PREDICTORS OF FAILED INTERLOCK BAC TESTS AND USING FAILED BAC TESTS TO PREDICT POST-INTERLOCK REPEAT DUIS
Notice bibliographique
Résumé
Since 1995, DUI offenders assigned to the interlock have been under study to assess the impact of a four-part program of supportive guidance in Alberta, Canada. The program combines motivational interviewing with education, planning and referrals. The purpose of the program is to attempt to slow the expected rate of increase in DUI re-offenses once the interlock is removed. Success is measured by lower repeat DUI after the interlock is removed. There are two primary data sources to document an impact of supplemental services: the interlock's internal event recorder and the driving record. Over 2300 interlock offenders taking a median of more than 2000 breath tests, were studied during the full period the interlock was installed. The proportion of warn (i.e., BAC .02-.039% = 20-39 mg/dl) and fail (i.e., BAC 3.04% = 34O mg/dl) violations declined by over 50% during the course of the installed period. Those drivers in the intervention site were regularly interviewed about their drink-driving choices and encouraged to do more planning to separate drinking and driving. Findings show that those in the city where the intervention was offered were less likely to have fail-level BACs when attempting to start their cars. Other predictors of more failed BAC tests (as a proportion of all tests taken to start the car) include more reported drinking at baseline, being mandated to the interlock as a condition of license reinstatement, being unmarried, and having more prior offenses. The failed interlock BAC tests are a potent predictor of repeat DUI offenses after the interlock is removed. The 15% of the sample that fails BAC tests at the highest rate are two-three times more likely to have a repeat DUI during the first 12 months after the interlock is removed. For the covering abstract see ITRD E106992.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».