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Enregistrement W4390986108 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2023.52233

Cannabis and Driving in Older Adults

2024· article· en· W4390986108 sur OpenAlexafffundabout
Patricia Di Ciano, Tarek K. Rajji, Lauren Hong, Sampson Zhao, Patrick Byrne, Yoassry Elzohairy, Jeffrey R. Brubacher, Michael J. McGrath, Bruna Brands, Sheng Chen, Wei Wang, Omer S. M. Hasan, Christine M. Wickens, Pamela Kaduri, Bernard Le Foll

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensWaypoint Centre for Mental Health CarePublic Health OntarioUniversity of British ColumbiaUniversity of TorontoToronto Dementia Research AllianceHealth CanadaMinistry of Transportation of OntarioCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationNational Institutes of HealthTransport CanadaOntario Ministry of Health and Long-Term CareCanadian Institutes of Health ResearchGW PharmaceuticalsWeston Brain InstitutePfizerBrainsWayBrightFocus FoundationFondation Brain CanadaIndiviorBiogen
Mots-clésCannabisEffects of cannabisMedicineCannabidiolDronabinolPoison controlHashishCannabinolDriving simulatorInjury preventionDriving under the influenceTetrahydrocannabinolCannabinoidPsychologyPsychiatryInternal medicineEnvironmental healthSimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Epidemiological studies have found that cannabis increases the risk of a motor vehicle collision. Cannabis use is increasing in older adults, but laboratory studies of the association between cannabis and driving in people aged older than 65 years are lacking. Objective: To investigate the association between cannabis, simulated driving, and concurrent blood tetrahydrocannabinol (THC) levels in older adults. Design, Setting, and Participants: Using an ecologically valid counterbalanced design, in this cohort study, regular cannabis users operated a driving simulator before, 30 minutes after, and 180 minutes after smoking their preferred legal cannabis or after resting. This study was conducted in Toronto, Canada, between March and November 2022 with no follow-up period. Data were analyzed from December 2022 to February 2023. Exposures: Most participants chose THC-dominant cannabis with a mean (SD) content of 18.74% (6.12%) THC and 1.46% (3.37%) cannabidiol (CBD). Main outcomes and measures: The primary end point was SD of lateral position (SDLP, or weaving). Secondary outcomes were mean speed (MS), maximum speed, SD of speed, and reaction time. Driving was assessed under both single-task and dual-task (distracted) conditions. Blood THC and metabolites of THC and CBD were also measured at the time of the drives. Results: A total of 31 participants (21 male [68%]; 29 White [94%], 1 Latin American [3%], and 1 mixed race [3%]; mean [SD] age, 68.7 [3.5] years), completed all study procedures. SDLP was increased and MS was decreased at 30 but not 180 minutes after smoking cannabis compared with the control condition in both the single-task (SDLP effect size [ES], 0.30; b = 1.65; 95% CI, 0.37 to 2.93; MS ES, -0.58; b = -2.46; 95% CI, -3.56 to -1.36) and dual-task (SDLP ES, 0.27; b = 1.75; 95% CI, 0.21 to 3.28; MS ES, -0.47; b = -3.15; 95% CI, -5.05 to -1.24) conditions. Blood THC levels were significantly increased at 30 minutes but not 180 minutes. Blood THC was not correlated with SDLP or MS at 30 minutes, and SDLP was not correlated with MS. Subjective ratings remained elevated for 5 hours and participants reported that they were less willing to drive at 3 hours after smoking. Conclusions and relevance: In this cohort study, the findings suggested that older drivers should exercise caution after smoking cannabis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,570
Score d'incertitude au seuil0,566

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,296 · 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 tête enseignante, 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
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

Citations23
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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