认知评估得分作为群体汽车事故风险的预测因子

汽车的出现极大地影响了我们的世界;从我们设计大都市和国家基础设施的方式,到我们放松和度假的方式,到我们跑腿和上班的方式。

汽车在许多方面使我们的生活更轻松,并给了世界各地数百万人行动的自由,这在几百年前似乎是不可能的。

随着汽车越来越多地与我们的社会交织在一起,所以操作这些机器的固有危险。道路上增加了标志、信号和安全功能,安全带、安全气囊,以及更先进的驾驶员辅助系统(如自动刹车和车道偏离警告),以帮助防止这些风险。但即使有了这些安全系统,司机在任何时候开车都仍然存在固有的风险。

研究人员使用通过Cognifit平台收集的数据调查与交通事故相关的认知和精神运动危险因素并且已经开发出独特的估计指数,可以帮助预测涉及汽车事故的风险。

认知评估得分作为群体汽车事故风险的预测因子

认知作为预测交通事故风险的调查工具

马德里内布里哈大学认知科学中心(Center for Cognitive Science of the Nebrija University of Madrid)与挪威北极大学(Arctic University of Norway)合作,使用CogniFit来测量估计能力(包括在驾驶测试中),研究与交通事故相关的认知和精神运动风险因素。以及开发一个独特的评估指标,可以帮助预测遭受交通事故的风险。

这项研究的主要目标是展示老式司机是否有更多的意外,如果这些往往更严重。为此,他们已经开展了一个比较研究,他们看出了在认识驾驶测试的估计任务中获得的得分与总事故的数量之间真的存在的关系。

随后,已经审查了是否另外,Cognifit得分为预测任何类型的车祸提供了额外的益处。

认知评估得分是如何产生的?

研究人员分析了通过CogniFit平台收集的数据,这些数据与认知技能的估计能力有关123个国家的20,231名参与者(10,627名女性,9,606名男性).这些数据衡量的是参与者估计刺激的时间、速度和距离的能力,以及他们对物体的速度和距离如何影响其运动的理解,这些数据被编制成一个综合指数,衡量每个参与者的估计能力。

随后,将参与1)致命崩溃,2)伤害崩溃的男性和女性司机的男性和女性对男性和女性的精确度的平均百分比与来自致命崩溃的男性和女性司机进行比较。

最后,进行了分析,其中不同类型的事故数据受到总数的类型和性别相关的,以及司机的年龄,其性别和他们的认识得分作为预测因素。

结果显示了年龄和性别的预测能力,显示老年司机比年轻人少发生致命事故,女性比男性少发生致命事故。CogniFit得分还显示了一个人的评估技能和致命事故的数量之间的直接关系。

认知评估得分如何提供帮助?

基于数据分析的结果以及CogniFit’s estimate得分与各类交通事故之间的稳健关系,我们可以看到Cognifit估计分数可以预测参与致命车祸的群体(占差异的98.3%),其中涉及伤害的事故(解释差异的96.2%),以及参与事故物质损坏(解释差异的95.8%)。

了解年龄、性别和认知技能相关的网站估计影响驾驶员的风险指数不仅要知道哪些司机最具可能遭受致命车辆事故的风险,而且还可以作为未来研究培训这些核心认知技能是否可以降低事故风险的基础未来。

认知评估得分作为群体汽车事故风险的预测因子
认知驾驶认知评估

CogniFit如何帮助你了解自己的驾驶风险?

CogniFit为驾驶员提供了一种独特的认知评估在线驾驶认知评估系统(DAB),它使用数字神经心理任务来评估用户的认知能力和态度,以有效和安全地驾驶。

这种神经心理评估提供的结果包括相关信息,可以帮助预测车辆处理质量和识别风险指数或事故倾向的司机。

这个数字驾驶测试是在线进行的,持续大约30-40分钟。在评估结束时,用户将收到一份完整的结果报告,其中包含有关驾驶能力、性能和认知技能的有用和可理解的信息。

无论您是多人还是在驾驶的人一直驾驶或者正在准备首次驾驶驾驶执照考试,那么来自Cognifit的驾驶认知评估都可以帮助您确信您了解您的驾驶风险。