Prevalence of alcohol and drug use in injured British Columbia drivers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Determine the prevalence of drug use in injured drivers and identify associated demographic factors and crash characteristics. DESIGN: Prospective cross-sectional study. SETTING: Seven trauma centres in British Columbia, Canada (2010-2012). PARTICIPANTS: Automobile drivers who had blood obtained within 6 h of a crash. MAIN OUTCOME MEASURES: We analysed blood for cannabis, alcohol and other impairing drugs using liquid chromatography/mass spectrometry (LCMS). RESULTS: 1097 drivers met inclusion criteria. 60% were aged 20-50 years, 63.2% were male and 29.0% were admitted to hospital. We found alcohol in 17.8% (15.6% to 20.1%) of drivers. Cannabis was the second most common recreational drug: cannabis metabolites were present in 12.6% (10.7% to 14.7%) of drivers and we detected Δ-9-tetrahydrocannabinol (Δ-9-THC) in 7.3% (5.9% to 9.0%), indicating recent use. Males and drivers aged under 30 years were most likely to use cannabis. We detected cocaine in 2.8% (2.0% to 4.0%) of drivers and amphetamines in 1.2% (0.7% to 2.0%). We also found medications including benzodiazepines (4.0% (2.9% to 5.3%)), antidepressants (6.5% (5.2% to 8.1%)) and diphenhydramine (4.7% (3.5% to 6.2%)). Drivers aged over 50 years and those requiring hospital admission were most likely to have used medications. Overall, 40.1% (37.2% to 43.0%) of drivers tested positive for alcohol or at least one impairing drug and 12.7% (10.7% to 14.7%) tested positive for more than one substance. CONCLUSIONS: Alcohol, cannabis and a broad range of other impairing drugs are commonly detected in injured drivers. Alcohol is well known to cause crashes, but further research is needed to determine the impact of other drug use, including drug-alcohol and drug-drug combinations, on crash risk. In particular, more work is needed to understand the role of medications in causing crashes to guide driver education programmes and improve public safety.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».