MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4378193750 · doi:10.1093/clinchem/hvad054

Driving Under the Influence of Cannabis: Impact of Combining Toxicology Testing with Field Sobriety Tests

2023· article· en· W4378193750 sur OpenAlexfundno aff
Robert L. Fitzgerald, Anya Umlauf, Jacqueline A. Hubbard, Melissa Hoffman, Philip M. Sobolesky, Shannon Ellis, David J. Grelotti, Raymond T. Suhandynata, Marilyn A. Huestis, Igor Grant, Thomas D. Marcotte

Notice bibliographique

RevueClinical Chemistry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCenter for Medicinal Cannabis Research, University of California, San DiegoUniversity of California, San DiegoNational Institutes of HealthCanadian Nuclear Safety CommissionAmerican Association for Clinical Chemistry
Mots-clésCannabisPlaceboMedicineDronabinolSobrietyDelta-9-tetrahydrocannabinolPoison controlRandomized controlled trialCravingAnesthesiaPsychologyAddictionInternal medicinePsychiatryEmergency medicineCannabinoid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cannabis is increasingly used both medically and recreationally. With widespread use, there is growing concern about how to identify cannabis-impaired drivers. METHODS: A placebo-controlled randomized double-blinded protocol was conducted to study the effects of cannabis on driving performance. One hundred ninety-one participants were randomized to smoke ad libitum a cannabis cigarette containing placebo or delta-9-tetrahydrocannabinol (THC) (5.9% or 13.4%). Blood, oral fluid (OF), and breath samples were collected along with longitudinal driving performance on a simulator (standard deviation of lateral position [SDLP] and car following [coherence]) over a 5-hour period. Law enforcement officers performed field sobriety tests (FSTs) to determine if participants were impaired. RESULTS: There was no relationship between THC concentrations measured in blood, OF, or breath and SDLP or coherence at any of the timepoints studied (P > 0.05). FSTs were significant (P < 0.05) for classifying participants into the THC group vs the placebo group up to 188 minutes after smoking. Seventy-one minutes after smoking, FSTs classified 81% of the participants who received active drug as being impaired. However, 49% of participants who smoked placebo (controls) were also deemed impaired at this same timepoint. Combining a 2 ng/mL THC cutoff in OF with positive findings on FSTs reduced the number of controls classified as impaired to zero, 86 minutes after smoking the placebo. CONCLUSIONS: Requiring a positive toxicology result in addition to the FST observations substantially improved the classification accuracy regarding possible driving under the influence of THC by decreasing the percentage of controls classified as impaired.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,360 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations26
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueClinical ChemistryMême sujetCannabis and Cannabinoid ResearchTravaux en français237 207