Identification of behavioral and physiological markers capable of predicting the take-over quality of the vehicle during a level 3 autonomous driving.

Le développement de systèmes de conduite conditionnellement automatisés est en pleine expansion. La délégation partielle de l’activité de conduite à un véhicule autonome interroge sur la capacité du conducteur à reprendre en main le véhicule lors d’une situation à risques.L’objectif de notre travail est d’identifier des marqueurs physiologiques et comportementaux capables de prédire le temps de réponse (TOT) et la qualité de reprise en main du véhicule. 32 volontaires sains (43 ± 16 ans, 16 hommes) ont effectué une conduite simulée où des événements (objet sur la voie, mauvaise météo, absence de marquage au sol) ont impliqué une reprise en main du véhicule. Avant chaque demande de reprise en main (TOR), les conducteurs réalisaient différentes tâches non liées à la conduite (NDRT) telles qu’écouter la radio, lire un livre, regarder une vidéo….Des marqueurs électrocardiographiques (ECG), électroencéphalographiques (EEG) et oculomoteurs (OM) ont été enregistrés 2 min avant la reprise en main et analysés. Ces marqueurs, ainsi que l’âge, le sexe, et la nature, durée des NDRTs et l’implication des mains et du regard dans les NDRTs, ont été utilisés dans nos modèles statistiques (régressions logistiques binaires, modélisations linéaires automatiques, Indice de Youden, courbes ROC).Les reprises de conduite sont qualifiées de 4 façons. La qualification 1 (Q1) s’appuie sur le temps de collision (TTC, temps séparant le véhicule de l’obstacle à l’engagement d’un changement de voie) et la présence ou non d’une collision. La qualification 2 (Q2) reprend les 2 critères précédents et la vitesse de rotation du volant. La qualification 3 (Q3) reprend les 2 premiers critères et la vérification des rétroviseurs. Et la qualification 4 (Q4) par la présence ou non d’une collision et le franchissement de ligne (ILC).Nos résultats démontrent que le TOT ne dépend ni de l’âge, ni du sexe des conducteurs. Les TOTs les plus longs sont observés lorsque la NDRT a une forte composante manuelle ou sollicitation de la position de la tête lors de la reprise. Lors d’une reprise avec changement de voie, le TOT est le principal facteur influençant la qualité de cette dernière : plus le TOT est long, plus la qualité de reprise est mauvaise. La nature et la durée de la NDRT ne modifient pas la qualité de reprise. L’âge a un impact sur la qualité de reprise en Q2 et Q3 : les conducteurs âgés réussissent moins bien leur reprise de conduite que les plus jeunes car ils présentent un contrôle latéral du véhicule plus instable (écart-type de la vitesse de rotation du volant plus important) et une analyse de la scène moins bonne (absence de vérification rétroviseurs). En revanche, l’âge n’influence ni le contrôle longitudinal (TTC) ni la présence de collisions. Lors d’une reprise en main sans changement de voie, c’est surtout l’âge qui conditionne la qualité de reprise (Q4) : les sujets âgés (61-75) réussissent moins bien que les sujets plus jeunes à cause d’un plus mauvais contrôle latéral.Aucune de nos modélisations ne permet de prédire le TOT ou la qualité de reprise en Q1. L’association de paramètres OM (durées des fixations, et diamètre pupillaire) et EEG (Thêta Frontal) sont les marqueurs permettant de mieux prédire les qualités de reprise en Q2. Les paramètres OM (fréquence et durée des fixations, et distance des saccades) permettent la prédiction de la qualité de reprise en Q3. Des marqueurs EEG (ratio LFHF, bande Beta Haut en Cz, rapport Thêta/Beta en frontal) et OM (diamètre moyen de la pupille) associés, permettent de prédire la qualité de reprise en Q4.Nos résultats permettront dans le futur d’améliorer de nouveaux modèles (modèle de freinage, de braquage ou braquage/freinage) capables de mieux expliquer et/ou prédire le comportement du conducteur lors d’une reprise en main en conduite autonome de niveau 3.The development of conditionally automated driving systems is expanding quickly. The partial delegation of the driving activity in an autonomous vehicle questions the driver's ability to takeover the vehicle in a risky situation.The objective of our work is to identify physiological and behavioral markers capable to predict response time (TOT) and the takeover quality. 32 volunteers (43 ± 16 years 16 men) carried out simulated driving where events (object on the road, bad weather, absence of road markings) required a takeover. Before each takeover request (TOR), drivers performed various non-driving tasks (NDRT) such as listening to the radio, reading a book, watching a video...Electrocardiographic (ECG), electroencephalographic (EEG) and oculomotor (OM) markers were recorded 2 minutes before the takeover and analyzed. These markers, age, gender and nature, duration, solicitation of the hands and gaze of NDRTs were included in our statistical models (binary logistic regressions, automatic linear models, Youden index, ROC curves).Takeovers are qualified in 4 ways. Qualification 1 (Q1) is based on the time to collision (TTC, time separating the vehicle from the obstacle when the lane change is engaged) and the presence or absence of a collision. Qualification 2 (Q2) uses the previous 2 criteria and the velocity of the steering wheel rotation. Qualification 3 (Q3) includes the first 2 criteria and the verification of the mirrors. And qualification 4 (Q4) by the presence or not of a collision, and the inappropriate line crossing (ILC).Our results show that TOT depends neither on age nor gender of the drivers. The longest TOTs are observed when the NDRT has a strong manual component or requires a strong solicitation of the head position during the takeover. In the case of a takeover with a lane change, the TOT is the main factor influencing the takeover quality: the longer the TOT, the poorer the quality of the takeover. The nature and duration of the NDRT do not change the takeover quality. Age has an impact on the takeover quality in Q2 and Q3: older drivers are less successful at takeover than younger ones because they have more unstable lateral control of the vehicule (higher standard deviation of the velocity of steering wheel rotation) and poorer analysis of the scene (lack of mirrors verification). On the other hand, age does not influence either longitudinal control (TTC) or the presence of collisions. In the case of a takeover without lane change, the takeover quality (Q4) is mainly determined by age: older subjects perform less well than younger subjects due to poor lateral control. It is above all age that determines the quality of recovery (Q4): elderly subjects (61-75) are less successful than younger subjects because of a worse lateral control.None of our models can predict TOT or Q1 takeover quality. The combination of OM parameters (duration of fixations, and pupil diameter) and EEG (Frontal Theta) are the markers that allow better predicting of take over quality in Q2. The OM parameters (frequency and duration of fixations, and distance of saccades) allow the prediction of the quality of recovery in Q3. Associated EEG markers (LFHF ratio, High Beta band in Cz, Theta / Beta ratio in frontal) and OM (mean pupil diameter), can predict the quality of recovery in Q4.Our results will make it possible in the future to improve new models (braking, steering or steering / braking model) capable of better explaining and / or predicting the behavior of the driver during takeover in level 3 autonomous driving

Identification of behavioral and physiological markers capable of predicting the take-over quality of the vehicle during a level 3 autonomous driving.

Le développement de systèmes de conduite conditionnellement automatisés est en pleine expansion. La délégation partielle de l’activité de conduite à un véhicule autonome interroge sur la capacité du conducteur à reprendre en main le véhicule lors d’une situation à risques.L’objectif de notre travail est d’identifier des marqueurs physiologiques et comportementaux capables de prédire le temps de réponse (TOT) et la qualité de reprise en main du véhicule. 32 volontaires sains (43 ± 16 ans, 16 hommes) ont effectué une conduite simulée où des événements (objet sur la voie, mauvaise météo, absence de marquage au sol) ont impliqué une reprise en main du véhicule. Avant chaque demande de reprise en main (TOR), les conducteurs réalisaient différentes tâches non liées à la conduite (NDRT) telles qu’écouter la radio, lire un livre, regarder une vidéo….Des marqueurs électrocardiographiques (ECG), électroencéphalographiques (EEG) et oculomoteurs (OM) ont été enregistrés 2 min avant la reprise en main et analysés. Ces marqueurs, ainsi que l’âge, le sexe, et la nature, durée des NDRTs et l’implication des mains et du regard dans les NDRTs, ont été utilisés dans nos modèles statistiques (régressions logistiques binaires, modélisations linéaires automatiques, Indice de Youden, courbes ROC).Les reprises de conduite sont qualifiées de 4 façons. La qualification 1 (Q1) s’appuie sur le temps de collision (TTC, temps séparant le véhicule de l’obstacle à l’engagement d’un changement de voie) et la présence ou non d’une collision. La qualification 2 (Q2) reprend les 2 critères précédents et la vitesse de rotation du volant. La qualification 3 (Q3) reprend les 2 premiers critères et la vérification des rétroviseurs. Et la qualification 4 (Q4) par la présence ou non d’une collision et le franchissement de ligne (ILC).Nos résultats démontrent que le TOT ne dépend ni de l’âge, ni du sexe des conducteurs. Les TOTs les plus longs sont observés lorsque la NDRT a une forte composante manuelle ou sollicitation de la position de la tête lors de la reprise. Lors d’une reprise avec changement de voie, le TOT est le principal facteur influençant la qualité de cette dernière : plus le TOT est long, plus la qualité de reprise est mauvaise. La nature et la durée de la NDRT ne modifient pas la qualité de reprise. L’âge a un impact sur la qualité de reprise en Q2 et Q3 : les conducteurs âgés réussissent moins bien leur reprise de conduite que les plus jeunes car ils présentent un contrôle latéral du véhicule plus instable (écart-type de la vitesse de rotation du volant plus important) et une analyse de la scène moins bonne (absence de vérification rétroviseurs). En revanche, l’âge n’influence ni le contrôle longitudinal (TTC) ni la présence de collisions. Lors d’une reprise en main sans changement de voie, c’est surtout l’âge qui conditionne la qualité de reprise (Q4) : les sujets âgés (61-75) réussissent moins bien que les sujets plus jeunes à cause d’un plus mauvais contrôle latéral.Aucune de nos modélisations ne permet de prédire le TOT ou la qualité de reprise en Q1. L’association de paramètres OM (durées des fixations, et diamètre pupillaire) et EEG (Thêta Frontal) sont les marqueurs permettant de mieux prédire les qualités de reprise en Q2. Les paramètres OM (fréquence et durée des fixations, et distance des saccades) permettent la prédiction de la qualité de reprise en Q3. Des marqueurs EEG (ratio LFHF, bande Beta Haut en Cz, rapport Thêta/Beta en frontal) et OM (diamètre moyen de la pupille) associés, permettent de prédire la qualité de reprise en Q4.Nos résultats permettront dans le futur d’améliorer de nouveaux modèles (modèle de freinage, de braquage ou braquage/freinage) capables de mieux expliquer et/ou prédire le comportement du conducteur lors d’une reprise en main en conduite autonome de niveau 3.The development of conditionally automated driving systems is expanding quickly. The partial delegation of the driving activity in an autonomous vehicle questions the driver's ability to takeover the vehicle in a risky situation.The objective of our work is to identify physiological and behavioral markers capable to predict response time (TOT) and the takeover quality. 32 volunteers (43 ± 16 years 16 men) carried out simulated driving where events (object on the road, bad weather, absence of road markings) required a takeover. Before each takeover request (TOR), drivers performed various non-driving tasks (NDRT) such as listening to the radio, reading a book, watching a video...Electrocardiographic (ECG), electroencephalographic (EEG) and oculomotor (OM) markers were recorded 2 minutes before the takeover and analyzed. These markers, age, gender and nature, duration, solicitation of the hands and gaze of NDRTs were included in our statistical models (binary logistic regressions, automatic linear models, Youden index, ROC curves).Takeovers are qualified in 4 ways. Qualification 1 (Q1) is based on the time to collision (TTC, time separating the vehicle from the obstacle when the lane change is engaged) and the presence or absence of a collision. Qualification 2 (Q2) uses the previous 2 criteria and the velocity of the steering wheel rotation. Qualification 3 (Q3) includes the first 2 criteria and the verification of the mirrors. And qualification 4 (Q4) by the presence or not of a collision, and the inappropriate line crossing (ILC).Our results show that TOT depends neither on age nor gender of the drivers. The longest TOTs are observed when the NDRT has a strong manual component or requires a strong solicitation of the head position during the takeover. In the case of a takeover with a lane change, the TOT is the main factor influencing the takeover quality: the longer the TOT, the poorer the quality of the takeover. The nature and duration of the NDRT do not change the takeover quality. Age has an impact on the takeover quality in Q2 and Q3: older drivers are less successful at takeover than younger ones because they have more unstable lateral control of the vehicule (higher standard deviation of the velocity of steering wheel rotation) and poorer analysis of the scene (lack of mirrors verification). On the other hand, age does not influence either longitudinal control (TTC) or the presence of collisions. In the case of a takeover without lane change, the takeover quality (Q4) is mainly determined by age: older subjects perform less well than younger subjects due to poor lateral control. It is above all age that determines the quality of recovery (Q4): elderly subjects (61-75) are less successful than younger subjects because of a worse lateral control.None of our models can predict TOT or Q1 takeover quality. The combination of OM parameters (duration of fixations, and pupil diameter) and EEG (Frontal Theta) are the markers that allow better predicting of take over quality in Q2. The OM parameters (frequency and duration of fixations, and distance of saccades) allow the prediction of the quality of recovery in Q3. Associated EEG markers (LFHF ratio, High Beta band in Cz, Theta / Beta ratio in frontal) and OM (mean pupil diameter), can predict the quality of recovery in Q4.Our results will make it possible in the future to improve new models (braking, steering or steering / braking model) capable of better explaining and / or predicting the behavior of the driver during takeover in level 3 autonomous driving

Identification des marqueurs comportementaux et physiologiques capables de prédire la qualité de la reprise en main du véhicule d'une conduite autonome de niveau 3

The development of conditionally automated driving systems is expanding quickly. The partial delegation of the driving activity in an autonomous vehicle questions the driver's ability to takeover the vehicle in a risky situation.The objective of our work is to identify physiological and behavioral markers capable to predict response time (TOT) and the takeover quality. 32 volunteers (43 ± 16 years 16 men) carried out simulated driving where events (object on the road, bad weather, absence of road markings) required a takeover. Before each takeover request (TOR), drivers performed various non-driving tasks (NDRT) such as listening to the radio, reading a book, watching a video...Electrocardiographic (ECG), electroencephalographic (EEG) and oculomotor (OM) markers were recorded 2 minutes before the takeover and analyzed. These markers, age, gender and nature, duration, solicitation of the hands and gaze of NDRTs were included in our statistical models (binary logistic regressions, automatic linear models, Youden index, ROC curves).Takeovers are qualified in 4 ways. Qualification 1 (Q1) is based on the time to collision (TTC, time separating the vehicle from the obstacle when the lane change is engaged) and the presence or absence of a collision. Qualification 2 (Q2) uses the previous 2 criteria and the velocity of the steering wheel rotation. Qualification 3 (Q3) includes the first 2 criteria and the verification of the mirrors. And qualification 4 (Q4) by the presence or not of a collision, and the inappropriate line crossing (ILC).Our results show that TOT depends neither on age nor gender of the drivers. The longest TOTs are observed when the NDRT has a strong manual component or requires a strong solicitation of the head position during the takeover. In the case of a takeover with a lane change, the TOT is the main factor influencing the takeover quality: the longer the TOT, the poorer the quality of the takeover. The nature and duration of the NDRT do not change the takeover quality. Age has an impact on the takeover quality in Q2 and Q3: older drivers are less successful at takeover than younger ones because they have more unstable lateral control of the vehicule (higher standard deviation of the velocity of steering wheel rotation) and poorer analysis of the scene (lack of mirrors verification). On the other hand, age does not influence either longitudinal control (TTC) or the presence of collisions. In the case of a takeover without lane change, the takeover quality (Q4) is mainly determined by age: older subjects perform less well than younger subjects due to poor lateral control. It is above all age that determines the quality of recovery (Q4): elderly subjects (61-75) are less successful than younger subjects because of a worse lateral control.None of our models can predict TOT or Q1 takeover quality. The combination of OM parameters (duration of fixations, and pupil diameter) and EEG (Frontal Theta) are the markers that allow better predicting of take over quality in Q2. The OM parameters (frequency and duration of fixations, and distance of saccades) allow the prediction of the quality of recovery in Q3. Associated EEG markers (LFHF ratio, High Beta band in Cz, Theta / Beta ratio in frontal) and OM (mean pupil diameter), can predict the quality of recovery in Q4.Our results will make it possible in the future to improve new models (braking, steering or steering / braking model) capable of better explaining and / or predicting the behavior of the driver during takeover in level 3 autonomous driving.Le développement de systèmes de conduite conditionnellement automatisés est en pleine expansion. La délégation partielle de l’activité de conduite à un véhicule autonome interroge sur la capacité du conducteur à reprendre en main le véhicule lors d’une situation à risques.L’objectif de notre travail est d’identifier des marqueurs physiologiques et comportementaux capables de prédire le temps de réponse (TOT) et la qualité de reprise en main du véhicule. 32 volontaires sains (43 ± 16 ans, 16 hommes) ont effectué une conduite simulée où des événements (objet sur la voie, mauvaise météo, absence de marquage au sol) ont impliqué une reprise en main du véhicule. Avant chaque demande de reprise en main (TOR), les conducteurs réalisaient différentes tâches non liées à la conduite (NDRT) telles qu’écouter la radio, lire un livre, regarder une vidéo….Des marqueurs électrocardiographiques (ECG), électroencéphalographiques (EEG) et oculomoteurs (OM) ont été enregistrés 2 min avant la reprise en main et analysés. Ces marqueurs, ainsi que l’âge, le sexe, et la nature, durée des NDRTs et l’implication des mains et du regard dans les NDRTs, ont été utilisés dans nos modèles statistiques (régressions logistiques binaires, modélisations linéaires automatiques, Indice de Youden, courbes ROC).Les reprises de conduite sont qualifiées de 4 façons. La qualification 1 (Q1) s’appuie sur le temps de collision (TTC, temps séparant le véhicule de l’obstacle à l’engagement d’un changement de voie) et la présence ou non d’une collision. La qualification 2 (Q2) reprend les 2 critères précédents et la vitesse de rotation du volant. La qualification 3 (Q3) reprend les 2 premiers critères et la vérification des rétroviseurs. Et la qualification 4 (Q4) par la présence ou non d’une collision et le franchissement de ligne (ILC).Nos résultats démontrent que le TOT ne dépend ni de l’âge, ni du sexe des conducteurs. Les TOTs les plus longs sont observés lorsque la NDRT a une forte composante manuelle ou sollicitation de la position de la tête lors de la reprise. Lors d’une reprise avec changement de voie, le TOT est le principal facteur influençant la qualité de cette dernière : plus le TOT est long, plus la qualité de reprise est mauvaise. La nature et la durée de la NDRT ne modifient pas la qualité de reprise. L’âge a un impact sur la qualité de reprise en Q2 et Q3 : les conducteurs âgés réussissent moins bien leur reprise de conduite que les plus jeunes car ils présentent un contrôle latéral du véhicule plus instable (écart-type de la vitesse de rotation du volant plus important) et une analyse de la scène moins bonne (absence de vérification rétroviseurs). En revanche, l’âge n’influence ni le contrôle longitudinal (TTC) ni la présence de collisions. Lors d’une reprise en main sans changement de voie, c’est surtout l’âge qui conditionne la qualité de reprise (Q4) : les sujets âgés (61-75) réussissent moins bien que les sujets plus jeunes à cause d’un plus mauvais contrôle latéral.Aucune de nos modélisations ne permet de prédire le TOT ou la qualité de reprise en Q1. L’association de paramètres OM (durées des fixations, et diamètre pupillaire) et EEG (Thêta Frontal) sont les marqueurs permettant de mieux prédire les qualités de reprise en Q2. Les paramètres OM (fréquence et durée des fixations, et distance des saccades) permettent la prédiction de la qualité de reprise en Q3. Des marqueurs EEG (ratio LFHF, bande Beta Haut en Cz, rapport Thêta/Beta en frontal) et OM (diamètre moyen de la pupille) associés, permettent de prédire la qualité de reprise en Q4.Nos résultats permettront dans le futur d’améliorer de nouveaux modèles (modèle de freinage, de braquage ou braquage/freinage) capables de mieux expliquer et/ou prédire le comportement du conducteur lors d’une reprise en main en conduite autonome de niveau 3

Self-perceived sleep during the Maintenance of Wakefulness Test: how does it predict accidental risk in patients with sleep disorders?

International audienceAbstract Study Objectives To determine whether the feeling of having slept or not during the Maintenance of Wakefulness Test (MWT) is associated with the occurrence of self-reported sleep-related traffic near misses and accidents in patients with sleep disorders. Methods This study was conducted in patients hospitalized in a French sleep center to perform a 4 × 40 min MWT. Relationship between mean sleep latency on the MWT, feeling of having slept or not during MWT trials and sleep-related near misses and accidents reported during the past year was analyzed. Results One hundred and ninety-two patients suffering from OSAS, idiopathic hypersomnia, narcolepsy, restless leg syndrome or insufficient sleep syndrome were included. One hundred and sixty-five patients presented no or one misjudgment of feeling of having slept during MWT trials while 27 presented more than two misjudgments. Almost half of the latter (48.1%) reported a sleepiness-related traffic near miss or accident in the past year versus only one third (27.9%) for the former (p < 0.05). Multivariate logistic regression showed that patients with more than two misjudgments had a 2.52-fold (95% CI, 1.07–5.95, p < 0.05) increase in the risk of reporting a sleepiness-related near miss/accident. Conclusions Misjudgment in self-perceived sleep during the MWT is associated with the occurrence of self-reported sleepiness-related traffic near misses and accidents in the past year in patients suffering from sleep disorders. Asking about the perception of the occurrence of sleep during the MWT could be used to improve driving risk assessment in addition to sleep latencies

Hum Factors

Objective: The study goal was to test whether induced stress during driving could be measured at the event level through electrodermal activity responses. Background: Stress measured in simulation scenarios could thus far show an overall change in the stress state, but not be well attributed to acute stressful events. Driving simulator scenarios that induce stress measurable at the event level in realistic situations are thus warranted. As such, acute stress reactions can be measured in the context of changing situational factors such as fatigue, substance abuse, or medical conditions. Method: Twelve healthy female participants drove the same route numerous times in a driving simulator, each time with different random traffic events occurring throughout. During one of the scenarios, unknown to the participants, 10 programmed neutral traffic events occurred, whereas in another scenario, at the same location, 10 stressful events occurred. Results: Electrodermal response results showed both effects of scenario type and of events. The amplitude of the electrodermal response was significantly correlated with subjective stress experience. Conclusion: We conclude that our developed ecological driving simulation scenarios can be used to induce and measure stress at the event level. Application: The developed simulator scenarios enable us to measure stress reactions in driving situations at the time when the event actually happens. With these scenarios, we can measure how situational factors, such as fatigue or substance abuse, can change immediate stress reactions when driving. We can further measure more specifically how induced driving stress can affect physical and mental functioning afterward.Bordeaux Region Aquitaine Initiative for NeurosciencePhénotypage humain et réalité virtuell

Drug Alcohol Depend

Background: substance use disorders are under-detected and not systematically diagnosed or screened for by primary care. In this study, we present the acceptability and validity of an Embodied Conversational Agent (ECA) designed to screen tobacco and alcohol use disorder, in individuals who did not seek medical help for these disorders. Methods: individuals were included from June 2016 to May 2017 in the Outpatient Sleep Clinic of the University Hospital of Bordeaux. DSM-5 diagnoses of tobacco and alcohol use disorders were assessed by human interviewers. The ECA interview integrated items from the Cigarette Dependence Scale-5 (CDS-5) for tobacco use disorder screening, and the "Cut Down, Annoyed, Guilty, Eye-opener" (CAGE) questionnaire for alcohol use disorder screening. Paper version of CDS-5 and CAGE questionnaires and acceptability questionnaire was also self-administered. Results: of the 139 participants in the study (mean age 43.0 [SD = 13.7] years), 71 were women, and 68 were men. The ECA was well accepted by the patients. Paper self-administered CDS-5 and CAGE scores had a strong agreement with the ECA (p < 0.0001). The Receiver Operating Characteristic (ROC) analysis of the ECA interview showed AUC of 0.97 (95% CI, 0.93-1.0) and 0.84 (95% CI, 0.69-0.98) for CDS-5 and CAGE respectively with p-value <0.0001. Conclusions: this ECA was acceptable and valid to screen tobacco or alcohol use disorder among patients not requesting treatment for addiction. The ECA could be used in hospitals and potentially in primary care settings to help clinicians to better screen their patients for alcohol and tobacco use disorders.Phénotypage humain et réalité virtuell

Dopamine transporter gene (DAT1) VNTR polymorphism in major psychiatric disorders: family-based association study in the Bulgarian population

Objective: A 40-bp variable number tandem repeat in the 3′-UTR of dopamine transporter gene (DAT1) has been examined for association with major psychiatric disorders in several case–control studies. No significant results have been found. We used a new collection of parent–offspring trios to test for association with schizophrenia (SZ), bipolar 1 disorder (BPI) and schizoaffective (SA) disorder. Method: We genotyped trios from Bulgarian origin where the proband had SZ (178 trios), BPI (77 trios) and SA (29 trios). Alleles ranging from 5 to 11 repeats were observed. The results were analysed with the extended TDT (ETDT). Results: No preferential transmission of alleles was observed for any diagnostic group. The presence of allele DAT*10 was associated with the severity and frequency of auditory hallucinations, however, this result is not significant if corrected for multiple testing. Conclusion: Our results are in agreement with previous reports of a lack of association between this polymorphism and major psychiatric disorders