Cannabis consumption and motor vehicle collision: A systematic review and meta-analysis of observational studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Increasing legalization of recreational cannabis and availability of cannabinoid products has resulted in expanded use, which is associated with adverse effects including concerns over increased risk of motor vehicle collision (MVC). We aimed to explore the association between cannabis consumption and MVC. METHODS: We searched MEDLINE, EMBASE, CINAHL, Cochrane library, SCOPUS, PsycInfo, Web of Science, TRID from inception to November 2024. We included studies assessing the association between cannabis consumption on MVC fatalities, any injuries, and culpability/unsafe driving actions. Pairs of reviewers independently screened search results, extracted data, and assessed risk of bias. We used a DerSimonian and Laird random-effects model for all meta-analyses and the GRADE approach to assess the certainty of evidence. RESULTS: We included 31 studies with 328,388 individuals. Low certainty evidence suggests that cannabis consumption may be associated with an increased risk of MVC fatality (8 studies, OR 1.55, 95% CI: 1.20 to 1.98) with an absolute risk increase (ARI) of 14 more deaths per 100,000 MVC's. Low certainty evidence from 9 case-control studies suggests cannabis consumption may be associated with an increased risk of injury due to MVC (OR 2.00, [95% CI: 1.31-3.07]; absolute risk increase of 6.8%). We are uncertain about the association of cannabis consumption with MVC culpability/unsafe driving action as the evidence was only very low certainty. CONCLUSIONS: Low certainty evidence suggests that cannabis consumption may increase risk of MVC fatality and risk of injury from MVC. The association between cannabis use and risk of unsafe driving is uncertain. PROTOCOL REGISTRATION: CRD42022357478.
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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 | 0,018 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 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 ».