CANNABIS AND TRAFFIC COLLISIONS: FINDINGS FROM A CASE CROSSOVER STUDY OF PATIENTS PRESENTING TO EMERGENCY DEPARTMENTS IN TWO CANADIAN CITIES
Notice bibliographique
Résumé
Background Limited epidemiological data exist on the role of cannabis in traffic collisions, and existing research has employed designs that have been weak in several respects (measurement, control group, confounders). Our study addresses these limitations. Objectives (1) To determine the prevalence of cannabis use in drivers presenting to hospital following a traffic collision; (2) To determine if cannabis use leads to an increased collision risk. Methods Participants were drivers presenting to emergency departments in Toronto and Halifax with an injury due to a traffic collision, between April 2009 and July 2011. Drivers were interviewed about the collision event and substance use. A case-crossover design was employed with a fixed control condition measuring substance use retrospectively for the same comparable time interval in the preceding week. Blood samples were tested for cannabis, alcohol, and other drugs, with examination of active THC metabolites through gas chromatography-mass spectrometry. Results Of 864 eligible driver, self-report and blood samples found that 95 (11%) used cannabis prior to driving. Among those who provided blood, 73 of 368 drivers (19.8%) tested positive for cannabis (+ >0.2 ng/ml active THC metabolites), indicating pre-collision use. Conditional fixed effects models indicate that cannabis use increased the odds of a crash by 5.17 (CI 2.78 to 9.58). Sensitivity analyses were also performed. Significance Nearly one in five collision-involved drivers who provided blood was impaired by cannabis, a higher rate than found in previous studies. Cannabis was also shown to dramatically increase collision risk, and trend that has been confirmed in recent mFeta analyses.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».