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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  LongROADの研究の紹介

2019/11/15

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。

          _________________

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. 20052006; 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).

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