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Enregistrement W3164982881 · doi:10.1093/jat/bkab064

Recommendations for Toxicological Investigation of Drug-Impaired Driving and Motor Vehicle Fatalities—2021 Update

2021· article· en· W3164982881 sur OpenAlexaboutno aff
Amanda L D’Orazio, Amanda L A Mohr, Ayako Chan‐Hosokawa, Curt Harper, Marilyn A. Huestis, Jennifer F. Limoges, Amy Miles, Colleen E Scarneo, Sarah Kerrigan, Laura J Liddicoat, Karen S. Scott, Barry K. Logan

Notice bibliographique

RevueJournal of Analytical Toxicology · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueForensic Toxicology and Drug Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDriving under the influenceMedicinePoison controlScope (computer science)DrugUrineInjury preventionMedical emergencyEnvironmental healthPharmacologyComputer scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report describes updates to the National Safety Council's Alcohol, Drugs and Impairment Division's recommendations for drug testing in driving under the influence of drug (DUID) cases and motor vehicle fatalities. The updates are based on a survey of drug testing practices in laboratories in the USA and Canada, a comprehensive review of the prior recommendations and data and research on drugs most frequently detected in DUID cases. A consensus meeting was held with representative forensic science practitioners and the authors of this report to update recommendations. No changes were made to the Tier I scope; however, there were changes to cutoffs of some analytes for blood, urine and oral fluid. Due to increased prevalence in DUID cases, trazodone and difluoroethane were added to the Tier II scope. For clarification, Tier I cutoffs reflect free concentrations, and hydrolysis is recommended but not required. The consensus panel concluded that urine is an inferior matrix to blood and oral fluid as it may represent historical use or exposure unrelated to observed impairment; therefore, future iterations of these recommendations will not include urine as a recommended matrix. Laboratories currently testing urine should work with traffic safety partners to encourage the use of blood and oral fluid as more appropriate specimens and adjust their capabilities to provide that testing.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,081
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,138

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,081
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,005
Bibliométrie0,0110,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0080,004
Intégrité de la recherche0,0120,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,021

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations59
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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