2018年,美国每天都有超过20名65岁以上的人死于车祸,近700人受伤。老年人是任何年龄组中最负责任的司机——例如,他们倾向于遵守速度限制,避免在夜间和恶劣天气驾驶——但老化的身体变化使他们面临事故的风险。
华盛顿大学官网3月18日消息
圣路易斯华盛顿大学医学院(Washington University School of Medicine in St． Louis)的研究人员已经获得了三笔总额超过1,000万美元的资助,用于研究导致老年人驾驶技能下降的因素,并确定如何识别驾驶技能已经开始下降或濒临下降的人。最终目标是了解谁处于危险之中,这样医生就可以干预,帮助他们保持技能或安全地适应新的限制。
“开车是美国人日常生活不可或缺的一部分,”神经病学助理教授Ganesh Babulal说。Babulal是两项资助的首席研究员,第三项资助的联合首席研究员。“在接下来的30年里,老龄化人口将大幅增长,驾驶——不是自动驾驶汽车或拼车,而是自己驾驶——将继续是主要的交通方式。”
其中两项资助——一项来自BrightFocus基金会,另一项来自美国国立卫生研究院(NIH)——支持研究,以确定驾驶改变是否可以识别轻度和非常轻度认知障碍的人,甚至可能识别处于阿尔茨海默病早期症状前阶段的人。
65岁以上的人中有十分之一患有阿尔茨海默病。这种疾病发展缓慢,从认知症状出现前20年或更长时间大脑中蛋白质斑块的堆积开始。
“阿尔茨海默病影响的不仅仅是思维和记忆,”神经病学副教授、NIH资助的联合首席研究员Catherine Roe说。“它影响你的反应时间、视力、力量和步态、情绪。所有这些因素都与驾驶有关,因此,即使在认知症状出现之前,可能也会对驾驶产生一些影响,这并不是没有道理的。”
2015年,Roe和Babulal开始研究阿尔茨海默病如何影响现实世界条件下的驾驶。他们设计了驾驶现实世界车载评估系统(Driving Real-World In-Vehicle Evaluation System ,DRIVES)芯片,以监控人们如何长时间驾驶自己的车和在附近的驾驶模式。芯片插入仪表板下的一个端口,汽车机械师用它来评估汽车的计算机系统。该芯片每30秒钟发送一次数据脉冲,标明时间和汽车位置。当司机紧急刹车、突然加速或车辆撞到什么东西时,芯片记录的数据会与研究人员共享这些信息。
Roe和Babulal已经跟踪一些司机5年了。他们发现阿尔茨海默病患者的驾驶习惯会随着时间的推移而变糟。现在,他们想知道反过来是否也成立:驾驶数据可以用来帮助识别阿尔茨海默病患者吗?研究人员计划将驾驶数据与阿尔茨海默病分子迹象的测量值以及年龄和性别等因素结合起来,建立一个模型,主要根据驾驶习惯来识别早期阿尔茨海默病患者(有或没有认知症状)。
Roe说:“目前,早期阿尔茨海默病可以通过脑脊液或大脑扫描来识别,但大多数人仍然只有在显示出认知下降的明显症状后才能被诊断出来。如果我们可以利用驾驶行为来帮助找出谁可能患有潜在的阿尔茨海默病,这将是一种经济、自然的方法来识别症状轻微的人,甚至是症状前的人。”
Babulal也是第三笔资助的主要研究者,同样来自NIH,主要研究抑郁症对驾驶的影响。像阿尔茨海默病一样,抑郁症是老年人的一种常见疾病,也与驾驶行为的变化有关。但是抑郁症和阿尔茨海默病是如何相互作用影响驾驶的还不太清楚。
“抑郁症和阿尔茨海默病以相似的方式影响记忆和思维,” Babulal说,“许多阿尔茨海默病研究筛选出患有抑郁症的人,因为它使数据变得嘈杂。我们想拥抱这种噪音。我们正在非常仔细地定义什么是抑郁症,什么是认知问题,这样我们就可以试图解开抑郁症和阿尔茨海默病对驾驶的影响。我怀疑同时患有抑郁症和阿尔茨海默病的人驾驶技能退化的风险最高,我们确实需要从驾驶员安全的角度关注他们。”
Babulal和Roe正在寻找65岁或以上的参与者来参与他们的驾驶研究。参与者需要能够来到医学院接受DRIVES芯片,并接受临床评估和其他阿尔茨海默病分子迹象的检查。圣路易斯地区以外的人可以远程参与,但他们需要能够进来进行定期评估。
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