Cannabis use as a risk factor for causing motor vehicle crashes: a prospective study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: We conducted a responsibility analysis to determine whether drivers injured in motor vehicle collisions who test positive for Δ-9-tetrahydrocannabinol (THC) or other drugs are more likely to have contributed to the crash than those who test negative. DESIGN: Prospective case-control study. SETTING: Trauma centres in British Columbia, Canada. PARTICIPANTS: Injured drivers who required blood tests for clinical purposes following a motor vehicle collision. MEASUREMENTS: Excess whole blood remaining after clinical use was obtained and broad-spectrum toxicology testing performed. The analysis quantified alcohol and THC and gave semiquantitative levels of other impairing drugs and medications. Police crash reports were analysed to determine which drivers contributed to the crash (responsible) and which were 'innocently involved' (non-responsible). We used unconditional logistic regression to determine the likelihood (odds ratio: OR) of crash responsibility in drivers with 0 < THC < 2 ng/ml, 2 ng/ml ≤ THC < 5 ng/ml and THC ≥ 5 ng/ml (all versus THC = 0 ng/ml). Risk estimates were adjusted for age, sex and presence of other impairing substances. FINDINGS: We obtained toxicology results on 3005 injured drivers and police reports on 2318. Alcohol was detected in 14.4% of drivers, THC in 8.3%, other drugs in 8.9% and sedating medications in 19.8%. There was no increased risk of crash responsibility in drivers with THC < 2 ng/ml or 2 ≤ THC < 5 ng/ml. In drivers with THC ≥ 5 ng/ml, the adjusted OR was 1.74 [95% confidence interval (CI) = 0.59-6.36; P = 0.35]. There was significantly increased risk of crash responsibility in drivers with blood alcohol concentration (BAC) ≥ 0.08% (OR = 6.00;95% CI = 3.87-9.75; P < 0.01), other recreational drugs detected (OR = 1.82;95% CI = 1.21-2.80; P < 0.01) or sedating medications detected (OR = 1.45; 95%CI = 1.11-1.91; P < 0.01). CONCLUSIONS: In this sample of non-fatally injured motor vehicle drivers in British Columbia, Canada, there was no evidence of increased crash risk in drivers with Δ-9-tetrahydrocannabinol < 5 ng/ml and a statistically non-significant increased risk of crash responsibility (odds ratio = 1.74) in drivers with Δ-9-tetrahydrocannabinol ≥ 5 ng/ml.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».