Bu sürüş farklılıklarının Küresel Konumlandırma Sistemi tabanlı (GPS) konum izleme cihazları kullanılarak tespit edilip edilemeyeceğini bulmak için yapılan bir deneyde, ABD'nin Washington Eyaletindeki 65 yaş üstü bir grup, sürüşlerinin bir yıl boyunca yakından izlenmesini kabul etti.

Lübnan Başbakanı Mikati'den BMGK'ya Çağrı: "İsrail'e Derhal Ateşkes Sağlayın" Lübnan Başbakanı Mikati'den BMGK'ya Çağrı: "İsrail'e Derhal Ateşkes Sağlayın"

Araştırmacıların öğrenmek istediği şey, sadece bu grubun sürüş alışkanlıklarını tek başına incelemenin, hastalığın başlangıcını ortaya çıkarıp, invaziv veya pahalı tıbbi prosedürlere gerek kalmadan ortaya çıkarıp çıkaramayacağıydı.

365 gün bilgi biriktirdikten sonra, bunun olabileceğinden eminler.

Çalışmaya katılan 139 kişi arasında, tıbbi testler, bunların yaklaşık yarısının çok erken veya "klinik öncesi" Alzheimer hastalığına sahip olduğunu göstermişti. Diğer yarısı yapmadı. Sürüşlerinin analizi, iki grup arasında saptanabilir farklılıkları ortaya çıkardı.

Spesifik olarak, klinik öncesi Alzheimer hastaları, örneğin daha yavaş araba kullanma, ani değişiklikler yapma, geceleri daha az seyahat etme ve genel olarak daha az kilometre yapma eğilimindeydi. Ayrıca, sürüş sırasında biraz daha sınırlı rotalara bağlı kalarak daha küçük çeşitli destinasyonları ziyaret ettiler.

Araştırmayı yöneten Toronto Üniversitesi'nde doktora adayı olan Sayeh Bayat, "İnsanlar, ziyaret ettikleri yerlerden nasıl araba kullandıklarına kadar günlük ortamlarında nasıl hareket ettikleri bize sağlıkları hakkında çok şey söyleyebilir" diyor.

Katılımcıların araçlarına takılan GPS takip cihazları, bu hareketleri ve meydana geldikleri zamanı ayrıntılı olarak ortaya çıkardı.

Çalışmayı yürüten araştırmacılar, daha önce katılımcılarını omurilik sıvısı testleri ve pozitron emisyon tomografisi (PET) taramaları gibi tıbbi testler kullanarak klinik öncesi Alzheimer hastalığı olanlar ve olmayanlar olarak ayırmıştı.

Ancak sürüş verilerinin sonuçlarını kullanarak, yalnızca yaşlarını ve GPS sürüş verilerini kullanarak birinin klinik öncesi Alzheimer olma olasılığını tahmin edebilecek bir model tasarlayabildiler.

Editör: Aslı Kılıç