교통사고-인체상해 데이터베이스 기반 차량 탑승자 상해 중증도 영향요인 분석

정소영

doi:10.7470/jkst.2018.36.4.274

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자료유형: 학술저널

저자정보: 정소영 (동양대학교)

저널정보: 대한교통학회 대한교통학회지 대한교통학회지 제36권 제4호

발행연도: 2018.8

수록면: 274 - 288 (15page)

DOI: 10.7470/jkst.2018.36.4.274

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본 연구는 교통사고-인체상해 데이터베이스에 저장된 교통사고, 차량파손 자료 및 사고차량 탑승자의 심층 의료기록을 이용하여 사고 당시 탑승자가 중증 외상을 입었지만 생존하는 경우대비 중증 외상 후 사망한 경우를 비교한 후, 탑승자의 생존 여부에 영향을 미치는 유의미한 요인들을 분석하였다. 이를 위하여 본 연구는 Sequential Logistic Regression모형의 두 포맷을 사용하여 외상 중증도를 예측하였고 Receiver Operation Characteristic 커브의 넓이를 비교하여 더 우수한 포맷을 선택하였다. 그 결과, Sequential Logistic Regression모형의 Forward 포맷이Backward 포맷보다 우수한 성능을 보였다. 특히, 병원 전 응급의료서비스 시간이 24분이 초과될 경우에 중증 외상 후 생존 대비 사망 확률을 약 540% 증가시키는 것으로 나타났다. 또한, 교통사고의 주 원인이 졸음이나 기기조작과 같은 운전자의 부주의일 경우, 중증 외상 후 생존 대비 사망확률을 약 380% 증가시키는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과를 근거로 본 연구는 응급의료 구급차의 개수, 응급의료 처치 인력 및 장비 증가, 긴급차량 우선신호 시스템 운영, 럼블스트립 혹은 고속도로 졸음쉼터 증설, 운전 중 스마트 폰 기기 제한 법제화 및 관련 캠페인, 운전자 교육과 같은 대안이 필요함을 제시하였다. 본 연구결과를 기반으로 사고장소의 위치정보를 추가적으로 통합하여 GIS공간 클러스터링으로 발전시킨다면 안전향상대책 시행의 우선순위 지역을 선정하는 근거로도 본 연구의 활용가치가 높을 것이다.

#in-depth traffic accident database #injury severities #pre-hospital EMS #safety improvement strategy #sequential logistic regression #교통사고-인체상해 데이터베이스 #외상 중증도 #병원 전 응급의료서비스 #안전향상대책

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[학술지(정기간행물)] - Baker S.P. / 1974 / The Injury Severity Score: A Method for Describing Patients With Multiple Injuries and Evaluating Emergency Care / J. Trauma 14 : 187 ~ 196

[단행본] - Bartolucci A. / 2016 / Introduction to Statistical Analysis of Laboratory Data / John Wiley & Sons, Inc.

[단행본] - Bigdeli M. / 2010 / Pre-Hospital Care Time Intervals Among Victims of Road Traffic Injuries in Iran: A Cross-Sectional Study / BMC Public Health

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