Det har vært vanlig å beskrive risikoen ved en bestemt risikofaktor, for eksempel bruk av narkotika under bilkjøring, i form av et tall som viser relativ risiko, for eksempel:

Risikoen for ulykker ved bruk av cannabis er 1,3, det vil si 30 % høyere enn for førere som ikke bruker cannabis.

Mye tyder på at en slik beskrivelse av risiko er lite opplysende. Risikoen ved bruk av narkotika i trafikken kan ikke beskrives med et bestemt tall. Den er en kurve.

Jo mindre gruppe, desto høyere risiko

Se på figur 1. Den viser relativ risiko for å bli drept i en trafikkulykke når man kjører påvirket av cannabis. Gjennomsnittlig relativ risiko, 1,37, er vist ved den stiplede linjen.

Men vi ser at få anslag på risikoen ligger nær gjennomsnittet. Noen er mye høyere, andre mye lavere. Kurven som er tilpasset punktene viser at jo lavere andelen førere med cannabis er i normal trafikk, desto høyere er risikoen ved bruk av cannabis.

Figur 1: Jo færre som bruker cannabis, desto høyere risiko.

Dette er ikke et enestående mønster. Det samme er funnet for amfetamin og opiater.

Jo færre som bruker stoffene blant førere i vanlig trafikk, desto høyere er risikoen for dem som bruker stoffene. Å si at risiko er et bestemt tall, som 1,37 i figur 1, blir da misvisende.

Negative sammenhenger er flertydige

Noen vil kanskje si at en kurve som den som er vist i figur 1 er lett å forklare: Jo færre det er som bruker narkotika, desto mer sosialt avvikende er det, og sosiale avvikere lever på siden av samfunnet på mer enn en måte og har derfor høyere risiko i trafikken enn andre.

Så enkelt er det dessverre ikke. En negativ sammenheng, slik som vist i figur 1, kan ha mange forklaringer.

I en studie av risiko ved bruk av narkotika (Elvik 2018), ble det pekt på hele ti mulige forklaringer på en slik sammenheng. Sju av dem var metodiske forklaringer, det vil si forklaringer som gikk ut på at kurven ikke er reell, men bare oppstår på grunn av svakheter i undersøkelser av risiko. Tre forklaringer pekte på reelle årsaker til den negative risikokurven.

Vi vet ikke hvilke av de ti mulige forklaringene som har mest for seg. Få av dem kan utelukkes. Når vi finner en kurve som i figur 1, og går gjennom de ti mulige forklaringene på den én etter én, vil vi derfor nesten alltid sitte igjen med mer enn en mulig forklaring.

Dyp usikkerhet i kunnskap

Det hersker følgelig en dyp usikkerhet i vår kunnskap om risiko ved bruk av narkotika i trafikken. Vi ser at risikoen varierer, tilsynelatende systematisk, og vi kan tenke oss en del grunner til at det er slik. Men vi vet så å si aldri hva som forklarer en negativ risikokurve.

Det vi vet fra mange eksempler, er at det ofte – ja, kanskje nesten alltid – er en negativ sammenheng mellom eksponering og risiko. Jo lengre en bilfører kjører per år, jo mer han eller hun er eksponert i trafikken, desto lavere er risikoen per kjørt kilometer. Det kan være en læringseffekt. Men dette gjelder på individnivå og kan ikke uten videre forklare en kurve som den som er vist i figur 1. Kurven viser ikke hvordan risikoen for en cannabisbruker varierer etter hans eller hennes bruksomfang.

Sett at man gjennomfører tiltak som reduserer bruk av cannabis under kjøring. Beskrives da virkningen best av den vannrette streken i figur 1 eller av kurven? I det sistnevnte tilfellet er det ikke sikkert at antall drepte vil gå ned så mye.

Det er, for å si det sånn, de «sikreste» cannabispåvirkede førere som først slutter å kjøre cannabispåvirket. De bidrar mindre til ulykkene enn førere som fortsetter å kjøre cannabispåvirket.

Vi må finne forklaringer

En ting er å påvise at risikoen øker når man er utsatt for en risikofaktor. Noe annet er å si hvorfor.

Men hvis vi bare har en masse anslag på relativ risiko uten å forstå hvordan risikoen oppstår, kommer vi ofte til kort når vi skal prøve å bekjempe risikoen.

Du kan selvsagt gi noen generelle fysiologiske forklaringer på at cannabis øker ulykkesrisikoen. Men fysiologi er rimelig likt hos alle mennesker. Hvorfor øker risikoen til det tredobbelte noen ganger og ikke i det hele tatt andre ganger?

Hvis vi ikke har peiling på det, blir ethvert forsøk på å si noe om hvor mange ulykker vi kan unngå ved å redusere cannabispåvirket kjøring ren gjetning.

Referanse

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