An Examination of the Validity of the Standardized Field Sobriety Test in Detecting Drug Impairment Using Data from the Drug Evaluation and Classification Program
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study is to assess the validity of the 3 components of the Standardized Field Sobriety Test (SFST), including the Horizontal Gaze Nystagmus (HGN), One Leg Stand (OLS), and Walk and Turn (WAT) tests, in identifying impairment among suspected drug-impaired drivers using data recorded during drug evaluation and classification (DEC) evaluations. METHODS: Data from 2142 completed DEC evaluations of central nervous system (CNS) stimulants, CNS depressants, narcotic analgesics, cannabis, or no drugs were analyzed using multinomial logistic regression. RESULTS: All drug categories were significantly associated with impaired performance. On the HGN, users of CNS depressants were significantly more likely to experience lack of smooth pursuit and distinct nystagmus at maximum deviation compared to non-drug users. On the OLS, users of all drug classes were significantly more likely to sway while balancing and use their arms to maintain balance but significantly less likely to hop compared to drug-free cases. Users of CNS depressants, CNS stimulants, and narcotic analgesics were significantly more likely to put their raised foot down during the test. On the WAT, users of CNS depressants, CNS stimulants, and narcotic analgesics were significantly less likely to keep their balance while listening to test instructions compared to those who had not used drugs. Users of CNS depressants were less likely to touch heel-to-toe while walking, whereas individuals who had used narcotic analgesics were less likely to take the correct number of steps. CONCLUSIONS: These findings provide support for the use of the SFST as a screening tool for law enforcement to identify impairment in persons who have used CNS stimulants, CNS depressants, cannabis, or narcotic analgesics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».