ارزيابي روند مرگومير عابران پياده سوانح ترافيکي جهان (2015 - 1990)
ارتقای ایمنی و پیشگیری از مصدومیت ها,
دوره 6 شماره 3 (2018),
5 دی 2019
,
صفحه 130 - 123
https://doi.org/10.22037/meipm.v6i3.23962
چکیده
سابقه و هدف: عابران پياده در ميان کاربران جادهها به عنوان آسيبپذيرترين گروه در معرض خطرات محسوب ميشوند. در اين مطالعه، روند تغييرات مرگومير عابران پياده کشورهاي سراسر جهان با استفاده از مدل منحني رشد پنهان و مدل آميخته رشد پنهان ارزيابي شده است.
روش بررسي: در اين مطالعه طولي، دادههاي مرگومير عابران پياده 195 کشور جهان که مربوط به سالهاي 1990 تا 2015 بود، به تفکيک جنسيت مرد و زن و مجموع هر دو جنس از سايت بار جهاني بيماري استخراج شد. ابتدا با استفاده از مدل منحني رشد پنهان، روند کلي تغييرات مرگومير بررسي شد و سپس جهت کشف ناهمگني و دستهبندي کشورها به گروههاي همگن از مدل آميخته رشد استفاده شد. تجزيه و تحليل دادهها و ترسيم نقشهها به ترتيب با نرمافزارهاي Mplus نسخه 12/6 و ArcGIS نسخه 3/10 انجام شد.
يافتهها: مدل منحني رشد پنهان غيرخطي، برازش بهتري نسبت به مدل خطي داشت. ميانگين عرض از مبدأ مدلهاي غيرخطي براي مردان، زنان و مجموع هر دو جنس به ترتيب 84/10، 77/4 و 83/7 به دست آمد و همچنين ميانگين شيب خط در اين مدل ها به ترتيب 01/1-، 47/0- و 75/0- برآورد شد. با استفاده از مدل آميخته رشد پنهان و با توجه به روند تغييرات مرگومير عابران پياده، کشورهاي جهان به 5 گروه با 5 الگوي متفاوت دستهبندي شدند.
نتيجهگيري: در حالت کلي روند تغييرات مرگومير عابران پياده به صورت غيرخطي کاهش يافته است ولي اين کاهش براي همه کشورهاي جهان يکسان نيست. بنابراين بهتر است سياستهاي مداخلهاي جهت کاهش تلفات عابران پياده سوانح ترافيکي کشورهاي جهان، متناسب با الگوي هر يک از گروههاي پنجگانه اعمال شود.
How to cite this article:
Mehmandar M , Salehi M , Mobaderi T , Ariana M , khalili E. Assessment of Worldwide Pedestrian Mortality Rate Patterns: 1990-2015. J Saf Promot Inj Prev. 2018; 6(3):123-30.
- عابران پياده، سوانح ترافيکي، مدل آميخته رشد پنهان، مطالعه طولي
ارجاع به مقاله
مراجع
Zhu M, Zhao S, Coben JH, Smith GS. Why more male pedestrians die in vehicle-pedestrian collisions than female pedestrians: a decompositional analysis. Injury prevention. 2013; 19 (4): 227-31.[PubMed]
Taravatmanesh S, Hashemi-Nazari SS, Ghadirzadeh MR, Taravatmanesh L. Epidemiology of fatal traffic injuries in the Sistan and Baluchistan province in 2011. Safety Promotion and Injury Prevention. 2015;3(3):161-8.
World Health Organization. Global status report on road safety 2015: World Health Organization; 2015.
Ebrahimi Keia S, Soori H. Study of epidemiological pattern of pedestrian’s road traffic injuries in 2014 and determination of related risk factors on severity of injury. Payesh. 2017;16(3):293-302.
Verzosa N, Miles R. Severity of road crashes involving pedestrians in Metro Manila, Philippines. Accident Analysis & Prevention. 2016;94:216-26.[PubMed]
Tavakkoli L, Khanjani N. The Demographic Characteristics and Factors Related to Fault in Individuals Deceased in City Road Crashes in Kerman Province from 2012 to 2015. Journal of Rafsanjan University of Medical Sciences. 2016;15(7):621-34.
Hooshmand E, Ebrahimipour H, Esmaili H, Vafaee Najar A. The epidemiological study of accidents causing injury and death to pedestrians of Mashhad. Journal of Rescue and Relief. 2017;8(3):81-91.
Ahmadi Marzaleh M, Naseri M, Naseri K. Evaluation of factors affecting pedestrians’ safety margin on the streets without traffic signs. Safety Promotion and Injury Prevention. 2015;3(2):127-34.
Moudon AV, Lin L, Jiao J, Hurvitz P, Reeves P. The risk of pedestrian injury and fatality in collisions with motor vehicles, a social ecological study of state routes and city streets in King County, Washington. Accident Analysis & Prevention. 2011;43(1):11-24.[PubMed]
Marzaleh MA, Naseri M, Naseri K. Evaluation of factors affecting pedestrians’ safety margin on the streets without traffic signs. Safety Promotion and Injury Prevention. 2015;3(2):127-34.
Wang J, Wang X. Structural equation modeling: Applications using Mplus: John Wiley & Sons; 2012.
Salehi M, Mehmandar MR, Mobaderi T. Application of growth mixture model to analysis of road traffic death rate in the world, 2007 -2013. Razi Journal of Medical Sciences. 2017;24(161):1-12.
Ram N, Grimm KJ. Growth Mixture Modeling: A Method for Identifying Differences in Longitudinal Change Among Unobserved Groups. International journal of behavioral development. 2009;33(6):565-76.[PubMed]
Global Burden of Disease (GBD) Seattle, WA, University of Washington: Institute for Health Metrics and Evaluation 2017 [Available from: http://vizhub.healthdata.org/gbd-compare].
Hı́jar MC, Kraus JF, Tovar V, Carrillo C. Analysis of fatal pedestrian injuries in Mexico City, 1994–1997. Injury. 2001;32(4):279-84.[PubMed]
Mabunda MM, Swart L-A, Seedat M. Magnitude and categories of pedestrian fatalities in South Africa. Accident Analysis & Prevention. 2008;40(2):586-93.[PubMed]
Nazif-Munoz JI, Quesnel-Vallee A, Van den Berg A. Explaining Chile's traffic fatality and injury reduction for 2000-2012. Traffic injury prevention. 2014;15 Suppl 1:S56-3.[PubMed]
Porter JM, Rathbun SL, Bryan SJ, Arseniadis K, Caldwell LP, Corso PS, et al. Law accommodating nonmotorized road users and pedestrian fatalities in Florida, 1975 to 2013. American journal of public health. 2018(0):e1-e7.[PubMed]
Al-Maniri AAN, Al-Reesi H, Al-Zakwani I, Nasrullah M. Road Traffic Fatalities in Oman from 1995 to 2009: Evidence from Police Reports. International Journal of Preventive Medicine. 2013;4(6):656-63.[PubMed]
Tulu GS, Washington S, Haque MM, King MJ. Investigation of pedestrian crashes on two-way two-lane rural roads in Ethiopia. Accident Analysis & Prevention. 2015;78:118-26.[PubMed]
Hamann C, Peek-Asa C, Rus D. Epidemiology of pedestrian–MVCs by road type in Cluj, Romania. Injury prevention. 2015;21(2):84-90.[PubMed]
Kim M, Kho S-Y, Kim D-K. Hierarchical ordered model for injury severity of pedestrian crashes in South Korea. Journal of safety research. 2017;61:33-40.[PubMed]
- چکیده مشاهده شده: 238 بار
- PDF دانلود شده: 89 بار