CogniFit Estimation Score als Prädiktor für das Unfallrisiko eines Konzerns

Unsere Welt wurde stark von der Präsenz des Automobils beeinflusst; von der Art und Weise, wie wir unsere städtischen und nationalen Infrastrukturen gestalten, über die Art, wie wir uns entspannen und Urlaub machen, bis hin zu der Art und Weise, wie wir unsere Besorgungen erledigen und zur Arbeit kommen. 

Das Automobil hat unser Leben in vielerlei Hinsicht erleichtert und Millionen von Menschen auf der ganzen Welt eine Bewegungsfreiheit ermöglicht, die noch vor wenigen hundert Jahren unmöglich schien. 

Als das Automobil immer mehr mit unseren Gesellschaften verflochten wurde, wurden auch die inhärenten Gefahren des Bedienens dieser Maschinen immer größer. Schilder, Signale und Sicherheitsfunktionen wurden den Straßen hinzugefügt, und Sicherheitsgurte, Airbags und – in jüngerer Zeit – fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme wie automatische Brems- und Spurverlassenswarnungen wurden den Fahrzeugen hinzugefügt, um diese Risiken zu vermeiden. Aber selbst mit dem Hinzufügen dieser Sicherheitssysteme besteht immer noch ein inhärentes Risiko, wenn sich ein Fahrer ans Steuer setzt.

Die Forscher verwendeten Daten, die über die CogniFit-Plattform gesammelt wurden, um untersuchen die kognitiven und psychomotorischen Risikofaktoren im Zusammenhang mit Autounfällen und hat einen einzigartigen Schätzindex entwickelt, der helfen kann, das Risiko einer Beteiligung an einem Autounfall vorherzusagen.

CogniFit als Untersuchungstool zur Vorhersage des Fahrzeugunfallrisikos

Die Aufgaben von CogniFit zur Messung der Schätzkapazität (enthalten in der Fahren Test) wurde vom Centre for Cognitive Science der Nebrija University of Madrid in Zusammenarbeit mit der Arctic University of Norway verwendet, um kognitive und psychomotorische Risikofaktoren im Zusammenhang mit Verkehrsunfällen zu untersuchen und einen einzigartigen Schätzindex zu entwickeln, der bei der Vorhersage helfen kann das Risiko, einen Verkehrsunfall zu erleiden.

Das Hauptziel dieser Untersuchung war es zu zeigen, ob ältere Fahrer mehr Unfälle haben und ob diese tendenziell schwerwiegender sind. Dazu haben sie eine vergleichende Studie durchgeführt, in der sie untersucht haben, ob es wirklich einen Zusammenhang zwischen der bei den Schätzaufgaben erzielten Punktzahl gibt CogniFit-Fahren Test und die Zahl der Gesamtunfälle.

Anschließend wurde überprüft, ob die CogniFit-Scores darüber hinaus einen zusätzlichen Nutzen für die Vorhersage jeglicher Art von Autounfällen bieten.

Wie wurde der CogniFit Estimation Score entwickelt?

Das Die Forscher analysierten die über CogniFit gesammelten Daten Plattform zu den kognitiven Fähigkeiten im Zusammenhang mit der Schätzfähigkeit von 20,231 Teilnehmer (10,627 Frauen, 9,606 Männer) in 123 Ländern. Die Daten, die die Fähigkeit der Teilnehmer messen, die Dauer, Geschwindigkeit und Entfernung von Reizen abzuschätzen, sowie ihr Verständnis dafür, wie Geschwindigkeit und Entfernung eines Objekts seine Bewegung beeinflussen, wurden zu einem zusammengesetzten Index zusammengestellt, der die Schätzfähigkeiten jedes Teilnehmers misst. 

Anschließend wurden die durchschnittlichen Präzisionsprozentsätze für Männer und Frauen bei den CogniFit-Aufgaben mit Rohdaten aus verglichen männlich und weiblich Fahrer, die an 1) Unfällen mit Todesfolge, 2) Unfällen mit Personenschaden und 3) Unfällen mit Sachschaden beteiligt waren.

Abschließend wurde eine Analyse durchgeführt, bei der die Daten der verschiedenen Unfallarten nach Art und Geschlecht der Gesamtzahl in Beziehung gesetzt wurden und die Alter der Fahrer, ihr Geschlecht und ihr CogniFit-Score als Prädiktoren.

Die Ergebnisse zeigten eine Vorhersagekraft von Alter und Geschlecht, was dies zeigt ältere Fahrer waren in weniger tödliche Unfälle verwickelt als junge Menschen und zwar Frauen hatten weniger tödliche Unfälle als Männer. Der CogniFit-Score zeigte auch einen direkten Zusammenhang zwischen der Einschätzungsfähigkeit einer Person und der Anzahl tödlicher Unfälle.

Wie kann der CogniFit Estimation Score helfen?

Basierend auf den Ergebnissen der Datenanalyse und der robusten Beziehung zwischen dem Schätzwert von CogniFit und verschiedenen Arten von Verkehrsunfällen können wir erkennen, dass die Der CogniFit-Schätzwert kann die Gruppenwahrscheinlichkeit vorhersagen, in einen tödlichen Autounfall verwickelt zu sein (was 98.3 % der Varianz ausmacht), in einen Unfall mit Verletzungen verwickelt zu sein (was 96.2 % der Varianz erklärt) und in Unfälle mit verwickelt zu sein Sachschaden (erklärt 95.8 % der Varianz).

Verstehen, wie Alter, Geschlecht und die kognitiven Fähigkeiten zugehörige Webseite Die Schätzung des Risikoindex von Fahrern dient nicht nur dazu, zu wissen, welche Fahrer am stärksten gefährdet sind, tödliche Fahrzeugunfälle zu erleiden, sondern kann auch als Grundlage für zukünftige Forschungen dienen, um zu untersuchen, ob das Training dieser kognitiven Kernkompetenzen das Unfallrisiko verringern kann Zukunft. 

Kognitives Fahren von CogniFit Beurteilung

Wie kann CogniFit Ihnen helfen, Ihr Fahrrisiko zu verstehen?

CogniFit bietet eine einzigartige kognitive Bewertung für Fahrer, die Online Cognitive Assessment Battery for Driving (DAB), das digitale neuropsychologische Aufgaben verwendet, um die kognitive Kapazität und Einstellung eines Benutzers zu bewerten, effizient und sicher zu fahren.

Die Ergebnisse dieser neuropsychologischen Bewertung beinhalten relevante Informationen, die helfen können, die Qualität des Fahrzeughandlings vorherzusagen und den Risikoindex oder die Unfallneigung eines Fahrers zu identifizieren.

Diese digitale Fahrprüfung wird online durchgeführt und dauert ca. 30-40 Minuten. Am Ende der Auswertung erhalten Nutzer einen vollständigen Ergebnisbericht mit nützlichen und verständlichen Informationen zu Fahrkönnen, Leistung und kognitiven Fähigkeiten. 

Egal, ob Sie oder ein geliebter Mensch seit Jahrzehnten Auto fahren oder sich auf den Führerschein vorbereiten Prüfung zum ersten Mal, die kognitive Fahrbewertung von CogniFit kann Ihnen helfen, sich sicher zu fühlen, dass Sie Ihr Fahrrisiko verstehen.