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There have been several high profile criminal and civil cases that have been litigated in recent years involving toxicologic analyses and interpretations of blood, urine, and other specimens for drugs of abuse. Disputes have erupted between prominent toxicologists and laboratory scientists as to the validity and interpretation of the data presented. The disputes centered around the fact that the procedures used in these cases had not been properly validated with analytical noise being misinterpreted as a positive result. As with any analyses, forensic tests must be conducted in a manner such that they meet the minimum standards accepted within the toxicology community. No conclusions as to presence or absence of drug, its concentration, or its physiologic effects can be made if there is a failure to meet these basic standards. Several cases are presented where these standard tenets may not have been followed.  相似文献   
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We develop an approach to conducting large-scale randomized public policy experiments intended to be more robust to the political interventions that have ruined some or all parts of many similar previous efforts. Our proposed design is insulated from selection bias in some circumstances even if we lose observations; our inferences can still be unbiased even if politics disrupts any two of the three steps in our analytical procedures; and other empirical checks are available to validate the overall design. We illustrate with a design and empirical validation of an evaluation of the Mexican Seguro Popular de Salud (Universal Health Insurance)program we are conducting. Seguro Popular, which is intended to grow to provide medical care, drugs, preventative services, and financial health protection to the 50 million Mexicans without health insurance, is one of the largest health reforms of any country in the last two decades. The evaluation is also large scale, constituting one of the largest policy experiments to date and what may be the largest randomized health policy experiment ever.  相似文献   
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