MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7132972510

Effects of Cannabis Alone and Combined with Alcohol on Simulated Driving

2022· dissertation· W7132972510 sur OpenAlexafffund
Andrew Fares

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2022
Typedissertation
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCannabisPlaceboDrugPotencyAlcoholAddictionRecreational DrugWeaving
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alcohol and cannabis remain the two most commonly detected drugs in injured drivers. The simultaneous use of these drugs is commonly reported and their combined use increases the risk of impaired driving. Additionally, the potency of cannabis for recreational use has risen causing a discrepancy between the potency being sold, and that used in driving research. Study 1 examined the effects of combinations of smoked cannabis (12.5% THC) and alcohol (BrAC 0.08%) on simulated driving performance, subjective drug effects, cardiovascular measures and self-reported perception of driving ability in 28 youngadults. The combined use of alcohol and cannabis increased weaving and reaction time, and tended to produce greater subjective effects compared to placebo and the singledrug conditions suggesting a potential additive effect. Furthermore, participants seemed to be unaware of their greater level of impairment when under the influence of both drugs. Study 2 examined the effects of four different doses of smoked cannabis: placebo (0.009% THC), low dose (6.25% THC), medium dose (12.5% THC), and high dose (22% THC) on simulated driving performance and subjective drug effects in 18 adults. At the time that this analysis was conducted, the clinical trial was still ongoing. In order not to break the blind, Pharmacy services at the Centre for Addiction and Mental Health designated the four drug conditions as A, B, C and D. Conditions A, B, and C showed increased weaving and reaction time at the 30-minute drive post drug administration and increased weaving at the 90-minute drive post drug administration compared to condition D. Condition C led to significantly greater weaving in the 30-minute drive compared to condition B and D, suggesting a dose-response effect. In line with these findings, the subjective drug effects were greater in condition A, B and C compared to condition D. ConclusionThe results of these studies add to the existing literature highlighting the increased driving impairment when cannabis and alcohol are used simultaneously. Individuals driving under these conditions do not seem to be aware of their increased impairment. The findings also suggest that driving impairment under the influence of cannabis maybe dose-related.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,320 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTSpace→Même sujetCannabis and Cannabinoid Research→Travaux en français237 207→