライバーの5都市観測研究
https://its.berkeley.edu/node/13273
要約
年齢に関連なく、すべての人に関係した健康状態は、視力、認知、首の柔軟性に影響を与えるものなど、安全な運転能力を損なう可能性があります。
年上のドライバーは若いドライバーよりも衝突事故が少ないのですが、上記のような健康状態はこの集団の虚弱の増加となる可能性があり、これは、事故の場合に運転する人が負傷する可能性が高いことを意味します。
さらに、高齢の運転者は、代謝および併存疾患の遅延により、アルコール、薬物（治療中の服用医薬）、大麻および他の薬物による障害を受けやすくなります。
LongROADの研究は、高齢者の安全運転における医学的、行動的、社会的、技術的、環境的要因の役割を探ることを目的としています。この調査では、2015年7月から2017年3月にかけて、2990人の高齢ドライバーを5つの州（ミシガン州アナーバー、メリーランド州ボルチモア、ニューヨーク州クーパーズタウン、コロラド州デンバー、カリフォルニア州サンディエゴ）に登録しました。
LongROADは、自己申告および客観的に測定された健康、機能、および運転行動、客観的な運転データ（グローバルポジショニング、加速度計測定などを収集するデバイスから）、医療記録情報、投薬履歴、および状態の自動車運転記録を収集します。このプレゼンテーションでは、ベースラインと登録後1年で収集されたデータに基づいて、早期の調査結果について報告します。
2018年10月5日金曜日-午後4時
290ハーストメモリアルマイニングビル
プレゼンター
ヒル博士は、UCSDの家庭医学および公衆衛生学部の教授です。彼女はUCサンディエゴのトレーニング、研究と運転安全性に関する教育と教育（treds.ucsd.edu）、UCSD-SDU総合予防医学居住所、人間と都市のモビリティセンター、サンディエゴファミリーのシニアスタッフ医師のディレクターです。お手入れ。NIH、カリフォルニア交通安全局、ロバートウッドジョンソン、アメリカ癌協会、健康サービスリソース管理、およびAAA Foundation for Traffic Safety（傷害の研究を含む）の現在/過去の支援を受けて、予防研究と教育に従事しています。予防、安全運転、肥満、意思決定、コンプライアンス、医師のトレーニング、身体活動、難民の健康。
Uber、Lyft、自動運転車はまだ高齢運転者に対する難問の答えではありません アメリカ
Uber、Lyft、および自動運転車はまだ高齢運転者に対する難問の答えではありません
サービスとハイテク車両には欠点があります
2017年6月1日
もう運転できなくなったらどうしますか？自動運転車の実用は、何年も待たなければなりません。さしあたっての解決策は、Lyft、Uber、およびその他の交通プロバイダーを介して携帯アプリをタップするだけで、代行運転者を見つけることが出来るかもしれません。
（ウェブサイト経由で乗車を事前にスケジュールすることは技術的には可能ですが、比較的非実用的です。）
Uberは、北米の12の都市と、北米の23の都市にあるUberASSISTで、UberWAV（車椅子でアクセス可能な車両用）と呼ばれるプラットフォームを提供しています。UberWAVは、車椅子の乗客と油圧リフトまたはランプを装備した車両を使用することとなっています。UberASSISTは、高齢者や運動障害のある乗客に、車の乗降をりを支援するドライバーを提供します。
しかし、現実には。2016年10月、シカゴのAccess Livingと呼ばれる障害擁護団体が連邦裁判所に訴訟を起こし、Uberは障害を持つアメリカ人法で要求されるほぼ同等の交通手段を提供できなかったと主張しました。
シカゴ市長事務所は、6か月以内にLyft、Uber、およびVIAから50台の車椅子でアクセス可能な車両を利用可能にすることで、車椅子でアクセス可能な交通機関の選択肢が大幅に増加したことを発表しました。
LyftとUberは、過去1年にわたり、マサチューセッツ湾交通局のシニアレジデンス、主要な医療システム、さらには準トランジットサービスとの多数のパートナーシップを築いてきました。Lyftは「コンシェルジュ」機能をデビューしました。これにより、選択した介護提供者が高齢者の旅行を予約できます。Uberも、同様のサービスを提供していると言います。これらのサービスは、緊急医療輸送のコストと待ち時間を削減する可能性がありますが、移動が制限されているほとんどの乗客は利用を待つ必要があります。
日本では。農山村地方の実態、
税金をバス会社に支払って、一日数回の定時バス運行、わずか数人の乗客に一般のバス車両、これで高齢者の交通支援になっているかどうかの実態検証も無し。地方の自治体、
これが「高齢者運転免許返納運動の」交通保護の実態。 よそがやっているから と、滑稽だとも税金の無駄遣いとも思わない納税者から無視された自治体交通行政。
シニアドライバー向けの新車トップ25
我々が取り上げた、信頼性、安全性、シニア向けの機能を組み合わせた車
ジェン・ストックバーガー
最終更新日：2018年2月22日
https://www.consumerreports.org/elderly-driving/top-25-new-cars-for-senior-drivers/
シニアドライバーや身体の不自由な人には、簡単に出入りでき、操作が簡単で直感的に操作できる車が必要です。格付けを調べて、必要な条件に最適と思われる25車種の新しいモデルを見つけました。
下の表のすべての車両は、高齢ドライバーと同乗者にとって最適な選択肢です。
アクセスのしやすさなどの特性の組み合わせに基づいてランク付けされます。直感的で到達しやすいコントロール。高性能のヘッドライト。優れた可視性。
すべての車は、コンシューマーリサーチが推奨するのに十分な高い総合スコアを獲得しています。また、前方衝突警告（FCW）、自動緊急ブレーキ（AEB）、および死角警告（BSW）の利用可能性にも注目しました。
前席アクセス。 低いドアの敷居、広い開口部、ステップインの高さに、身体的な制約がある人でも簡単に入ることができます。
可視性。 私たちは、すべてのドライバーが車両の前面、側面、背面をよりよく見えるようにする車を選びました。
コントロール。 これらの車には、ラジオ局の変更、ギアのシフト、冷暖房調整のための読みやすいゲージと直感的なコントロールが備わっていいます。
ヘッドライト。 高性能ヘッドライトは、夜間の運転を誰にとっても安全かつ簡単にします。
表へのガイド
次の表では、前席のアクセス、可視性、制御、ヘッドライトの列にある記号（o）は、リスト上の他の推奨車両と比較した場合に、これらの属性に対して車両が優れている場所を示しています。シニアドライバーにとって不可欠であると考える特定の機能に特別な考慮と追加の重み付けを行うことで、下のチャートのランキングを決定しました。
FCW：前方衝突警告（FCW）テクノロジーは、視覚的、聴覚的、および/または触覚的アラートを提供し、その経路内の自動車または物体との差し迫った衝突をドライバーに警告します。IIHSのデータは、FCWが追突事故を27％削減することを示しています。
AEB：自動緊急ブレーキ（AEB）を装備した車が衝突の可能性を感知し、運転者が時間内に対応しない場合、自動的にブレーキをかけます。IIHSデータによると、AEBおよびFCWを搭載した車両では、追突が50％削減されます。
BSW：ブラインドスポット警告（BSW）は、車の横に見えない車両を検出して警告する技術です。車線を合流または変更することは安全でないことを示す視覚的、聴覚的、および/または触覚的アラートを提供します。隣の車線に車があるときに方向指示器を出すと、システムから追加して警告を表示される場合があります。
スバルフォレスター
シニア機能によるランキング
| 前座席のアクセスしやすさ | 視野の見やすさ | 操作のしやすさ | 高性能ヘッドライト | FCW | AEB（低速） | 盲点 | |
| スバルフォレスター | o | o | o | 最適化 | 最適化 | 最適化 | |
| スバルアウトバック | o | o | o | 最適化 | 最適化 | 最適化 | |
| 起亜魂 | o | o | 最適化 | 最適化 | 最適化 | ||
| クライスラーパシフィカ | o | o | 最適化 | 最適化 | 最適化 | ||
| スバルレガシー | o | o | 最適化 | 最適化 | 最適化 | ||
| 起亜スポーツ | o | o | o | 最適化 | 最適化 | 最適化 | |
| トヨタハイランダー | o | 標準 | 標準 | 最適化 | |||
| トヨタRAV4 | o | o | 標準 | 標準 | 最適化 | ||
| ホンダオデッセイ | o | o | 最適化 | 最適化 | 最適化 | ||
| 日産ローグ | o | o | 標準 | 標準 | 標準 | ||
| フォードC-マックス | o | o | なし | なし | 最適化 | ||
| トヨタシエナ | o | 標準 | 標準 | 最適化 | |||
| ホンダパイロット | o | o | 最適化 | 最適化 | 最適化 | ||
| ホンダCR-V | o | 最適化 | 最適化 | 最適化 | |||
| キアフォルテ | o | o | o | 最適化 | 最適化 | 最適化 | |
| 現代ソナタ | o | o | 最適化 | 最適化 | 標準 | ||
| フォードエスケープ | o | o | 最適化 | なし | 最適化 | ||
| トヨタカローラ | o | o | 標準 | 標準 | なし | ||
| スバルクロストレック | o | 最適化 | 最適化 | 最適化 | |||
| ホンダHR-V | o | o | なし | なし | レーンウォッチ | ||
| 起亜ソレント | o | o | 最適化 | 最適化 | 最適化 | ||
| ヒュンダイサンタフェ | o | o | 最適化 | 最適化 | 最適化 | ||
| 起亜カデンツァ | o | o | 最適化 | 最適化 | 最適化 | ||
| アウディQ7 | o | 標準 | 標準 | 最適化 | |||
| ヒュンダイサンタフェスポーツ | o | o | 最適化 | 最適化 | 最適化 |
起亜魂
日本と韓国勢がほぼ独占。ただしこの事実、日本のメディアや警察庁は無関心。高齢運転者を差別する事で手一杯か？
Bassett Research Institute to Provide Data for Study on Older Drivers Through 2022
バセット研究所は2022年まで高齢ドライバーに関する研究データを提供する
バセットヘルスケアネットワーク
2019年2月26日
バセット研究所は、2015年からLongROAD(高齢化ドライバーに関する縦断研究)のために600人の農村ドライバー(65歳から79歳)に関するデータを提供しており、さらに4年間にわたって実施する。この全国的な研究は、AAA交通安全財団が資金を提供し、コロンビア大学のメールマン公衆衛生大学院が調整し、高齢ドライバーの運転安全にどのような要因が影響を与えるかを判断することを目的としています。バセット研究所は、ジョンズ・ホプキンス大学、カリフォルニア大学(サンディエゴ)、コロラド大学(デンバー)、ミシガン大学と共に、研究のための個人を募集した5つのサイトの1つです。バセットは、クーパーズタウン、コブルスキル、チェリーバレーのプライマリケアプラクティスから募集された、高齢農村ドライバーに関するデータを提供する唯一のサイトです。いくつかの初期の研究結果は既に公開されています。
「LongROAD Studyの初期の結果の中には、カメラ、ブラインドスポットや車線逸脱用のセンサー、運転を「自主規制」または調整するドライバーなど、車載先進技術をどの程度持ち、使用しているかを示している。身体的、視覚的な能力に応じた習慣は、より良い運賃になるかもしれません」と、バセット研究所の農村地域保健センター所長のデビッド・ストロガッツ博士は言います。「我々は、高齢ドライバーの運転結果をより正確に予測する方法を決定しようとしています。バセット地域を研究拠点の一つにすれば、これらの予測変数が農村部と都市部で異なる働きをするかどうかの評価も可能になります」
現在2022年まで資金を提供しているすべてのサイトからのデータは、研究者が安全運転における物理的および認知機能、医療状態、医薬品、車両技術の役割をよりよく理解するのに役立ちます。ドライバーデータには、参加者の詳細な対面評価と、健康状態や医薬品に関する医療記録からの情報が含まれます。
「研究結果は、安全にできる限り、人々が運転し続けるためにどのような評価やガイダンスが役立つ可能性があるかを判断するのに役立ちます。また、運転から非運転に移行する際の生活の質を維持する最善の方法を発見し、運転を停止した後に人々がモビリティのニーズを満たすのを助けるために」。
「プロジェクトの最終的な目標は、高齢ドライバーの安全性と独立性をサポートするための多くの証拠を提供することです。
