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車輛與行人碰撞事故中下肢損傷風(fēng)險研究

2017-01-10 08:14:34王丙雨楊濟匡OTTEDietmar
振動與沖擊 2016年23期
關(guān)鍵詞:行人顯著性體重

王丙雨, 楊濟匡,2, OTTE Dietmar, 王 方

(1. 湖南大學(xué) 汽車車身先進制造國家重點實驗室,長沙 410082;2.查爾摩斯理工大學(xué) 應(yīng)用力學(xué)系,瑞典哥德堡 41296;3.漢諾威醫(yī)科大學(xué) 事故調(diào)查科,德國漢諾威 30625;4.廈門理工學(xué)院 機械與汽車工程學(xué)院,福建 廈門 361024)

車輛與行人碰撞事故中下肢損傷風(fēng)險研究

王丙雨1, 楊濟匡1,2, OTTE Dietmar3, 王 方4

(1. 湖南大學(xué) 汽車車身先進制造國家重點實驗室,長沙 410082;2.查爾摩斯理工大學(xué) 應(yīng)用力學(xué)系,瑞典哥德堡 41296;3.漢諾威醫(yī)科大學(xué) 事故調(diào)查科,德國漢諾威 30625;4.廈門理工學(xué)院 機械與汽車工程學(xué)院,福建 廈門 361024)

研究行人與車輛碰撞事故中下肢損傷風(fēng)險,并確定碰撞速度和行人年齡、身高以及體重等損傷相關(guān)參數(shù)值在下肢輕微損傷組和嚴(yán)重?fù)p傷組之間的分布是否存在顯著差異。為此,首先從德國深入事故研究數(shù)據(jù)庫(GIDAS)中挑選出354個帶有行人下肢損傷的案例來進行單因素方差分析,接著利用邏輯回歸分析方法建立行人下肢嚴(yán)重?fù)p傷風(fēng)險函數(shù)模型,分析車輛碰撞速度和行人年齡、身高以及體重對行人下肢嚴(yán)重?fù)p傷風(fēng)險的影響。分析結(jié)果表明:碰撞速度和行人年齡是影響行人下肢嚴(yán)重?fù)p傷的顯著性因素,而體重與身高不是影響行人下肢嚴(yán)重?fù)p傷的顯著性因素;并且行人下肢嚴(yán)重?fù)p傷風(fēng)險與碰撞速度以及行人年齡正相關(guān)。當(dāng)碰撞速度為43 km/h時,行人下肢嚴(yán)重?fù)p傷風(fēng)險達到50%。

交通事故;行人下肢嚴(yán)重?fù)p傷;邏輯回歸模型;碰撞速度;行人年齡

作為易受傷害的道路交通使用者,行人在交通事故中因為沒有外部的保護措施而往往要承受較高的傷亡率[1]。歐盟的事故統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明:在2012年,大約有6 004名行人死于道路交通事故,占據(jù)交通事故總死亡人數(shù)的20%[2]。而同一年,在中國有16 381人死于道路交通事故,占據(jù)交通事故總死亡人數(shù)的25%[3]。因此,有必要對發(fā)生的行人交通事故進行統(tǒng)計分析,從而來采取相對措施來減少行人傷亡。

在交通事故數(shù)據(jù)庫中,行人損傷一般用簡明損傷定級標(biāo)準(zhǔn)(Abbreviated Injury Scale,AIS)進行評分,并以此作為損傷嚴(yán)重程度的定級標(biāo)準(zhǔn)。其中,行人下肢損傷的AIS等級一般為1~3級,一般認(rèn)為下肢AIS1級損傷為輕微傷,而下肢AIS2+損傷為下肢嚴(yán)重?fù)p傷。雖然下肢損傷極少是致命傷但是下肢嚴(yán)重?fù)p傷會需要很長的恢復(fù)時間,甚至造成行人終身殘疾[4]。然而,對世界上幾大主要的事故數(shù)據(jù)庫進行統(tǒng)計分析后發(fā)現(xiàn),在所有的AIS2+損傷中,下肢所占的比例最高,為32.6%[5]。同樣地,CHEN 等[6]對中國的行人事故數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析后也發(fā)現(xiàn),在所有的AIS2+級損傷中,下肢是僅次于頭部的易受傷害部位。由此,可以看出在行人交通事故中,下肢承受嚴(yán)重?fù)p傷的風(fēng)險很高。因此有必要對發(fā)生的行人交通事故進行統(tǒng)計分析,找出影響行人下肢損傷的關(guān)鍵因素,從而建立相應(yīng)的對策來減少行人下肢損傷。

然而,在過去的幾十年,國內(nèi)的研究集中在通過計算機仿真的方法來研究汽車前部保險杠對行人下肢的影響,進而對汽車前保險杠進行優(yōu)化設(shè)計,來提高該車輛的行人下肢防護水平[7-8]。或者通過有限的事故統(tǒng)計數(shù)據(jù)來研究行人死亡或者頭部嚴(yán)重?fù)p傷,找出影響頭部損傷的主要因素,并與國外的研究結(jié)果進行對比[9-10]。然而,很少有人利用道路交通事故數(shù)據(jù)來研究行人下肢損傷。迄今為止還沒有人做過相應(yīng)的分析,而在國外有限的研究也僅僅局限于對美國行人碰撞事故數(shù)據(jù)研究數(shù)據(jù)庫(Pedestrian Grash Data Study,PCDS)的一些分析,這些研究發(fā)現(xiàn)碰撞速度和行人年齡是影響行人下肢嚴(yán)重?fù)p傷的顯著性因素[11-12]。但是對于行人身高和體重這兩個因素是否是影響行人下肢嚴(yán)重?fù)p傷的顯著性因素方面,已有的研究結(jié)果卻存在一定的爭議[13]。并且他們研究對象包含各種車輛。另外PCDS數(shù)據(jù)中的行人事故都是發(fā)生在1994-1998年間[14],這些事故數(shù)據(jù)比較老舊,因此基于這些數(shù)據(jù)的研究成果并不能反映出目前的道路交通狀況。所以,有必要利用近年來發(fā)生的行人事故來分析碰撞速度和行人年齡、身高以及體重對行人下肢嚴(yán)重?fù)p傷的影響,從而找出影響下肢嚴(yán)重?fù)p傷的顯著性因素,構(gòu)建行人下肢嚴(yán)重?fù)p傷風(fēng)險函數(shù)。

因此,為了分析碰撞速度和行人年齡、身高以及體重等損傷相關(guān)參數(shù)值在下肢輕微損傷組和嚴(yán)重?fù)p傷組之間的分布是否存在顯著差異,本文對GIDAS(German In-Depth Accident Study)數(shù)據(jù)庫中發(fā)生在2002-2012年的行人事故進行了篩選,最終挑選出354個帶有行人下肢損傷的案例來進行單因素方差分析。然后用邏輯回歸的方法來研究碰撞速度和行人年齡、身高以及體重與行人下肢嚴(yán)重?fù)p傷風(fēng)險之間的關(guān)系,最后構(gòu)建顯著性因素與行人下肢嚴(yán)重?fù)p傷之間的風(fēng)險函數(shù)。

1 方法與材料

1.1 事故數(shù)據(jù)與篩選準(zhǔn)則

本文中所用的行人事故案例來自德國GIDAS事故數(shù)據(jù)庫。作為世界上影響力最大事故數(shù)據(jù)庫之一,GIDAS工作組每年會錄入2 000個帶有人員損傷的案例,并且每個案子都會詳細(xì)記錄與事故發(fā)生相關(guān)的信息以及傷者的醫(yī)院記錄,并且行人傷情用AIS代碼來記錄[15]。

中國行人下肢防護法規(guī)中規(guī)定,對于前保險杠下部高度小于50 cm的汽車,要采用小腿沖擊器以40 km/h的速度水平撞擊其前部保險杠的方法,來考核該車的行人下肢保護性能[16]。為了與法規(guī)的規(guī)定相統(tǒng)一,本文按照以下的準(zhǔn)則對GIDAS數(shù)據(jù)庫中的行人交通事故進行篩選:①事故案例中有行人下肢損傷記錄;②事故車輛必須是帶有典型發(fā)動機罩的轎車(以保證前保險杠下部高度≤50 cm);③行人身高>150 cm,年齡>14歲,(以保證研究對象成年行人);④碰撞速度<80 km/h;⑤事故發(fā)生時,行人位于車輛正前方的2∶00-4∶00方向或者8∶00-10∶00方向(見圖1)。最后,有354個案例被用來進行本文的研究,其中223個事故案例帶有下肢AIS1級損傷,92個事故案例帶有下肢AIS2級損傷,而39個事故案例帶有下肢AIS3級損傷。

圖1 GIDAS中行人碰撞時刻表 (黑色箭頭代表汽車行駛方向)

1.2 單因素方差分析

單因素方差分析又稱“變異數(shù)分析”或“F檢驗”,是1923年由英國統(tǒng)計學(xué)家R. A. Fisher發(fā)明的,用于兩個及兩個以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗。在本文的研究中首先根據(jù)行人所承受的下肢損傷嚴(yán)重程度將總體樣本分為輕微損傷組以及嚴(yán)重?fù)p傷組,即:帶有下肢AIS1級損傷案例歸為輕微損傷組,而帶有下肢AIS2級和AIS3級損傷的案例歸為嚴(yán)重?fù)p傷組。然后對兩組數(shù)據(jù)進行單因素方差分析,最后通過比較兩組的均值和P值,來確定兩組間是否存在顯著差異。所需要考察的因素包括車輛碰撞速度以及行人參數(shù),包括年齡、身高以及體重。在本文中所設(shè)定的顯著性水平P=0.05。

1.3 邏輯回歸分析

邏輯回歸模型可以用來預(yù)測因變量出現(xiàn)某種情況的概率。因此為了研究下肢嚴(yán)重?fù)p傷風(fēng)險,應(yīng)用邏輯回歸的方法構(gòu)建碰撞速度、行人年齡、身高以及體重與行人下肢嚴(yán)重?fù)p傷之間的二元邏輯回歸方程,首先,按照所選樣本中行人下肢的損傷嚴(yán)重程度進行二分類,即輕微傷(AIS1)案例(Y=0);嚴(yán)重?fù)p傷(AIS2+)案例(Y=1)。然后假定下肢損傷與所考察的參數(shù)之間存在函數(shù)關(guān)系,且預(yù)測行人下肢嚴(yán)重?fù)p傷(Y=1)的風(fēng)險模型P(υ)由以下公式得到:

P(υ)=1/(1+e(α-βv))

(1)

式中:υ為所考察的參數(shù);α和β為回歸系數(shù),并可以通過最大似然估計的方法來求解[17]。最后通過卡方檢驗來確定下肢嚴(yán)重?fù)p傷風(fēng)險與所考察的參數(shù)之間是否存在相關(guān)性。本文通過設(shè)定檢驗值p的顯著水平為0.05進行檢驗。當(dāng)p<0.05時,認(rèn)為所考察的參數(shù)與行人下肢嚴(yán)重?fù)p傷風(fēng)險之間的相關(guān)性顯著,反之,則認(rèn)為相關(guān)性不顯著。

2 結(jié) 果

2.1 單因素方差分析

下肢輕微損傷組以及嚴(yán)重?fù)p傷組各項評估參數(shù)數(shù)值以及單因素方差分析結(jié)果如表1所示。通過F值和P值可以得到,碰撞速度(P<0.05)和年齡(P<0.05)在兩組間有顯著差異,而行人身高(P=0.98)和行人體重(P=0.062)在兩組間不存在顯著差異。通過比較可以得知,相比于下肢輕微損傷組,下肢嚴(yán)重?fù)p傷組對應(yīng)的碰撞速度較高,行人年齡較大。

表1 下肢輕微損傷組與嚴(yán)重?fù)p傷組各個評估參數(shù)均值比較

2.2 邏輯回歸分析結(jié)果

利用邏輯回歸的方法對所選樣本構(gòu)建車輛碰撞速度、行人年齡、身高和體重與行人下肢嚴(yán)重?fù)p傷風(fēng)險之間的單因素邏輯回歸模型,置信度為95%。所進行的邏輯回歸分析結(jié)果見表2。根據(jù)p值可以得出碰撞速度和年齡與行人下肢嚴(yán)重?fù)p傷風(fēng)險之間顯著相關(guān)。行人體重和身高與行人下肢嚴(yán)重?fù)p傷風(fēng)險之間的相關(guān)性不顯著。

根據(jù)表2中所得到結(jié)果,可以構(gòu)建出碰撞速度與行人下肢嚴(yán)重?fù)p傷風(fēng)險之間的回歸方程:

P(v)=1/(1+e(1.899-0.044v))

(2)

式中:v是碰撞速度,單位為km/h。風(fēng)險曲線見圖2。從圖2可知,下肢嚴(yán)重?fù)p傷風(fēng)險隨著碰撞速度的增加而變大。當(dāng)碰撞速度為30 km/h時,行人下肢嚴(yán)重?fù)p傷風(fēng)險為36%;當(dāng)碰撞速度為43 km/h時,行人下肢嚴(yán)重?fù)p傷風(fēng)險達到50%;而當(dāng)碰撞速度為60 km/h時,下肢嚴(yán)重?fù)p傷風(fēng)險高達68%。

表2 評估參數(shù)與行人下肢嚴(yán)重?fù)p傷風(fēng)險邏輯回歸分析結(jié)果

圖2 下肢嚴(yán)重?fù)p傷風(fēng)險曲線

邏輯回歸分析結(jié)果顯示行人年齡也是影響行人下肢嚴(yán)重?fù)p傷的顯著性因素,因為本文同時考慮碰撞速度和年齡兩個自變量,構(gòu)建二者與行人下肢嚴(yán)重?fù)p傷的邏輯回歸方程。為了更好的了解初始樣本(N=354)、下肢嚴(yán)重?fù)p傷子樣本(N=131)中兩個自變量(碰撞速度和年齡)的分布情況,對其進行了描述性統(tǒng)計分析,統(tǒng)計結(jié)果見表3和表4。原始樣本(N=354)和下肢嚴(yán)重?fù)p傷樣本(N=131)的碰撞速度累積分布情況見圖3,而原始樣本(N=354)和下肢嚴(yán)重?fù)p傷樣本(N=131)的年齡累積分布情況見圖4。

表3 總體事故樣本描述性統(tǒng)計結(jié)果(N=354)

由表3和表4可知:原始樣本中碰撞速度和年齡的均值分別為30.38 km/h和43.22歲;下肢嚴(yán)重?fù)p傷樣本中碰撞速度和年齡的均值分別為36.7 km/h和50.58歲,因此有必要考察年齡對行人下肢嚴(yán)重?fù)p傷風(fēng)險的影響。

表4 下肢嚴(yán)重?fù)p傷事故樣本描述性統(tǒng)計結(jié)果(N=131)

圖3 碰撞速度累積分布圖

圖4 年齡累積分布圖

為了考察行人年齡對行人下肢嚴(yán)重?fù)p傷風(fēng)險的影響,采用邏輯回歸方法對原始樣本(N=354)建立碰撞速度碰撞速度、年齡與行人下肢嚴(yán)重?fù)p傷風(fēng)險之間的雙變量邏輯回歸模型,置信度為95%。回歸方程如下所示:

P(v)=1/(1+e(3.077-0.046v-0.025y))

(3)

式中:v為碰撞速度,單位為km/h。y為行人年齡,單位為歲。該模型的回歸分析結(jié)果見表5。由表5可知,對于碰撞速度和行人年齡來說,卡方檢測的p值都<0.001,因此可以得知所建立的回歸模型合理,碰撞速度和年齡都與行人下肢嚴(yán)重?fù)p傷風(fēng)險顯著相關(guān)。

表5 多因素二元邏輯回歸分析結(jié)果

3 討 論

成年行人和汽車發(fā)生碰撞時,第一碰撞點往往發(fā)生在行人小腿或膝關(guān)節(jié)與汽車前保險杠之間,然后在慣性的作用下行人大腿與發(fā)動機罩前緣或者前進氣柵格區(qū)域發(fā)生碰撞,行人下肢損傷主要由汽車前端結(jié)構(gòu)的直接碰撞造成[18],而創(chuàng)傷的嚴(yán)重程度則與汽車速度和行人的生物力學(xué)特征(包括年齡、身高和體重)因素相關(guān)。為了探討汽車碰撞速度,行人年齡、身高以及體重對行人下肢損傷的影響,采用GIDAS事故數(shù)據(jù)庫中的354個帶有行人下肢損傷的案例來進行單因素方差分析和邏輯回歸分析。

單因素方差分析和邏輯回歸分析表明:碰撞速度和行人年齡與行人下肢嚴(yán)重?fù)p傷風(fēng)險之間顯著相關(guān),而行人身高和體重與行人下肢嚴(yán)重?fù)p傷風(fēng)險之間的相關(guān)性不顯著。通過表1可知,行人下肢嚴(yán)重?fù)p傷組的碰撞速度和年齡的均值都大于輕微損傷組。一般來說,碰撞速度越高,作用在行人身上的碰撞能量也就越大,行人也就越容易承受下肢嚴(yán)重?fù)p傷。隨著年齡的增大,行人下肢長骨的骨質(zhì)密度開始下降,骨骼強度也開始下降;再加上發(fā)生交通事故時,老年人反應(yīng)較慢,所以老年人更容易承受下肢嚴(yán)重?fù)p傷[19]。這就是碰撞速度和行人年齡是影響下肢嚴(yán)重?fù)p傷風(fēng)險的顯著性因素的原因。行人體重越重,慣性也就越大,導(dǎo)致車輛與行人碰撞中保險杠與行人小腿或膝關(guān)節(jié)區(qū)域的接觸時間加長,從而會引起較大的下肢損傷。不過行人體重對下肢嚴(yán)重?fù)p傷的影響沒有像碰撞速度和行人年齡那么顯著。在汽車與行人碰撞事故中,身高較高的行人,其大腿與汽車發(fā)動機罩前緣發(fā)生碰撞的時間相對于身高較低的行人要滯后,從而導(dǎo)致作用在大腿或骨盆上的直接碰撞力會減小[20]。然而LUO等[21]的研究發(fā)現(xiàn),行人身高越高,其造成的膝關(guān)節(jié)剪切位移就越大。因此,行人身高不是影響下肢嚴(yán)重?fù)p傷風(fēng)險的顯著性因素,這也與以前的事故統(tǒng)計結(jié)果相統(tǒng)一。

從圖2可知,行人下肢嚴(yán)重?fù)p傷風(fēng)險隨著碰撞速度的增加而變大,且當(dāng)碰撞速度為43 km/h時,下肢嚴(yán)重?fù)p傷風(fēng)險為50%。而當(dāng)碰撞速度為60 km/h時,下肢嚴(yán)重?fù)p傷風(fēng)險高達68%,因此控制道路行駛速度是減少行人下肢嚴(yán)重?fù)p傷的有效措施。需要注意的是,圖2中顯示即使很低的碰撞速度,行人也會承受大約13%下肢嚴(yán)重?fù)p傷風(fēng)險。KLINICH等認(rèn)為這種情況可能是由樣本數(shù)量不足造成的;還可能是在進行事故統(tǒng)計分析時,沒有剔除那些下肢嚴(yán)重?fù)p傷是由地面造成的案例。而ROUDSARI等[22]的研究指出,當(dāng)行人被低速行駛的車輛撞擊后,行人會向前拋出或者直接被撞倒。此時,行人下肢損傷多是由地面造成的。因此,下一步需要對所選樣本進行進一步的篩選,來剔除由地面造成的下肢嚴(yán)重?fù)p傷案例。

本文僅僅探討了碰撞速度、行人年齡、身高以及體重與下肢嚴(yán)重?fù)p傷風(fēng)險之間的關(guān)系。而下肢嚴(yán)重?fù)p傷又包括股骨骨折、脛骨/腓骨骨折、長骨骨節(jié)骨折以及膝關(guān)節(jié)韌帶撕裂等具體損傷。行人身高和體重雖然不是影響下肢嚴(yán)重?fù)p傷風(fēng)險的顯著性因素,但是可能會是影響某種具體的下肢嚴(yán)重?fù)p傷的顯著性因素,因此,下一步需要對下肢嚴(yán)重?fù)p傷進行區(qū)分,分析各個參數(shù)對具體的下肢嚴(yán)重?fù)p傷影響。

4 結(jié) 論

(1) 碰撞速度和行人年齡是影響行人下肢嚴(yán)重?fù)p傷風(fēng)險的顯著性因素,而行人身高和體重不是影響下肢嚴(yán)重?fù)p傷的顯著性因素。并且下肢嚴(yán)重?fù)p傷組事故案例的平均速度和平均年齡都大于下肢輕微損傷組。(2) 碰撞速度和行人下肢嚴(yán)重?fù)p傷之間的風(fēng)險函數(shù)分析確定在碰撞速度為43 km/h時,行人下肢嚴(yán)重?fù)p傷風(fēng)險為50%。

致謝

本文研究所用的事故案例來自GIDAS事故數(shù)據(jù)庫,在此對漢諾威醫(yī)科大學(xué)事故調(diào)查組所提供的幫助表示感謝。

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[22] ROUDSARI B S, MOCK C N, KAUFMAN R. An evaluation of the association between vehicle type and the source and severity of pedestrian injuries[J]. Accident Analysis & Prevention, 2005, 6(2): 185-192.

Pedestrian lower extremity injury risk in car-pedestrian collisions

WANG Bingyu1, YANG Jikuang1,2, OTTE Dietmar3, WANG Fang4

(1. State key Laboratory of Advanced Design Manufacturing for Vehicle Body, Hunan University, Changsha 410082, China;2. Department of Applied Mechanics, Chalmers University of Technology, Gothenburg 41296, Sweden;3. Accident Research Unit, Medical University of Hannover, Hannover 30625, Germany;4. School of Mechanical and Automotive Engineering, Xiamen University of Technology, Xiamen 361024, China)

Here, the pedestrian lower extremity injury risk was studied using the real world accident data. For this purpose, 354 cases with pedestrian lower extremity injuries selected from the german in-depth accident study(GIDAS) database were used to conduct the one-way variance analysis to determine the effects of impact speed, pedestrian age, height and weight on the pedestrian serious lower extremity injuries risk. Then, the pedestrian serious lower extremity injury risk model was established. The results showed that the impact speed and pedestrian age are significant factors affecting pedestrian lower extremity serious injuries, but the pedestrian weight and height are not; the risk of injury is positively related to impact speed and pedestrian age; the pedestrian serious lower extremity injury risk reaches 50% when the impact speed is 43 km/h.

英關(guān)詞

國家863計劃(2006AA110101);湖南大學(xué)汽車車身先進設(shè)計制造國家重點實驗室自主研究課題(61075004)

2015-09-28 修改稿收到日期:2015-11-30

王丙雨 男,博士,1985年生

楊濟匡 男,博士,博士生導(dǎo)生,1948年生

U461.91

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