heading-frise

8.15 Regulering og kontroll av kjøring under påvirkning av medikamenter eller narkotika

Vegtrafikkloven forbyr kjøring under påvirkning av medikamenter eller narkotika. Grenser for hva som regnes som påvirkning er fastsatt for 28 stoffer. En rekke studier viser at ulykkesrisikoen øker under påvirkning av medikamenter eller narkotika, men undersøkelsene av risiko er gjennomgående metodisk svake og resultatene spriker. Økt oppdagelsesrisiko reduserer omfanget av kjøring under påvirkning av medikamenter eller narkotika. Faremerking av legemidler har ingen betydning for risikoen knyttet til dem. Legalisering av cannabis i USA ser ikke ut til å medføre store endringer av antall ulykker, men konklusjonene er fortsatt usikre. Screening av førere med instrumentet Dräger Drug Test 5000 oppdager de fleste påvirkede førere.

Problem og formål

Påvirkning av alkohol eller andre rusmidler øker ulykkesrisikoen betydelig. Virkningene av alkoholpåvirkning på risikoen for å bli innblandet i trafikkulykker har vært kjent i lang tid. Mindre har vært kjent om hvordan andre rusmidler påvirker ulykkesrisikoen. Vegtrafikklovens bestemmelser om ruspåvirkning (§ 22) lyder slik:

«Ingen må føre motorvogn når han er påvirket av alkohol eller annet berusende eller bedøvende middel.»

En fører anses som påvirket av alkohol dersom konsentrasjonen av alkohol i blodet er 0,2 promille (gram per kg blod) eller høyere, eller konsentrasjon i utåndingsluften på 0,1 milligram per liter luft eller høyere. Det er fastsatt grenser for konsentrasjonen av medikamenter og narkotika som innebærer at en fører regnes som påvirket dersom konsentrasjonen er over grensene (Samferdselsdepartementet, 2016). Disse grensene er fastsatt slik at de så vidt mulig skal tilsvare 0,2 promille alkohol. Grensene gjelder benzodiazepiner og lignende legemidler (beroligende legemidler og sovemedisiner), der 15 ulike stoffer er spesifisert, cannabis, GHB (illegalt narkotisk stoff), hallusinogener, opioider (sterke smertestillende stoffer), og sentralstimulerende stoffer (amfetamin, metamfetamin, kokain, MDMA [ecstacy] og metylfenidat). I alt omfatter de lovbestemte grensene for påvirkning 28 ulike stoffer. Påvirkningsgrensene er angitt som mikromol per liter blod.

Forekomsten av medikamenter og narkotika i trafikken i Norge er kartlagt i vegkantundersøkelser utført i 2005-2006, 2008-2009 og 2016-2017 (Gjerde et al., 2008, 2013, Furuhaugen et al. 2018). Forekomsten av hovedgrupper av stoffer, regnet som andel av trafikkarbeidet (kjørte kilometer) utført av førere der stoffene kunne påvises er vist i tabell 1. Litt mer enn to prosent av trafikkarbeidet utføres av førere der medikamenter kan påvises. Andelen av førere der medikamenter kan påvises er redusert fra 2005-2006 og 2008-2009 til 2016-2017. I underkant av 2% av trafikkarbeidet utføres av førere der narkotiske stoffer kan påvises. Det var en økning i andelen av trafikkarbeidet der narkotika kunne påvises fra 2005-2006 til 2008-2009, men nedgang fra 2008-2009 til 2016-2017. Grensene for påvirkning av medikamenter og narkotika ble innført i 2012 og utvidet til flere stoffer i 2016.

Tabell 8.15.1: Andel av trafikkarbeidet (prosent) utført av førere der medikamenter eller narkotika kunne påvises (Gjerde et al., 2008, 2013; Furuhaugen et al., 2018).

Stoff 2005-2006 2008-2009 2016-2017
Alle medikamenter 3,4 3,4 2,3
  Zopiklon (sovemiddel) 1,4 1,7 1,4
  Benzodiazepiner (beroligende) 1,4 1,3 0,5
  Kodein (smertestillende) 0,8 0,4 0,4
Alle narkotiske stoffer 1,0 1,9 1,7
  Cannabis 0,6 1,5 1,3
  Amfetamin 0,3 0,5 0,2
  Kokain 0,1 0,6 0,3

Formålet med regulering og kontroll av kjøring under påvirkning av medikamenter eller narkotika er å redusere antall ulykker som kan knyttes til påvirkning av medikamenter eller narkotika.

Beskrivelse av tiltaket

Dette kapitlet beskriver de i følgende avsnittene resultater av studier som har undersøkt effekten av ulike stoffer på ulykkesrisiko. Videre beskrives effekter på ulykker av følgende tiltak som innebærer regulering og kontroll av kjøring under påvirkning av medikamenter eller narkotika beskrives i dette kapitlet:

  1. Lovbestemte grenser for påvirkning
  2. Politikontroll av medikament- eller narkotikapåvirket kjøring
  3. Faremerking av legemiddelpakker
  4. Godkjenning av cannabis til medisinsk bruk eller legalisering til alminnelig bruk
  5. Bruk av screeninginstrumenter for å identifisere påvirkede førere

Virkning på ulykkene

Risiko ved kjøring under påvirkning av medikamenter eller narkotika

Tabell 8.15.2 (Elvik, 2020) viser endringer i risiko ved kjøring under påvirkning av medikamenter eller narkotika. Kunnskapsoppsummeringen bygger på meta-analyser (Elvik, 2013, 2015, 2016, 2018, 2020; Røgeberg & Elvik, 2016, 2018). Tallene viser gjennomsnittlig relativ risiko. En relativ risiko på 2 betyr at risikoen for en påvirket fører i gjennomsnitt er dobbelt så høy som for en upåvirket fører. Ved akutt rus kan risikoen være betydelig høyere enn det som er angitt i tabellen.

Det foreligger flest studier av risikoen ved påvirkning av narkotiske stoffer. Risikoen er høyest ved påvirkning av amfetamin. Cannabis viser den minste økningen i risiko. Det er ingen konsekvent tendens til at risikoen for dødsulykker og personskadeulykker øker mer enn risikoen for materiellskadeulykker. Det foreligger flest anslag på risiko ved påvirkning av cannabis.

Tabell 8.15.2: Gjennomsnittlig relativ risiko ved kjøring under påvirkning av medikamenter eller narkotika (risikoen kan være betydelig høyere ved akutt rus); 95% konfidensintervall i (parentes), antall studier i [parentes] (Elvik, 2020).

Stoff Dødsulykker Personskadeulykker Materiellskadeulykker
Narkotiske stoffer
Amfetamin 5,70 (3,27; 9,95) [13] 8,98 (3,44; 23,40) [4] 8,67 (3,23; 23,33) [1]
Cannabis 1,39 (1,26; 1,54) [32] 1,62 (1,22; 2,16) [22] 1,43 (1,26; 1,63) [19]
Kokain 2,91 (1,81; 4,67) [7] 1,59 (1,06; 2,38) [5] 1,52 (1,02; 2,26) [5]
Opiater 2,03 (1,34; 3,09) [10] 1,98 (1,55; 2,54) [20] 4,76 (2,10; 10,80) [5]
Medikamenter
Antiastmatika 1,33 (1,09; 1,62) [6]
Antidepressiva 1,28 (1,07; 1,52) [25] 1,28 (0,90; 1,80) [5]
Antihistaminer 0,69 (0,18; 2,63) [2] 1,12 (1,02; 1,22) [7]
Beroligendea 3,26 (2,30; 4,62) [10] 1,65 (1,49; 1,82) [51] 1,36 (1,04; 1,76) [4]
Betennelsesdempende 1,38 (1,22; 1,56) [5] 1,53 (1,17; 2,01) [4]
Insulin 1,14 (0,84; 1,54) [4] 1,01 (0,59; 1,74) [2]
Metadon 2,08 (1,47; 2,95) [3]
Penicillin 1,12 (0,91; 1,39) [5]
Smertestillende 2,35 (1,42; 3,89) [8] 1,78 (1,35; 2,36) [17]
Sovemidler 2,31 (1,13; 4,70) [2] 1,42 (0,87; 2,31) [4] 4,00 (1,31; 12,21) [1]

a Stor variasjon mellom ulike stoffer, f.eks. har flunitrazepam (Rohypnol) langt større effekt.

Risikoen knyttet til medikamenter er jevnt over mindre undersøkt enn risikoen knyttet til narkotiske stoffer. Det er bare for beroligende midler (benzodiazepiner) og sovemidler (zopiklon og zolpidem) det foreligger anslag på risiko både for dødsulykker, personskadeulykker og materiellskadeulykker. Generelt øker risikoen lite; bare ett medikament har en relativ risiko over 2. Det er metadon som brukes ved avvenning fra opioider. Det finnes imidlertid enkelte beroligende midler som har betydelig høyere risiko enn det som er vist i tabellen. For eksempel viser Gustavsen et al. (2008) at flunitrazepam (Rohypnol) medfører en firedobling av ulykkesrisikoen. Neutel (1995) viser at risikoen kan øke til omtrent det tidobbelte av gjennomsnittet, både for beroligende og angstdempende medisiner.

Ser man alle resultater i tabell 8.15.2 under ett, kan det konkluderes med at påvirkning av medikamenter eller narkotika øker ulykkesrisikoen. Økningen er større ved påvirkning av narkotiske stoffer enn ved bruk eller påvirkning av medikamenter. Det er en rekke kilder til usikkerhet i anslagene på risiko som bør nevnes (Elvik, 2020):

  1. Manglende informasjon om påvirkningsgraden: Det foreligger sjelden informasjon om hvor stor dose av et stoff eller medikament en fører har inntatt, hvor høy konsentrasjonen av stoffet er i blodet, eller hvor mye erfaring vedkommende har med slik bruk, noe som er av betydning for utvikling av toleranse. Det er ikke alltid klart om føreren fremdeles var påvirket av stoffet da ulykken skjedde. Spor av tidligere bruk kan for enkelte stoffer, spesielt cannabis, påvises i lang tid etter at stoffet er blitt inaktivt. Risikotallene i tabell 2 gjelder en gjennomsnittlig påvirket fører og sier dermed lite om hvor høy risikoen er for en akutt beruset fører.
  2. Manglende kontroll for forstyrrende variabler: Mange studier kontrollerer ikke for andre risikofaktorer enn det stoffet de primært undersøker. De fleste studier kontrollerer for førers kjønn og alder, men mange studier kontrollerer ikke for kjørelengde og andre relevante variabler. Jo flere variabler studien kontrollerer for, desto lavere er som regel risikoen knyttet til medikamenter eller narkotika. En av de mest relevante forstyrrende variabler er påvirkning av andre stoffer eller alkohol. Ikke alle studier kontrollerer for påvirkning av andre stoffer eller alkohol. Hvis for eksempel cannabispåvirkede førere oftere enn andre er påvirket av alkohol (i tillegg til cannabis), vil den estimerte relative risikoen for cannabis være overestimert på grunn av den store risikoøkningen som alkoholpåvirkningen medfører.
  3. Publikasjonsskjevhet: Det er påvist publikasjonsskjevhet for mange av stoffene i tabell 2. Med det menes at studier som viser økning i risiko ser ut til å ha større sjanse for å bli publisert enn studier som ikke viser økning i risiko. Et slikt mønster er muligens ikke overraskende, siden det kan være vanskelig å gi gode forklaringer på at risikoen ikke øker, slik at forskere som kommer til et slikt resultat, lar være å publisere studien. Risikoen for dødsulykker ved bruk av amfetamin reduseres fra 5,70 til 2,74 ved korreksjon for publikasjonsskjevhet. Risikoen for materiellskadeulykker ved bruk av cannabis justeres fra 1,43 til 1,11. Risikoen for personskadeulykker ved bruk av smertestillende legemidler justeres fra 1,78 til 1,01. Risikoen for personskadeulykker ved bruk av benzodiazepiner justeres fra 1,65 til 1,18. Kort sagt: for en del stoffer kan omtrent hele økningen i risiko forklares av publikasjonsskjevhet

Dose-respons sammenheng

Ulykkesrisikoen avhenger i stor grad av i hvilken grad en fører er påvirket av et stoff og dette avhenger blant annet av stoffets konsentrasjon i blodet. Tabell 3 viser resultater av tre studier av sammenhengen mellom hvor stor dose av cannabis som er påvist og økningen i ulykkesrisiko.

Tabell 8.15.3: Relativ risiko for døds- eller personskadeulykker i tre studier av dose-responssammenheng ved bruk av cannabis.

Konsentrasjon av cannabis i blod1 Gadegbeku et al. (2011) Poulson et al.
(2014)
Brubacher et al. (2019) Vektet gjennomsnitt
0-2 ng/mL 1,53 1,42 1,09 1,37
2-5 ng/mL 2,81 0,98 1,16 1,50
5- ng/mL 2,01 1,61 1,74 1,90
Alle nivåer 1,86 1,28 1,17 1,53
1 Konsentrasjon av tetrahydrocannabinol i nanogram per milliliter blod (1 nanogram = 1/1 000 000 000 gram).

I disse studiene har man ved hjelp av laboratorieanalyser målt konsentrasjonen i blodet av tetrahydrocannabinol, virkestoffet i cannabis. Likevel spriker resultatene, både med hensyn til gjennomsnittlig risikonivå (nederste linje i tabellen) og dose-responssammenhengen. To studier (Gadegbeku et al., 2011; Poulson et al., 2014) gjaldt dødsulykker, en studie (Brubacher et al., 2019) gjaldt personskadeulykker. Bare i en av studiene fant man en entydig dose-responssammenheng: Jo høyere konsentrasjon i blodet, desto høyere risiko (Brubacher et al., 2019). De to andre studiene viste et mer uklart mønster. Dette kan skyldes tilfeldig variasjon: Når man vekter resultatene sammen, viser de en entydig dose-responssammenheng.

Sammenheng mellom utbredelse og relativ risiko

Figur 8.15.1 viser et eksempel på hvordan risikoen knyttet til et narkotisk stoff varierer med andelen av førere i vanlig trafikk som tester positivt for stoffet. Vektet gjennomsnittlig risiko for de studier som er inkludert i figuren er 1,37 (vist ved den stiplede linjen). Risikoen i de enkelte studier varierer mye rundt dette gjennomsnittet. Det er en tendens til at risikoen er lavere jo høyere andelen av cannabispåvirkede førere er i vanlig trafikk. Denne sammenhengen er vist ved kurven som er tegnet i figuren.

Figur 8.15.1: Sammenligning av to måter å vise risiko for dødsulykker knyttet til bruk av cannabis.

En slik sammenheng er funnet for flere narkotiske stoffer (Elvik, 2018). Det kan være mange forklaringer. Elvik (2018) nevner sju mulige forklaringer knyttet til problemer med datagrunnlag og metode (metodologiske forklaringer) og tre mulige substansielle forklaringer. Det er ikke mulig å avgjøre hvilke av forklaringene som har mest for seg. Man kan heller ikke benytte sammenhengen for å predikere endringer i risikoen dersom man med intensivert kontroll reduserer andelen førere i trafikken som tester positivt for et stoff.

Teoretisk mulig reduksjon av antall ulykker

Den teoretisk mulige reduksjonen av antall ulykker kan beregnes på ulike måter. En måte å beregne reduksjonen på er basert på kunnskap om andelen av alt trafikkarbeid som gjøres under påvirkning av narkotika eller medikamenter i Norge og risikoen knyttet til de ulike stoffene. Ifølge en slik beregning kan kan antall personskadeulykker teoretisk reduseres med 1,2% ved å eliminere medikamentpåvirket kjøring og med 2,5% ved å eliminere narkotikapåvirket kjøring, til sammen 3,7%. Derimot kan eliminering av all promillekjøring teoretisk redusere antall personskadeulykker med om lag 10%. Svakheten med et slikt regnestykke er usikkerheten som er knyttet til både andelen av alt trafikkarbeid som gjøres under påvirkning og til den estimerte risikoen, samt at den konkrete risikoen til enkelte førere kan være betydelig høyere enn det som er lagt til grunn.

Andelen av alle dødsulykkene hvor ruspåvirkning har vært en medvirkende faktor, er anslått til 22% i 2005-2018 (Statens vegvesen, 2019). Av disse har en fører i omtrent halvparten av ulykkene vært påvirket av annet enn alkohol og i omtrent en femtedel av ulykkene (dvs. i omtrent 5% av alle dødsulykkene) har en fører påvirket av kun annet enn alkohol.

Lovfestede grenser for påvirkning

Lovfestede grenser for påvirkning av medikamenter eller narkotika ble innført i Norge i 2012 og endret i 2016. Tabell 4 viser de grenser som gjelder i dag. Grenseverdiene er angitt i mikromol per liter blod (se avsnittet Problem og formål).

Førere som har brukt legemidler i henhold til resept dømmes ikke iht. disse grensene. I slike tilfeller vil mengden legemiddel i blodprøve og resultatene fra klinisk undersøkelse av påvirkning ligge til grunn for sakkyndige vurderinger.

Reaksjonene mot kjøring under påvirkning av medikamenter eller narkotika er parallelle til reaksjonene mot promillekjøring. Ved den laveste påvirkningsgraden som tilsvarer en promille under 0,5, gis det en bot. Førerkortet inndras ikke. Ved den mellomste påvirkningsgraden, som er ment å tilsvare en promille mellom 0,5 og 1,2 ilegges en bot og betinget eller ubetinget fengsel. I tillegg inndras førerkortet. Ved den høyeste påvirkningsgraden, som er ment å tilsvare en promille over 1,2 ilegges en bot og ubetinget fengsel. Førerkortet inndras.

Antall positive funn av medikamenter eller narkotika hos førere der blodprøve er analysert, har økt etter at de lovfestede grensene ble innført. I perioden 2007-2010 var det i gjennomsnitt 4544 positive prøver per år (Folkehelseinstituttet, 2008-2011). I 2016 var det 4939 positive prøver og i 2017 var det 4988 positive prøver for medikamenter eller narkotika (Oslo universitetssykehus, 2017, 2018).

Den store majoriteten av førere som mistenkes for kjøring under påvirkning av andre stoffer enn alkohol, har brukt narkotika, ofte sammen med trafikkfarlige legemidler, eller blanding av flere legemidler, i så store dose at det ikke samsvarer med sikker kjøring. En studie av førerne som var mistenkt for kjøring under påvirkning av andre stoffer enn alkohol i 2013-15, viste at kun en svært liten andel (1,3%) hadde brukt benzodiazepiner og lignende stoffer i henhold til resept og i samsvar med Førerkortforskriften (Christophersen et al., 2020). Disse vil ikke bli dømt for ruspåvirket kjøring etter de fastsatte konsentrasjonsgrensene, men en medisinsk sakkyndig vil gjøre en individuell vurdering av førers påvirkning.

Tabell 8.15.4: Grenseverdier for påvirkning av medikamenter eller narkotika (Vegtrafikklovgivningen, 2019).

Stoff Straffbarhetsgrense (µM fullblod) Straffeutmålingsgrense svarende til 0,5 promille (µM fullblod) Straffeutmålingsgrense svarende til 1,2 promille (µM fullblod)
Benzodiazepiner og lignende stoffer
Alprazolam 0,010 0,020 0,050
Bromazepam 0,100 0,250 0,600
Desmetyldiazepam 0,400 1,000 2,400
Diazepam 0,200 0,500 1,200
Etizolam 0,040 0,100 0,240
Fenazepam 0,005 0,015 0,030
Flunitrazepam 0,005 0,010 0,025
Klobazam 0,600 1,500 3,600
Klonazepam 0,004 0,010 0,025
Lorazepam 0,030 0,075 0,180
Nitrazepam 0,060 0,150 0,350
Oksazepam 0,600 1,500 3,000
Triazolam 0,001 0,0025 0,006
Zolpidem 0,100 0,250 0,600
Zopiklon 0,030 0,060 0,150
Cannabis
THC 0,004 0,010 0,030
GHB
GHB 100 300 1200
Hallusinoger
Ketamin 0,200 0,500 1,200
LSD 0,003 ​* ​*
Opioider
Buprenorfin 0,0008 0,002 0,0048
Metadon 0,080 0,200 0,480
Morfin 0,030 0,080 0,200
Oksykodon 0,050 0,120 0,300
Sentralstimulerende stoffer
Amfetamin 0,300 ​* ​*
Kokain 0,080 ​* ​*
MDMA 0,500 ​* ​*
Metamfetamin 0,300 ​* ​*
Metylfenidat 0,015 ​* ​*

* Straffeutmålingsgrenser er ikke fastsatt fordi sammenhengen mellom stoffkonsentrasjon i blodet og ulykkesrisiko/prestasjonsforringelse er svært variabel, eller dårlig dokumentert. Uttalt påvirkning vil for eksempel kunne ses ved lave konsentrasjoner, spesielt noe tid etter større inntak av amfetamin/metamfetamin.

Politikontroll – tilfeldige ruskontroller

Det er ikke funnet empiriske studier som har undersøkt effekten av tilfeldige ruskontroller på ulykker. Studier fra Australia viser at oppdagelsesrisikoen øker når det gjennomføres tilfeldige vegkantkontroller (Baldock & Woolley, 2013; Rowden et al., 2011). De fleste førerne kjenner imidlertid ikke til at det gjennomføres slike kontroller (Freeman & Davey, 2008).

Horyniak et al. (2017) viser at antall førere som selv har blitt kontrollert i en tilfeldig ruskontroll, har økt over tid i Australia. Det var imidlertid ingen sammenheng mellom det å ha blitt kontrollert i en ruskontroll og hvor mye førere kjører i ruspåvirket tilstand. Dette tyder ikke på at slike kontroller har en spesifikk avskrekkende effekt.

Politikontroll – oppdagelsesrisiko

Studier av oppdagelsesrisikoen ved trafikkforseelser (Elvik, 2010; Elvik & Amundsen, 2014) sammenlignet oppdagelsesrisikoen ved kjøring under påvirkning av medikamenter eller narkotika i 2005-2006 og 2008-2009 på grunnlag av vegkantundersøkelser gjort disse årene. Studiene er her oppdatert på grunnlag av vegkantundersøkelsen 2016-2017. En sammenligning av oppdagelsesrisiko i 2005-2006 og 2016-2017 er gitt i tabell 8.15.5.

Tabell 8.15.5: Endringer i oppdagelsesrisiko for utvalgte medikamenter og narkotiske stoffer fra 2005-2006 til 2016-2017.

 

Andel (%) av trafikkarbeidet

 
Oppdagede per million kilometer kjørt under påvirkning
  Prosent endring av oppdagelsesrisiko   Prosent endring av andel av trafikkarbeid
  2005-2006 2016-2017   2005-2006 2016-2017   16-17/05-06   16-17/05-06
Amfetamin 0,26 0,20 13,8 21,8 +57,6 -23,1
Metamfetamin 0,12 0,12 13,1 20,7 +58,2 0,0
Morfin 0,08 0,10 8,3 4,1 -51,2 +25,0
Cannabis 0,60 1,43 5,4 3,9 -27,3 +138,3
Diazepam 0,61 0,20 4,7 8,4 +76,7 -67,2
Kokain 0,12 0,28 3,3 1,2 -63,9 +133,3
Oxazepam 0,24 0,12 2,7 3,1 +16,4 -50,0
Zopiklon 1,42 1,35 0,2 0,2 +28,3 -4,9

Tabell 8.15.5 viser at oppdagelsesrisikoen varierer mye mellom de ulike stoffer. Den er relativt høy for amfetamin og metamfetamin, men svært lav for zopiklon. For fem av de åtte stoffene som er inkludert i tabell 5 økte oppdagelsesrisikoen fra 2005-2006 til 2016-2017, for tre av stoffene gikk oppdagelsesrisikoen ned. En funksjon føyd til datapunktene i de to kolonnene til høyre i tabell 5, tilpasset slik at uendret oppdagelsesrisiko innebærer uendret andel av trafikkarbeidet utført under påvirkning av et stoff er:

Endring i påvirket kjøring (Y) = 2,73 ∙ e(-1,004x)

Denne funksjonen predikerer at 60% økning av oppdagelsesrisikoen gir 45% nedgang i omfanget av påvirket kjøring. 60% reduksjon av oppdagelsesrisikoen gir 83% økning i omfanget av påvirket kjøring.

Til sammenligning fant Sevigny (2018) at andelen av drepte førere i USA der cannabis kan påvises reduseres med 25% når antall polititjenestemenn per 100.000 innbyggere øker med 60% og øker med 33% når antall polititjenestemenn per 100.000 innbyggere reduseres med 60%. Det er uvisst om endringene i ulykkesrisiko i Norge vil være like store som endringene i omfanget av påvirket kjøring, siden risikoen ved kjøring under påvirkning av medikamenter og narkotika ser ut til å avhenge av hvor vanlig dette er. Man kan ikke utelukke at gruppen som fortsetter å kjøre i påvirket tilstand selv om oppdagelsesrisikoen øker har en høyere ulykkesrisiko enn dem som slutter å kjøre i påvirket tilstand når oppdagelsesrisikoen øker.

Faremerking av legemiddelpakker

En fransk undersøkelse (Orriols et al., 2016) sammenlignet risikoen for å bli innblandet i ulykker som skyldig part før og etter at ny faremerking av legemidler ble innført i 2007-2008. Risikoen knyttet til bruk av angstdempende benzodiazepiner gikk første år ned med 24%, men virkningen tapte seg det andre og tredje året. Tredje år var risikonedgangen bare på 5%. For andre beroligende benzodiazepiner gikk risikoen første år ned med 9%. Tredje år var risikonedgangen bare på 0,8%. For sovemidler (zopiklon og zolpidem) økte risikoen etter faremerking med 28% første år og 36% tredje år. Forfatterne konkluderer med at faremerking av legemidler ikke synes å redusere risikoen ved bruk av dem.

Godkjenning av cannabis til medisinsk bruk eller legalisering til alminnelig bruk

I flere delstater i USA, samt i Canada, er bruk av cannabis legalisert som følge av folkeavstemninger der flertallet har støtte legalisering. Det finnes to typer legalisering:

  1. Godkjenning av cannabis til medisinsk bruk. Dette betyr at man tillater bruk av cannabis, eksempelvis som et smertestillende middel, etter resept fra lege.
  2. Legalisering av cannabis til alminnelig bruk. Dette betyr at hvem som helst kan bruke cannabis som et lovlig rusmiddel. Ved legalisering til alminnelig bruk er det vanlig at det etableres spesialbutikker der man får kjøpt cannabis.

Effektene på antall ulykker er undersøkt i de følgende studiene:

Anderson et al., 2013 (USA)
Salomonsen-Sautel et al., 2014 (USA)
Dills et al., 2016 (USA)
Aydelotte et al., 2017 (USA)
Santaella-Tenorio et al., 2017 (USA)
Hansen et al., 2018 (USA)
Keric et al., 2018 (USA)
Lee et al., 2018 (USA)
Monfort, 2018 (USA)
Lane & Hall, 2019 (USA)
Woo, 2019 (USA)
Young, 2019 (USA)
Nazif-Munoz et al., 2020 (Uruguay)

Undersøkelsene er veldig forskjellige og egner seg ikke til oppsummering ved hjelp av meta-analyse.

De fleste studiene gjelder legalisering av cannabis til alminnelig bruk. Blant disse fant de fleste studiene ingen effekt på det totale antall drepte (seks studier), mens to studier fant økninger. Antall drepte som har vært påvirket av cannabis, økte i to studier og var uendret i én studie.

For godkjenning av cannabis til medisinsk bruk viser resultatene fra to studier at antall drepte som har vært påvirket av cannabis, er uendret eller økt (én studie hver). Det totale antall drepte gikk ned med omtrent 10% etter innføringen av slike lover i to studier. Som forklaring oppgis at en del førere sluttet å kjøre under påvirkning av alkohol og brukte cannabis istedenfor. Siden cannabis medfører lavere risiko enn alkohol, kan også den samlede ulykkesrisikoen gå ned.

Bruk av screeninginstrumenter

Påvirkning av alkohol er lett å påvise både ved at det lukter og det kan enkelt måles i utåndingsluft ved instrumenter som har vært brukt av politiet i mer enn 30 år. Narkotiske stoffer lukter ikke og er vanskeligere å påvise ved bruk av enkelte analyseteknikker. Politiet er ved kontroll avhengig av å ha et instrument som er enkelt å ha med seg, enkelt å benytte for førere som testes, og som gir raske og pålitelige resultater.

Et screeninginstrument må ha høy sensitivitet, høy spesifisitet og klassifisere det store flertallet av førere riktig:

  • Sensitivitet betyr hvor godt instrumentet oppdager dem som er påvirket (andel korrekte positive av alle som faktisk er påvirket).
  • Spesifisitet betyr hvor godt instrumentet identifiserer dem som ikke er påvirket (andel korrekt negative av alle som ikke er påvirket).
  • Nøyaktighet er andelen av alle testede som er riktig klassifisert.

Det er en avveining mellom sensitivitet og spesifisitet. Høy sensitivitet betyr lav spesifisitet, og omvendt. Vil man oppdage alle som faktisk er påvirket, må man regne med store antall falske positive.

Spyttanalyse kan imidlertid ikke påvise påvirkning. Falskt positiv betyr i denne sammenhengen at rusmiddelet ikke er tilstede eller at konsentrasjonen i spyttprøve er under instrumentets grenseverdi.

Problemet med falskt positive kan løses med bedre teknologi. Men problemet med at rusmiddelkonsentrasjonene i spytt ikke reflekterer konsentrasjonene i blod eller graden av påvirkning, kan ikke løses. Dette misforholdet skyldes i hovedsak biologiske faktorer. Det vil der for alltid være personer som tester positivt i spytt men negativt i blod, og omvendt.

Spyttprøver egner seg derfor ikke til tilfeldig kontroll av større antall førere i tilfeldig vegtrafikk, men best som hjelpemiddel for politiet for å bestemme om det skal tas blodprøve for rusmiddelanalyse av en motorvognfører de tror kan ha brukt rusmidler..

Norsk politi har lenge benyttet Dräger Drug Test 5000. Denne testen har i gjennomsnitt en sensitivitet på 75% og en spesifisitet på 73% (Dobri et al. 2019). Sensitivitet på 75% betyr at 75% av de ekte positive oppdages av testen. Spesifisitet på 73% betyr at 73% av de ekte negative tester negativt. Instrumentet fungerer best når konsentrasjonen av stoffet er høy. Politiet har bestemt seg for å kjøpe inn en annen type instrument, DrugWipe (fra firmaet Securetec) som også er basert på analyser av spyttprøver.

Virkning på framkommelighet

Regulering og kontroll av kjøring under påvirkning av medikamenter eller narkotika har ingen direkte virkninger på framkommeligheten. Dersom politiet stanser biler ved kontroll, kan hver bil bli påført en forsinkelse på noen minutter.

Virkning på miljøforhold

Regulering og kontroll av kjøring under påvirkning av medikamenter eller narkotika har ingen virkninger på miljøforhold.

Kostnader

Det foreligger ikke presise kostnadstall for regulering og kontroll av kjøring under påvirkning av medikamenter eller narkotika. Det er flere typer kostnader ved slik regulering og kontroll:

  1. Kostnader ved utforming og vedtak av lover og forskrifter som regulerer kjøring under påvirkning av medikamenter eller narkotika.
  2. Kostnader ved politikontroll av kjøring under påvirkning av medikamenter eller narkotika, eventuelt også kostnader ved politikontroll rettet mot narkotikamisbrukere med sikte på å begrense tilgangen til narkotika.
  3. Kostnader ved sanksjoner for kjøring under påvirkning av medikamenter eller narkotika, herunder kostnader ved fengselsstraff.

Vegtrafikklovgivningens bestemmelser om påvirkning av andre rusmidler enn alkohol ble endret i 2012 og 2016. Kostnadene ved å utforme de nye bestemmelsene kan grovt anslås til i størrelsesorden 10-15 millioner kroner. Dette omfatter utredningsarbeid, utforming av ny lovtekst, vedtak av denne og kunngjøring av vedtaket.

Politiets kostnader til kontroll av ruspåvirket kjøring er anslått til 55 millioner kroner per år i 2010 (Elvik, 2010). Dette omfatter både promillekontroller og annen rusmiddelkontroll. Det er ikke kjent hvordan kostnadene fordeler seg mellom promillekontroll og annen rusmiddelkontroll. Promillekontroll blir utført både tilfeldig og ved mistanke, mens annen rusmiddelkontroll for tiden ikke blir utført tilfeldig.

Hagen (1994) anslo kostnadene ved rettsvesen og fengsel knyttet til promillekjøring i 1992 til 61 millioner kroner per år. Omregnet til dagens priser tilsvarer dette 104 millioner kroner. Det er ukjent hvordan kostnadene fordeler seg mellom førere dømt for promillekjøring og førere dømt for annen ruspåvirket kjøring.

Nyttekostnadsvurderinger

Det er vanskelig å gjøre nyttekostnadsanalyser av tiltak rettet mot kjøring under påvirkning av medikamenter eller narkotika, siden virkningene av slike tiltak er lite kjent. I en analyse av potensialet for å bedre trafikksikkerheten med ulike tiltak (Elvik & Høye, 2018) inngikk en fordobling av narkotikakontroller. Dette ble antatt å kunne redusere antall drepte med 0,6 per år, antall hardt skadde med 2,1 per år og antall lettere skadde med 9,0 per år. Den årlige samfunnsøkonomiske nytten av disse skadereduksjonene kan beregnes til vel 52 millioner kroner. Årlig samfunnsøkonomisk kostnad ved å doble narkotikakontrollene ble anslått til 79 millioner kroner. Under disse forutsetningene er nytten mindre enn kostnadene.

Dersom man tenker seg at det utføres tilfeldige kontroller som kun er rettet mot narkotikapåvirket kjøring, er et slikt resultat ikke overraskende. Det tar omkring fem minutter å teste hver fører med Dräger Drug Test 5000 og de fleste vil teste negativt. Det store flertall av dem som tester positivt, vil være falske positive.

Politiet organiserer ofte kontroller som er rettet mot flere lovbrudd samtidig, og som dermed gir en nytte også i form av, eksempelvis, fartsreduksjon, økt bruk av bilbelter, mindre promillekjøring eller reduksjon i forekomsten av andre trafikkforseelser. Under slike forutsetninger er politikontroll et samfunnsøkonomisk meget lønnsomt tiltak.

Formelt ansvar og saksgang

Initiativ til tiltaket

Initiativ til å endre vegtrafikklovgivningens bestemmelser om påvirkning av medikamenter eller narkotika er tatt av Samferdselsdepartementet. Lovendringene ble forberedt i 2010 og 2011 og trådte i kraft 1. februar 2012. Endringer i bestemmelsene trådte i kraft i 2016.

Initiativ til kontroller i trafikken tas av politiet. Politiet utarbeider hvert år en plan for trafikkontroller.

Formelle krav og saksgang

Kontroller i trafikk utføres i henhold til retningslinjer politiet har utarbeidet for slik kontroll. Endringer i lover og forskrifter skjer i henhold til Grunnlovens bestemmelser om lovvedtak og forvaltningslovens bestemmelser om utarbeiding av forskrifter.

Ansvar for gjennomføring av tiltaket

Ansvaret for å gjennomføre de tiltak som er beskrevet i dette kapitlet er fordelt mellom flere instanser. Det formelle ansvaret for å foreslå lovendringer ligger hos Regjeringen; i praksis ligger ansvaret hos det departement vedkommende lov etter sitt innhold hører under. Det faglige ansvaret for vegtrafikklovgivningen ligger i Samferdselsdepartementet. Departementet har også ansvar for å gi forskrifter til vegtrafikkloven. Myndigheten til å gi forskrifter kan delegeres til annen myndighet, for eksempel Vegdirektoratet.

Ansvaret for å drive kontroll i trafikken ligger hos politiet. Kontroller utføres både av Utrykningspolitiet og av det lokale politi.

Dersom en fører mistenkes for påvirkning av medikamenter eller narkotika, eventuelt tester positivt ved screening, må det utføres en klinisk undersøkelse for å fastslå om konsentrasjonen av stoff i kroppen overstiger straffbarhetsgrensen. Klinisk undersøkelse utføres av lege. Blodprøver analyseres av Oslo universitetssykehus, Avdeling for rettsmedisinske fag.

Dersom analyseresultatet viser at straffbarhetsgrensen er overskredet, ligger ansvaret for å straffe føreren hos politi og påtalemyndighet. Ved lave konsentrasjoner idømmes en bot. Dette skjer administrativt og krever ikke rettsbehandling. Ved høyere konsentrasjoner må føreren framstilles i retten for å idømmes betinget eller ubetinget fengselsstraff. Har føreren tilstått forholdet, kan dom avsies av forhørsretten uten hovedforhandling. Har føreren ikke tilstått, må saken tas opp til hovedforhandling og politiet må da legge fram bevis for at føreren har kjørt under påvirkning av medikamenter eller narkotika. Resultater av kliniske undersøkelser er godtatt som fellende bevis.

Referanser

Anderson, M., Hansen. B., Rees, D. I. 2013. Medical marijuana laws, traffic fatalities, and alcohol consumption. Journal of Law and Economics, 56, 333-369.

Aydelotte, J. D., Brown, L. H., Luftman, K. M., Mardock, A. L., Teixeira, P. G. R., Coopwood, B., Brown, C. V. R. 2017. Crash fatality rates after recreational marijuana legalization in Washington and Colorado. American Journal of Public Health, 107, 1329-1331.

Baldock, M. & Woolley, J. (2013). Reviews of the effectiveness of random drug testing in Australia: The absence of crash-based evaluations. Proceedings of the 2013 Australasian Road Safety Research, Policy & Education Conference, 28-30 August 2013.

Brubacher, J. R., et al. 2019. Cannabis use as a risk factor for causing motor vehicle crashes: a prospective study. Paper accepted for publication in Addiction.

Christophersen, A.S., Karinen, R., Mørland, J., & Gjerde, H. (2020). The implementation of per-se limits for driving under the influence of benzodiazepines and related drugs: no increased risk for arrest during therapeutic use in Norway. Traffic Injury Prevention, Mar 2, 1-5.

Dobri, S. C. D., Moslehi, A. H., Davies, T. C. 2019. Are oral fluid testing devices effective for the roadside detection of recent cannabis use? A systematic review. Public Health, 171, 57-65.

Duval, S., Tweedie, R. 2000A. Trim and fill: a simple funnel plot based method of testing and adjusting for publication bias in meta-analysis. Journal of the American Statistical Association, 95, 89-98.

Duval, S., Tweedie, R. 2000B. A non-parametric trim and fill method of assessing publication bias in meta-analysis. Biometrics, 56, 455-463.

Duval, S. 2005. The trim and fill method. In Rothstein, H., Sutton, A. J., Borenstein, M. (Eds): Publication bias in meta-analysis: Prevention, assessment and adjustments, 127-144. John Wiley and Sons, Chichester.

Elvik, R. 2010. Utviklingen i oppdagelsesrisiko for trafikkforseelser. Rapport 1059. Oslo, Transportøkonomisk institutt.

Elvik, R. 2011. A framework for a critical assessment of the quality of epidemiological studies of driver health and accident risk. Accident Analysis and Prevention, 43, 2047-2052.

Elvik, R. 2013. Risk of road accident associated with the use of drugs: A systematic review and meta-analysis of evidence from epidemiological studies. Accident Analysis and Prevention, 60, 254-267.

Elvik, R. 2015. Risk of road traffic injury associated with the use of drugs. A paper prepared for the World Health Organization. Working paper 50781. Oslo, Institute of Transport Economics.

Elvik, R. 2016. Drug use and road traffic injury: A synthesis of the best evidence. Working paper 50874. Oslo, Institute of Transport Economics.

Elvik, R. 2018. Interpreting interaction effects in estimates of the risk of traffic injury associated with the use of illicit drugs. Accident Analysis and Prevention, 113, 224-235.

Elvik, R. 2020. Drugs, illicit and prescription. Forthcoming in Encyclopedia of Transportation, Elsevier Science.

Elvik, R., Amundsen, A. 2014. Utvikling i oppdagelsesrisiko for trafikkforseelser. En oppdatering. Rapport 1361. Oslo, Transportøkonomisk institutt.

Elvik, R., Høye, A. 2018. Potensialet for å redusere antall drepte og hardt skadde i trafikken fram til 2030. Rapport 1645. Oslo, Transportøkonomisk institutt.

Freeman, J. & Davey, J. (2008). The impact of new oral fluid drug driving detection methods in Queensland: are motorists deterred? In: Proceedings of High Risk Road Users – Motivating Behaviour Change: What Works and What Doesn’t Work? 2008 Conference. The Australasian College of Road Safety and the Travelsafe Committee of the Queensland Parliament No, CD Rom, pp. 86-98.

Furuhaugen, H., Jamt, R. E. G., Nilsson, G., Vindenes, V., Gjerde, H. 2018. Roadside survey of alcohol and drug use among Norwegian drivers in 2016-2017: A follow-up of the 2008-2009 survey. Traffic Injury Prevention, 19, 555-562.

Gadegbeku, B., Amoros, E., Laumon, B. 2011. Responsibility study: Main illicit psychoactive substances among car drivers involved in fatal road crashes. Proceedings of 55th AAAM Annual Conference, October 3-5, 2011. American Association for the Advancement of Automotive Medicine.

Gjerde, H., Christophersen, A. S., Normann, P. T., Assum, T., Øiestad, E. L., Mørland, J. 2013. Norwegian roadside survey of alcohol and drug use by drivers (2008-2009). Traffic Injury Prevention, 14, 443-452.

Gjerde, H., Normann, P. T., Pettersen, B. S., Assum, T., Aldrin, M., Johansen, U., Kristoffersen, L., Øiestad, E. L., Christophersen, A. S., Mørland, J. 2008. Prevalence of alcohol and drugs among Norwegian motor vehicle drivers: a roadside survey. Accident Analysis and Prevention, 40, 1765-1772.

Gustavsen, I., Bramnes, J.G., Skurtveit, S., Engeland, A., Neutel, I., & Mørland, J. (2008). Road traffic accident risk related to prescriptions of the hypnotics zopiclone, zolpidem, flunitrazepam and nitrazepam. Sleep Medicine, 9(8), 818-822.

Hagen, K-E. 1994. Rullering av samfunnsøkonomisk regnskapssystem for trafikkulykker og trafikksikkerhetstiltak (SRT) for 1992. Arbeidsdokument TST/0570/94. Oslo, Transportøkonomisk institutt.

Hansen, B., Miller, K. S., Weber, C. 2018. Early evidence on recreational marijuana legalization and traffic fatalities. National Bureau of Economic Research working paper 24417.

Horyniak, D., Dietze, P., Lenton, S., Alati, R., Bruno, R., Matthews, A., . . . Burns, L. (2017). Trends in reports of driving following illicit drug consumption among regular drug users in Australia, 2007–2013: Has random roadside drug testing had a deterrent effect? Accident Analysis & Prevention, 104, 146-155.

Lane, T. J., Hall, W. 2019. Traffic fatalities within US states that have legalized recreational cannabis sales and their neighbors. Addiction, 114, 847-856.

Neutel, I. (1995). Risk of traffic accident injury after a prescription for a benzodiazepine. Annals of Epidemiology, 5(3), 239-244.

Orriols, L., Luxcey, A., Contrand, B., Gadegbeku, B., Delorme, B., Tricotel, A., Moore, N., Salmi, L-R., Lagarde, E. 2016. Road traffic crash risk associated with benzodiazepine and z-hypnotics use after implementation of a colour-graded pictogram: a responsibility study. British Journal of Clinical Pharmacology, 82, 1625-1635.

Oslo universitetssykehus. 2017. Rusmiddelstatistikk. Funn i blodprøver hos bilførere mistenkt for påvirket kjøring 2016.

Oslo universitetssykehus. 2018. Rusmiddelstatistikk. Funn i blodprøver hos bilførere mistenkt for påvirket kjøring 2017.

Poulsen, H., Moar, R., Pirie, R. 2014. The culpability of drivers killed in New Zealand road crashes and their use of alcohol and other drugs. Accident Analysis and Prevention, 67, 119-128.

Rowden, P., Mazurski, E., Withaneachi, D., & Stevens, S.S.M. (2011). Roadside Drug Testing in New South Wales. Australasian Road Safety Research, Policing, and Education Conference 2011 – Perth.

Røgeberg, O., Elvik, R. 2016. The effects of cannabis intoxication on motor vehicle collision revisited and revised. Addiction, 111, 1348-1359.

Røgeberg, O., Elvik, R., White, M. 2018. Letter to the editor. Correction to: The effects of cannabis intoxication on motor vehicle collision revisited and revised. Addiction, 113, 967-969.

Samferdselsdepartementet. 2016. Forskrift om faste grenser for påvirkning av andre berusende eller bedøvende middel enn alkohol m m. Fastsatt 20. januar 2012. Endret 12. januar 2016. Oslo, Samferdselsdepartementet.

Santaella-Tenorio, J., Mauro, C., Wall, M. M., Kim, J. H., Cerda, M., Keyes, K. M., Hasin, D. S., Galea, S., Martins, S. S. 2017. US traffic fatalities, 1985-2014, and their relationship to medical marijuana laws. American Journal of Public Health, 107, 336-342.

Sevigny, E. L. 2018. The effects of medical marijuana laws on cannabis-involved driving. Accident Analysis and Prevention, 118, 57-65.

Statens vegvesen (2019). Dybdeanalyser av dødsulykker i vegtrafikken 2018. Rapport Nr. 256.

Vegtrafikklovgivningen 2019. Ajourført per 1. april 2019. Oslo, Forlaget Cappelen Damm.