Verbal Learning as a predictor of risks of accidents in elderly drivers / Aprendizado verbal como preditor de risco de acidentes em idosos

ABSTRACT

ABSTRACT Background: Age-related cognitive decline impacts cognitive abilities essential for driving. Objective: We aimed to measure main cognitive functions associated with a high number of traffic violations in different driving settings. Methods: Thirty-four elderly individuals, aged between 65 and 90 years, were evaluated with a driving simulator in four different settings (Intersection, Overtaking, Rain, and Malfunction tasks) and underwent a battery of cognitive tests, including memory, attention, visuospatial, and cognitive screening tests. Individuals were divided into two groups High-risk driving (HR, top 20% of penalty points) and normal-risk driving (NR). Non-parametric group comparison and regression analysis were performed. Results: The HR group showed higher total driving penalty score compared to the NR group (median=29, range= 9-44 vs. median=61, range= 47-97, p<0.001). The HR group showed higher penalty scores in the Intersection task (p<0.001) and the Overtaking and Rain tasks (p<0.05 both). The verbal learning score was significantly lower in the HR group (median=33, range=12-57) compared with the NR group (median=38, range=23-57, p<0.05), and it was observed that this score had the best predictive value for worse driving performance in the regression model. General cognitive screening tests (Mini-Mental State Examination and Addenbrooke's Cognitive Evaluation) were similar between the groups (p>0.05), with a small effect size (Cohen's d=0.3 both). Conclusion: The verbal learning score may be a better predictor of driving risk than cognitive screening tests. High-risk drivers also showed significantly higher traffic driving penalty scores in the Intersection, Overtaking, and Rain tests.

RESUMO

RESUMO Antecedentes O declínio cognitivo relacionado à idade impacta as habilidades cognitivas essenciais para direção. Objetivos: Nosso objetivo foi medir as funções cognitivas associadas ao alto número de violações de trânsito em diferentes contextos de direção. Métodos: Trinta e quatro idosos entre 65 e 90 anos foram avaliados em simulador de direção em quatro diferentes contextos (Travessia, Ultrapassagem, Chuva e Mal-funcionamento) e realizaram uma série de testes cognitivos, incluindo memória, atenção, visuoespacial e rastreamento. Indivíduos foram então divididos em dois grupos Alto Risco de condução (HR, top 20% de pontos de penalidades de condução), e Risco Normal (NR). Comparações não-paramétricas e análise de regressão foram realizadas. Resultados: O grupo HR mostrou aumento no escore total de penalidades de condução quando comparado com o grupo NR (mediana=29, limites=9-44 vs. mediana=61, limites=47-97, p<0.001). O grupo HR mostrou maiores escores de penalidade na tarefa de Travessia (p<0.001), Ultrapassagem e Chuva (p<0.05 ambos). O escore de aprendizado verbal foi significativamente menor no grupo HR (mediana=33, limite=12-57) comparado com o grupo NR (mediana=38, limite=23-57, p<0.05), e foi observado que este escore foi o melhor preditor de pior performance de condução no modelo de regressão. Testes de rastreio cognitivo (Mini-exame do estado mental e Avaliação Cognitiva de Addenbroke) foram similar entre os grupos (p>0.05), com pequena magnitude de efeito (Cohen's d=0.3). Conclusões: O escore de aprendizado verbal pode ser o melhor preditor de risco de condução do que os testes de rastreio cognitivos. Motoristas de alto risco também mostraram maior escores de penalidade de trânsito nos testes de Travessia, Ultrapassagem e Chuva.