Cannabis, alcohol and other drug findings in fatally injured drivers in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to determine the prevalence of cannabis, alcohol and other drug use in drivers of motor vehicles who died in crashes in the Canadian province of Ontario from January 2016 through December 2018 along with the characteristics of these drivers and some of the circumstances of the crash in which they were involved. Toxicological tests were performed on blood samples obtained from 921 driver fatalities for whom postmortem blood samples were submitted to the Center of Forensic Sciences for analysis. The results were coded into a database along with basic demographic and crash characteristics and examined for prominent characteristics and patterns. Overall, among the 921 cases examined, 495 (53.7%) tested positive for alcohol, cannabis (tetrahydrocannabinol or THC), or another psychoactive drug. The number of cases that tested positive for THC (251) exceeded the number of cases that tested positive for alcohol (241) as well as the number that tested positive for a drug other than THC (235). In 38% of positive cases, more than one substance was detected. Alcohol and THC were most commonly detected among males; females most frequently tested positive for a drug other than THC, notably medications with depressant effects. Alcohol-involved driver fatalities were most common on weekends and most likely involved single vehicle crashes. Driver fatalities that tested positive for THC or another drug were more evenly distributed throughout the week and were more likely to have been in multi-vehicle crashes. The present study highlights the use of cannabis and other drugs by drivers. The patterns of crashes and the characteristics of drivers involved indicate that the characteristics of driver fatalities involving cannabis and/or other drug use differ from those of alcohol and require new, innovative approaches targeting high-risk times, groups and behaviors. Continued monitoring of the toxicological findings from blood samples obtained from drivers killed in motor vehicle crashes will be a key element in efforts to reduce the impact of drug use by drivers on road safety.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».