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    高速公路交通事故救援時(shí)間與生存率關(guān)系模型研究

    2016-01-12 06:59:11楊惠敏,陳雨人,方守恩
    交通信息與安全 2015年4期
    關(guān)鍵詞:生存分析交通安全高速公路

    高速公路交通事故救援時(shí)間與生存率關(guān)系模型研究*

    楊惠敏1陳雨人1▲方守恩1袁建華2

    (1.同濟(jì)大學(xué)道路與交通工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室上海201804;

    2.公安部交通管理科學(xué)研究所道路交通安全公安部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室江蘇無(wú)錫214151)

    摘要高速公路交通事故救援時(shí)間對(duì)事故受傷人員的死亡率有著直接的影響。根據(jù)華東地區(qū)某高速公路交警支隊(duì)連續(xù)3年的事件記錄,分析了交通事故救援時(shí)間特性,建立受傷人員的生存函數(shù)模型,用非參數(shù)方法研究了交通事故救援時(shí)間對(duì)生存率的影響,然后再利用Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型來(lái)分析影響生存率的因素。結(jié)果表明,受傷人員的生存率隨救援時(shí)間的增加而逐漸降低,在接到報(bào)警的14分鐘之后,生存率即可降至75%以下,因此傷者應(yīng)在14分鐘之內(nèi)得到必要的緊急救護(hù)。同時(shí),在影響因素分析中,發(fā)現(xiàn)接警時(shí)段是影響傷者生存的危險(xiǎn)因素,傷者在夜間時(shí)段的死亡風(fēng)險(xiǎn)是白天時(shí)段的3.46倍。

    關(guān)鍵詞交通安全;高速公路;救援時(shí)間;生存分析;非參數(shù)方法;Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型

    中圖分類(lèi)號(hào):U491.31文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    收稿日期:2015-04-08修回日期:2015-07-12

    作者簡(jiǎn)介:第一楊惠敏(1991-),碩士.研究方向:道路交通規(guī)劃設(shè)計(jì)、道路交通安全與環(huán)境.E-mail:2013yhm@#edu.cn

    A Study of the Relationship between Rescue Time and Survival Rate

    of Traffic Accidents on Freeways using A Cox Regression Model

    YANG Huimin1CHEN Yuren1FANG Shouen1YUAN Jianhua2

    (1.KeyLaboratoryofRoadandTrafficEngineeringoftheMinistry

    ofEducation,TongjiUniversity,Shanghai201804,China;

    2.TrafficManagementResearchInstituteofTheMinistryofPublicSecurity,Key

    LaboratoryofRoadTrafficSafetyofTheMinistryofPublicSecurity,Wuxi214151,Jiangsu,China)

    Abstract:The rescue time of traffic collisions on expressways has a direct impact on traffic collision fatalities. Based on three consecutive years' collision records of an expressway in east China, the characteristics of rescue time were analyzed in this paper. The impacts of rescue time on the survival rates were studied by using non-parametric estimation methods, and a survival-analysis model of the injuries was developed. Furthermore, factors of survival rates were analyzed with Cox regression models. The results show that the survival rates of the injuries decrease with the increase of rescue time. The survival rates can decrease to below 75% in about 14 minutes after the occurrence of collisions, so the injuries should be given necessary emergency rescue within 14 minutes. Meanwhile, further analysis of factors indicates the time of collisions is a risk factor of survival, and the risk of death in the nighttime is 3.46 times higher than in the daytime.

    Key words:traffic safety; expressway; rescue time; survival analysis; non-parametric method; Cox proportional hazard regression model

    *公安部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放課題(批準(zhǔn)號(hào):2014ZDSYSKFKT06)資助

    ▲通信作者: 陳雨人(1966-),博士,教授. 研究方向:道路交通規(guī)劃設(shè)計(jì)、交通安全與道路環(huán)境、道路交通計(jì)算機(jī)輔助工程. E-mail:

    Chenyr@#edu.cn

    0引言

    高速公路因其速度特性,一旦發(fā)生交通事故很容易造成車(chē)輛的嚴(yán)重?fù)p壞,以及人員的重大傷亡,且交通事故的死亡大多發(fā)生在將傷者送往醫(yī)院之前[1]。據(jù)法國(guó)民防部門(mén)的1份統(tǒng)計(jì)結(jié)果[2],針對(duì)同樣傷勢(shì)的重傷員,送至醫(yī)院并得到救護(hù)的時(shí)間在30min內(nèi)的,其存活率為80%,在60min內(nèi)存活率為40%,在90min內(nèi)的存活率僅為10%以下[3]。因此在交通事故應(yīng)急救援過(guò)程中,應(yīng)縮短傷者的救援時(shí)間讓其得到及時(shí)有效的救助,提高傷者生存率,這也是減少事故死亡率的關(guān)鍵。

    目前,在針對(duì)救援時(shí)間對(duì)交通事故死亡率影響方面,國(guó)內(nèi)學(xué)者已經(jīng)展開(kāi)了一些研究。宋斌等[4]發(fā)現(xiàn)高速公路交通事故的主要傷情是顱腦傷、四肢及骨盆骨折和胸腹聯(lián)合傷等,這類(lèi)傷員容易在救治途中或到醫(yī)院時(shí)由于病情嚴(yán)重失去緊急手術(shù)機(jī)會(huì)而死亡。文亮等[5]研究發(fā)現(xiàn)有75%~95%的致死性交通傷傷員死于緊急救援到達(dá)之前??踪|(zhì)彬等[6]根據(jù)國(guó)內(nèi)某醫(yī)院急救部實(shí)施醫(yī)警聯(lián)動(dòng)前后的交通傷救治情況,發(fā)現(xiàn)采用醫(yī)警聯(lián)動(dòng)新模式后道路交通事故傷病人院前救援的時(shí)間和距離明顯縮短,從而使危急重病人死亡率降低至12.16%。胡明軍[7]收集了因交通事故致重刑顱腦損傷的1107例患者的臨床資料,進(jìn)行了患者院前急救與預(yù)后相關(guān)性分析,發(fā)現(xiàn)隨著救援車(chē)輛到達(dá)現(xiàn)場(chǎng)時(shí)間的增加,患者死亡率和致殘率也會(huì)增加。此外,多名學(xué)者通過(guò)構(gòu)建高速公路交通事故緊急救援時(shí)間模型[8]、服務(wù)點(diǎn)選址模型[9]、應(yīng)急資源動(dòng)態(tài)調(diào)度模型[10]和醫(yī)警聯(lián)合系統(tǒng)[11]等來(lái)縮短傷者的救援時(shí)間等。

    以上學(xué)者多以救援時(shí)間或高速公路交通事故傷情為單一研究對(duì)象,對(duì)其兩者之間的關(guān)系也只進(jìn)行了定性分析,并未得出具體量化結(jié)論,因此目前國(guó)內(nèi)還沒(méi)有建立高速公路救援時(shí)間與生存率之間的關(guān)系模型。而生存分析(survival analysis)方法是對(duì)生物或人的生存時(shí)間進(jìn)行分析,研究生存時(shí)間和結(jié)局與眾多影響因素間關(guān)系的分析模型,也稱生存率分析或存活率分析[12],與傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)模型相比,生存分析模型對(duì)參數(shù)服從的分布并沒(méi)有要求。因此可利用生存分析模型研究高速公路交通事故受傷人員的生存狀況隨時(shí)間的變化,進(jìn)而得到救援時(shí)間與生存率的關(guān)系。2013年,J.Wu首次利用生存分析方法研究了自動(dòng)碰撞通知(ACN)和緊急醫(yī)療服務(wù)(EMS)到達(dá)時(shí)間對(duì)事故傷亡人數(shù)的影響,結(jié)果表明,運(yùn)用自動(dòng)碰撞通知和緊急醫(yī)療服務(wù)可挽救更多人的生命(154~290人/年)[13]。筆者將采用生存分析方法,對(duì)高速公路交通事故受傷人員的生存概率進(jìn)行估計(jì),并用Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型探討與交通事故生存率相關(guān)的多個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素。

    1高速公路交通事故救援時(shí)間特性分析

    交通事故緊急救援一般包括以下4個(gè)階段:事故接報(bào)階段,及時(shí)獲取已發(fā)生事故的信息;事故響應(yīng)階段,相關(guān)救援人員趕赴現(xiàn)場(chǎng);事故現(xiàn)場(chǎng)的緊急救援階段和返回救援站點(diǎn)/醫(yī)院階段。

    當(dāng)救援車(chē)輛到達(dá)現(xiàn)場(chǎng)時(shí),受傷人員即可獲得必要的緊急救援,因此,生存率指?jìng)呱嬷辆仍竭_(dá)時(shí)的概率,傷者的救援時(shí)間可分為發(fā)現(xiàn)時(shí)間和響應(yīng)時(shí)間2項(xiàng),見(jiàn)圖1。發(fā)現(xiàn)時(shí)間是從事故發(fā)生到救援站點(diǎn)/醫(yī)院接到報(bào)案的這段時(shí)間,包括確認(rèn)事故的發(fā)生地點(diǎn)、事故類(lèi)型和救援等級(jí)等信息所需要的時(shí)間。響應(yīng)時(shí)間是指從事故確認(rèn)之后救援人員啟動(dòng)響應(yīng)救援預(yù)案、調(diào)集救援資源、聯(lián)絡(luò)有關(guān)部門(mén)到救援人員到達(dá)事故現(xiàn)場(chǎng)的時(shí)間。

    傷者的生存時(shí)間為事故發(fā)生時(shí)間至最終死亡的時(shí)間。在傷亡人員記錄中,如果傷者在救援人員到達(dá)現(xiàn)場(chǎng)前死亡,生存時(shí)間為事故發(fā)生至傷者死亡的時(shí)間,即為圖1中的t1;如果救援車(chē)輛到達(dá)事故現(xiàn)場(chǎng)時(shí),傷者仍處于存活狀態(tài)并能得到緊急救援,那么傷者的具體死亡時(shí)間將無(wú)法觀測(cè),因此用救援車(chē)輛到達(dá)現(xiàn)場(chǎng)的時(shí)間代替?zhèn)咚劳鰰r(shí)間,即為圖1中的t2。前者稱為完全數(shù)據(jù),后者稱為刪失數(shù)據(jù)。

    圖1 事故救援時(shí)間數(shù)據(jù)示例 Fig.1 Illustration of accident rescue time data

    2事故受傷人員的生存分析方法

    2.1生存函數(shù)

    生存函數(shù)反映了個(gè)體生存至某一時(shí)刻的概率。設(shè)T表示傷員的生存時(shí)間,那么,1個(gè)隨機(jī)變量t的生存函數(shù)如下。

    (1)

    風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)是度量死亡可能性的函數(shù),可以用密度函數(shù)f(t)和生存函數(shù)s(t)來(lái)表示

    (2)

    累積風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)為

    (3)

    根據(jù)觀測(cè)對(duì)象進(jìn)入或退出觀察的時(shí)間差別,生存分析經(jīng)常遇到的數(shù)據(jù)有完全數(shù)據(jù)和刪失數(shù)據(jù)[12]。對(duì)于高速公路交通事故救援,當(dāng)救援車(chē)輛到達(dá)傷者仍處于存活狀態(tài)時(shí),最終生還者的生存時(shí)間即為右刪失數(shù)據(jù)。Kaplan-Meier非參數(shù)估計(jì)方法能夠利用右刪失和非刪失數(shù)據(jù)的全部信息,因此在處理小樣本數(shù)據(jù)時(shí)為首選方法。

    假定n個(gè)獨(dú)立觀測(cè)值為(ti,ci)。其中:ti為生存時(shí)間;ci為觀測(cè)值i的刪失指標(biāo)變量。如果失敗發(fā)生,即傷者在救援人員內(nèi)到達(dá)時(shí)仍處于存活狀態(tài),ci取0,否則取l。如果t(1)

    (4)

    (5)

    2.2Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型

    Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型是生存分析模型中最常用的多因素分析方法[14],可以用來(lái)分析變量對(duì)生存率的影響,其基本形式如下。

    (6)

    式中:Xi(i=1,2,…,p)為個(gè)體i不隨時(shí)間改變的協(xié)變量,即影響生存率的因素;h0(t)為基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)函數(shù),它是全部協(xié)變量都為零時(shí)在t時(shí)刻的風(fēng)險(xiǎn)函數(shù);βi(i=1,2…,p)為變量參數(shù),若βi>0,表明該協(xié)變量為危險(xiǎn)因子,會(huì)對(duì)生存率出現(xiàn)負(fù)作用,βi<0表明該協(xié)變量為保護(hù)因子,可提高生存率,βi=0表明該變量對(duì)生存率沒(méi)有影響。exp(βi)為相對(duì)危險(xiǎn)度,指在其他協(xié)變量保持不變的前提下,Xi每改變1個(gè)單位,風(fēng)險(xiǎn)值比原水平改變exp(βi)倍。

    任意2個(gè)具有協(xié)變量X和X*的個(gè)體,其危險(xiǎn)率成比例

    (7)

    3數(shù)據(jù)分析

    3.1數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

    采用華東地區(qū)某高速公路交警支隊(duì)的事件記錄,集中包含了1500條事件數(shù)據(jù),記錄了事件處理過(guò)程中的接警時(shí)間、交警到場(chǎng)時(shí)間、車(chē)輛靠邊時(shí)間、現(xiàn)場(chǎng)撤除時(shí)間以及事件特征和環(huán)境特征,包括:事件發(fā)生的日期、時(shí)間,當(dāng)時(shí)的天氣,事件類(lèi)型、報(bào)警方式、傷亡人數(shù)、當(dāng)事車(chē)輛種類(lèi)等。通過(guò)查閱相關(guān)執(zhí)勤記錄則補(bǔ)充了一些必須的信息,包括:各種救援車(chē)輛的到場(chǎng)時(shí)間,事故發(fā)生地點(diǎn)的樁號(hào)等。

    篩選發(fā)生傷亡的事故數(shù)據(jù),共采集到399個(gè)樣本,對(duì)高速公路交通數(shù)據(jù)救援時(shí)間進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì),并用非參數(shù)K-S檢驗(yàn)救援時(shí)間分布的正態(tài)性,得P=0.002,樣本不符合正態(tài)分布,因此需采用非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法。對(duì)采集的定量和定性數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼和賦值,將星期分為星期一至星期天和其他法定節(jié)假日;將報(bào)警事件分成了4個(gè)時(shí)段,分別是早高峰時(shí)段(07:01~09:00時(shí))、白天時(shí)段(09:01~16:30時(shí))、晚高峰時(shí)段(16:31~20:00時(shí))和夜間時(shí)段(20:01~07:00時(shí)),并將事故類(lèi)型和天氣進(jìn)行分類(lèi)。模型變量的分組與賦值見(jiàn)表1。

    表1 變量說(shuō)明及賦值一覽

    3.2事故受傷人員的生存函數(shù)

    根據(jù)生存分析的Kaplan-Meier非參數(shù)估計(jì)計(jì)算得到生存函數(shù)的圖形,也即生存曲線,見(jiàn)圖2,該圖反映了傷者的生存概率。生存曲線如果比較陡峭說(shuō)明生存率低、生存時(shí)間短,反之則說(shuō)明生存率高、生存時(shí)間較長(zhǎng)。由圖2可見(jiàn),救援車(chē)輛在20min內(nèi)基本可以到達(dá)現(xiàn)場(chǎng),且隨著救援時(shí)間的增加,生存率逐漸降低,可以將生存率分成3種情況。

    圖2 事故受傷人員的生存曲線圖 Fig.2 Survival curves of the injured

    1)在0~7min之間,下降趨勢(shì)較為緩慢,說(shuō)明除受重創(chuàng)當(dāng)場(chǎng)死亡以外,傷者在這段時(shí)間內(nèi)死亡的人數(shù)并不多,生存率為94.8%。

    2)在7~14min之間,下降趨勢(shì)較為明顯,隨著救援時(shí)間的增加,累計(jì)生存率顯著下降,生存率從94.8%降至75.3%,說(shuō)明如果在14min內(nèi)沒(méi)有得到及時(shí)有效的醫(yī)療救援,傷者死亡的風(fēng)險(xiǎn)較大。

    3)最后,救援時(shí)間大于14min的傷者生存率下降的較為平緩。在救援車(chē)輛達(dá)到后仍保持生存狀態(tài)的傷者的生存時(shí)間用救援時(shí)間所代替,因此20min之后,生存率不再發(fā)生變化。

    3.3Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸建模

    本文將考慮星期、報(bào)警時(shí)段、事故類(lèi)型和天氣對(duì)傷員生存率的影響。事件不同的報(bào)警時(shí)段影響著道路的擁堵?tīng)顩r、救援單位救援力量的配置等,不同的事故形態(tài)影響著事故的嚴(yán)重程度和人員受傷嚴(yán)重程度,惡劣的氣候如冰雪、大霧、暴雨等,會(huì)導(dǎo)致路面打滑、駕駛員視線不良等,另外氣候條件也影響著救援車(chē)輛在路上所花費(fèi)的時(shí)間。

    為避免漏掉潛在的有價(jià)值的變量,采用向后消去法對(duì)變量進(jìn)行篩選及最大似然估計(jì),輸出結(jié)果如表2所示。通過(guò)變量方差分析發(fā)現(xiàn),X1(星期)、X3(事故類(lèi)型)和X4(天氣)這3個(gè)協(xié)變量對(duì)于生存率均沒(méi)有顯著影響,這些變量被剔除在最終的回歸模型之外,4步的篩選后只有X2(報(bào)警時(shí)段)變量(p<0.05)最終進(jìn)入模型中。

    表2 進(jìn)入回歸方程中的變量

    從表2可知,回歸系數(shù)為0.51,因此建立的Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型為

    h(t|X)=h0(t)exp(0.051X2)

    (8)

    Cox模型結(jié)果顯示,報(bào)警時(shí)段是影響生存率的主要因素,從回歸系數(shù)的符號(hào)來(lái)看,X2的系數(shù)大于零,說(shuō)明報(bào)警時(shí)段為危險(xiǎn)因子,會(huì)增加風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)值,降低生存率。為研究不同報(bào)警時(shí)段對(duì)生存率的影響,繼續(xù)對(duì)此分類(lèi)變量進(jìn)行最大似然估計(jì),并以白天時(shí)段(09:01~16:30時(shí))為參照時(shí)間,得出早高峰、晚高峰及夜間時(shí)段的相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)度分別為1.675,1.073,3.460,不同報(bào)警時(shí)段下的生存函數(shù)概率見(jiàn)圖3。由圖3可見(jiàn),夜間時(shí)段的生存率最低,風(fēng)險(xiǎn)度為白天時(shí)段的3.46倍,其次是早高峰時(shí)期。

    圖3 報(bào)警時(shí)段下的生存曲線圖 Fig.3 Survival curves of accident rescue time with alarm time

    4結(jié)論

    1)交通事故的救援時(shí)間對(duì)生存率有著直接的影響,且事故發(fā)生后7min之后,隨著救援時(shí)間的逐步增加,生存率顯著降低,14min之后即可降至75%以下,因此應(yīng)縮短事故發(fā)現(xiàn)時(shí)間和救援響應(yīng)時(shí)間,在接警14min之內(nèi)讓傷者得到必要的緊急救護(hù)。

    2)通過(guò)Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸建模,結(jié)果表明接警時(shí)段對(duì)生存率有著顯著影響,且為危險(xiǎn)因素,會(huì)降低生存率。傷者在早高峰、晚高峰及夜間時(shí)段的死亡風(fēng)險(xiǎn)分別是白天時(shí)段的1.675倍、1.073倍和3.460倍,因此要尤其加強(qiáng)夜間的交通事故管理和快速處置能力,通過(guò)縮短救援車(chē)輛到達(dá)現(xiàn)場(chǎng)時(shí)間提高傷者生存率。

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