Schizophrenia, antipsychotic treatment adherence and driver responsibility for motor vehicle crash: a population-based retrospective study in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the relationship between schizophrenia, antipsychotic medication adherence and driver responsibility for motor vehicle crash. DESIGN: Retrospective observational cohort study using 20 years of population-based administrative health and driving data. SETTING: British Columbia, Canada. PARTICIPANTS: Licensed drivers who were involved in a police-attended motor vehicle crash in British Columbia over a 17-year study interval (2000-16). EXPOSURES: Incident schizophrenia was identified using hospitalisation and physician services data. Antipsychotic adherence was estimated using prescription fill data to calculate the 'medication possession ratio' (MPR) in the 30 days prior to crash. PRIMARY OUTCOME MEASURES: We deemed drivers 'responsible' or 'non-responsible' for their crash by applying a validated scoring tool to police-reported crash data. We used logistic regression to evaluate the association between crash responsibility and exposures of interest. RESULTS: Our cohort included 808 432 drivers involved in a police-attended crash and for whom crash responsibility could be established. In total, 1689 of the 2551 drivers with schizophrenia and 432 430 of the 805 881 drivers without schizophrenia were deemed responsible for their crash, corresponding to a significant association between schizophrenia and crash responsibility (66.2% vs 53.7%; adjusted OR (aOR), 1.67; 95% CI, 1.53 to 1.82; p<0.001). The magnitude of this association was modest relative to established crash risk factors (eg, learner license, age ≥65 years, impairment at time of crash). Among the 1833 drivers with schizophrenia, near-optimal antipsychotic adherence (MPR ≥0.8) in the 30 days prior to crash was not associated with lower crash responsibility (aOR, 1.04; 95% CI, 0.83 to 1.30; p=0.55). CONCLUSIONS: Crash-involved drivers with schizophrenia are more likely to be responsible for their crash, but the magnitude of risk is similar to socially acceptable risk factors such as older age or possession of a learner license. Contemporary driving restrictions for individuals with schizophrenia appear to adequately mitigate road risks, suggesting more stringent driving restrictions are not warranted.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».