Influence of the combination of alcohol and benzodiazepines on driving / by Hillary G. Maxwell.
Notice bibliographique
Résumé
Although the increased risk associated with driving under the influence of alcohol or \nbenzodiazepines on their own has been recognized, several variables make their \ncombined effects difficult to study. As a result, the small body of research on the subject \nis contradictory. The current study aimed to further explore the effects of the \ncombination of alcohol and benzodiazepines on driving. Data from the years 1993 - \n2006 were taken from the American Fatality Analysis Reporting System and examined \nusing a case control design. All subjects were drivers, aged 20 years and older, had been \ntested for alcohol and drugs, and, if positive for benzodiazepines, were only positive for a \nsingle half-life class of benzodiazepine. Cases had at least one unsafe driver action (e.g., \nweaving) recorded in relation to the crash. Controls had no such record. Logistic \nregression was performed to determine the odds ofperforming an unsafe driver action \n(UDA) for drivers positive for benzodiazepines (stratified by short, intermediate and long \nhalf-life) with BACs ranging from 0.00 to 0.10 mg/100 ml. When compared to an \nalcohol- and benzodiazepine-free referent group, the alcohol plus benzodiazepine groups \nshowed significantly higher odds of committing an UDA at nearly every BAC / half-life \ncombination. When using the alcohol only and benzodiazepine only groups as referents, \nadditive, possibly synergistic effects were observed for long benzodiazepines in \ncombination with alcohol at BACs of 0.02 and 0.04 mg/100 ml. This study demonstrates \nthe detrimental effects that the combination of alcohol and benzodiazepines can have on \ndriving, and suggests that further research is necessary.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».