The effects of cannabis and alcohol on driving performance and driver behaviour: a systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Cannabis and alcohol are frequently detected in fatal and injury motor vehicle crashes. While epidemiological meta-analyses of cannabis and alcohol have found associations with an increase in crash risk, convergent evidence from driving performance measures is insufficiently quantitatively characterized. Our objectives were to quantify the magnitude of the effect of cannabis and alcohol-alone and in combination-on driving performance and behaviour. METHODS: Systematic review and meta-analysis. We systematically searched Academic Search Complete, CINAHL, Embase, Scopus, Google Scholar, MEDLINE, PsycINFO, SPORTDiscus and TRID. Of the 616 studies that underwent full-text review, this meta-analysis represents 57 studies and 1725 participants. We extracted data for hazard response time, lateral position variability, lane deviations or excursions, time out of lane, driving speed, driving speed variability, speed violations, time speeding, headway, headway variability and crashes from experimental driving studies (i.e. driving simulator, closed-course, on-road) involving cannabis and/or alcohol administration. We reported meta-analyses of effect sizes using Hedges' g and r. RESULTS: Cannabis alone was associated with impaired lateral control [e.g. g = 0.331, 95% confidence interval (CI) = 0.212-0.451 for lateral position variability; g = 0.198, 95% CI = 0.001-0.395 for lane excursions) and decreased driving speed (g = -0.176, 95% CI = -0.298 to -0.053]. The combination of cannabis and alcohol was associated with greater driving performance decrements than either drug in isolation [e.g. g = 0.480, 95% CI = 0.096-0.865 for lateral position variability (combination versus alcohol); g = 0.525, 95% CI = 0.049-1.002 for time out of lane (versus alcohol); g = 0.336, 95% CI = 0.036-0.636 for lateral position variability (combination versus cannabis; g = 0.475, 95% CI = 0.002-0.949 for time out of lane (combination versus cannabis)]. Subgroup analyses indicated that the effects of cannabis on driving performance measures were similar to low blood alcohol concentrations. A scarcity of data and study heterogeneity limited the interpretation of some measures. CONCLUSIONS: This meta-analysis indicates that cannabis, like alcohol, impairs driving, and the combination of the two drugs is more detrimental to driving performance than either in isolation.
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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 | 0,010 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».