Driving Under the Influence of Cannabis: Impact of Combining Toxicology Testing with Field Sobriety Tests
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».