Мобильная версия

Журнал «Медицина неотложных состояний» Том 19, №7, 2023

Дорожньо-транспортна травма як медико-санітарний наслідок надзвичайної ситуації техногенного характеру в Україні. Повідомлення друге: порівняльна характеристика клініко-епідеміологічних ознак (статі та віку)

Авторы: Гур’єв С.О. (1), Кушнір В.А. (1, 2), Соловйов О.С. (1), Кушнір Г.П. (1)
(1) — Державний заклад «Український науково-практичний центр екстреної медичної допомоги та медицини катастроф МОЗ України», м. Київ, Україна
(2) — Інститут державного управління та наукових досліджень з цивільного захисту, м. Київ, Україна

Рубрики: Медицина неотложных состояний

Разделы: Клинические исследования

Актуальність. Однією з основних причин смертності та інвалідизації населення в Україні є дорожньо-транспортна пригода (ДТП), крім того, за 2022–2023 роки кількість дорожньо-транспортних пригод із смертельними наслідками збільшилася. Мета дослідження: визначити особливості клініко-епідеміологічних характеристик дорожньо-транспортної травми як медико-санітарних наслідків надзвичайної ситуації у компонентах генеральної сукупності явища (ДТП). Матеріали та методи. Фактичним матеріалом дослідження були 1696 випадків дорожньо-транспортної травми, які було обрано методом незворотної рандомізації. Дослідження проводилося в період 2019–2020 років. Даний масив було розподілено відповідно до умов епідеміологічного експерименту на моделях натурного типу, що було сформовано відповідно до вимог та критеріїв закону великих чисел. Модель 1 — мегаполіс. До цієї моделі ввійшли постраждалі, які отримали травму й проходили лікування в мегаполісі (населення більше ніж 1 000 000). Модель 2 — сільська місцевість. До цієї моделі включено постраждалих, які отримали травму в сільській місцевості й проходили лікування в центральній районній лікарні. Модель 3 — обласне місто. До цієї моделі включено постраждалих, які отримали травму в місті (населення 300 000–500 000). Результати. У результаті дослідження встановлено, що в усіх моделях дослідження існує суттєва перевага травмованих чоловіків над особами жіночої статі, але такий показник найбільший у моделі 2 (сільська місцевість) — 79,05 %. Показники у моделі 1 (мегаполіс) та у моделі 3 (обласне місто) практично рівнозначні показнику змішаного режиму (63,65; 66,12 та 66,86 % відповідно). Привертає увагу і той факт, що показник питомої ваги тих, хто вижив, превалює над показником питомої ваги померлих в обох гендерних групах у всіх моделях дослідження. Найбільша летальність — у чоловіків та жінок, які отримали травму внаслідок ДТП у сільській місцевості (34,54 та 31,82 % відповідно), а найменша летальність — у чоловіків моделі 2 (обласне місто, 3,75 %) та у жінок моделі 1 (мегаполіс, 3,38 %). Також у результаті порівняльного аналізу встановлено, що на першому ранговому місці в усіх моделях дослідження перебувають постраждалі вікової групи 21–30 років. Люди працездатного віку (21–50 років) серед постраждалих унаслідок ДТП становлять у моделі 1 — 66,81 %, у моделі 2 — 58,10 %, а у моделі 3 — 53,69 %. Визначено, що майже в усіх вікових групах, крім вікової групи старше 71 року, найбільша летальність спостерігається у моделі 2 (сільська місцевість). Найвища летальність у всіх моделях дослідження зафіксована у віковій групі старше 71 року: модель 1 — 16,41 %, модель 2 — 44,44 %, модель 3 — 60,00 %. Найнижча летальність — у моделі 1 у віковій групі 21–30 років (2,17 %), у моделі 2 — у віковій групі 61–70 років (24,14 %), у моделі 3 — у віковій групі 21–30 років (7,02 %). Висновки. Клініко-епідеміологічна характеристика дорожньо-транспортної травми має специфічні особливості для мегаполіса, сільської місцевості та обласного міста, що є ознакою певних відмінностей інфраструктури моделей та життєдіяльності населення. Для всіх моделей дослідження характерно превалювання осіб чоловічої статі, але особливо це виражено у моделі 2 (сільська місцевість) — 79,05 %. Вікова ознака має суттєвий вплив на формування масиву постраждалих у моделях дослідження, найбільшу питому вагу в усіх моделях мають особи працездатного віку, що найбільше виражено у мегаполісі — 77,87 %. Вікова ознака суттєво впливає на результат перебігу травматичного процесу в усіх моделях дослідження і найбільш виражена у старших вікових групах. Найбільший масив постраждалих працездатного віку з негативним перебігом травматичного процесу є у сільській місцевості — 75,70 %. Порівняльна клініко-епідеміологічна характеристика дорожньо-транспортної травми в моделях дослідження вказує на подібність такої характеристики до країн, що розвиваються.

Background. One of the main causes of death and disability of the population in Ukraine is traffic accidents. In addition, in 2022–2023, the number of fatal traffic accidents increased. The purpose was to determine the peculiarities of the clinical and epidemiological characteristics of traffic injuries as medical and sanitary consequences of emergencies in the components of the totality of the phenomenon (traffic accident). Materials and methods. The actual material of the study was 1,696 cases of traffic injuries, which were selected by the method of irreversible randomization. The study was conducted in 2019–2020. This array was distributed according to the conditions of an epidemiological experiment on natural models, which was formed in accordance with the requirements and criteria of the law of large numbers. Model 1 is a metropolis. This model includes victims who were injured and were treated in a metropolis (population of more than 1,000,000). Model 2 — rural area. This model includes victims who were injured in rural areas and were treated at a central district hospital. Model 3 is a regional city. This model includes victims who were injured in the city (population of 300,000–500,000). Results. As a result of the study, it was found that in all research models there was a significant advantage of injured men over women, but this indicator was the highest in model 2 (rural area) — 79.05 %. Indicators in model 1 (metropolis) and in model 3 (regional city) were practically equivalent to the indicator of the mixed regime (63.65, 66.12 and 66.86 %, respectively). The fact that the specific weight of those who survived prevails over that of the deceased in both gender groups in all research models is also noteworthy. The mortality was highest in men and women who were injured as a result of road accidents in rural areas (34.54 and 31.82 %, respectively), the lowest in men of model 2 (regional city; 3.75 %) and in women of model 1 (metropolis; 3.38 %). Also, the comparative analysis showed that the victims in the age group of 21–30 years rank first in all research models. People of working age (21–50 years old) among the victims of road accidents make up 66.81 % in model 1, 58.10 % in model 2, and 53.69 % in model 3. It was found that in almost all age groups, except for those older than 71 years, the highest mortality was observed in model 2 (rural area). The mortality in all study models was highest in the age group over 71 years: model 1 — 16.41 %, model 2 — 44.44 %, model 3 — 60.00 %. The lowest mortality was in model 1 in the age group of 21–30 years (2.17 %), in model 2 in the age group of 61–70 years (24.14 %), in model 3 in the age group of 21–30 years (7.02 %). Conclusions. The clinical and epidemiological characteristics of traffic injuries have specific features for metropolis, rural area, and regional city, which is a sign of certain differences in the infrastructure of models and the lifestyle of the population. All research models are characterized by the predominance of men, but this is especially pronounced in model 2 (rural area) — 79.05 %. The age factor has a significant influence on the formation of the array of victims in the research models, the largest specific weight in all models belongs to people of working age, which is most pronounced in the metropolis — 77.87 %. Age has a significant impact on the outcome of the traumatic process in all research models and is most pronounced in older age groups. The largest array of victims of working age with a negative course of the traumatic process was in rural areas — 75.70 %. Comparative clinical and epidemiological analysis of road traffic injuries in research models indicate the similarity of characteristics to developing countries.

Ключевые слова

дорожньо-транспортна пригода; дорожньо-транспортна травма; клініко-епідеміологічна характеристика; постраждалі; вік; стать; порівняльний аналіз

traffic accident; traffic injury; clinical and epidemiological characteristics; victims; age; gender; comparative analysis

doi: http://dx.doi.org/10.22141/2224-0586.19.7.2023.1629

Вступ

Однією з основних причин смертності й травмування населення в Україні є дорожньо-транспортна пригода (ДТП) [1]. З моменту повномасштабного вторгнення російської федерації на суверенну територію України кількість ДТП збільшилася [2]. Наприклад, у Волинській області цього року порівняно з відповідним періодом 2021 року кількість ДТП збільшилася на 45 %. Також велика кількість ДТП зафіксована у Київській, Львівській, Дніпропетровській областях [2], хоча найбільша питома вага ДТП завжди спостерігалася у великих містах (мегаполісах) [3–5].

Відповідно до кодексу Цивільного захисту України, дорожньо-транспортні пригоди відносяться до надзвичайних ситуацій техногенного характеру [6]. Крім того, привертає увагу той факт, що дорожньо-транспортна травма (ДТТ) супроводжується тяжкими медико-санітарними наслідками, зокрема високою летальністю та інвалідизацією постраждалих [7–9]. У всьому світі, а особливо в країнах, що розвиваються, дорожньо-транспортна травма є однією із провідних причин смерті дітей [10, 11].

Клініко-епідеміологічна характеристика є важливою складовою комплексної характеристики дорожньо-транспортної травми. Вивченню клініко-епідеміологічної характеристики ДТТ як у всьому світі, так і в Україні присвячено багато наукових публікацій [12–14], оскільки клініко-епідеміологічна характеристика ДТТ враховується при розробці маршрутизації постраждалих та клінічних протоколів надання медичної допомоги [15].

У наших попередніх дослідженнях [16] нами було надано досить ретельну клініко-епідеміологічну характеристику у загальному масиві дослідження. Однак компоненти загального масиву мають певні особливості, що потребує проведення порівняльної характеристики показників за моделями дослідження.

На виникнення дорожньо-транспортної травми та летальність впливають такі фактори, як географічні особливості місцевості, розвиток інфраструктури, соціально-економічні особливості регіону, а також рівень надання медичної допомоги [17, 18]. Оскільки на виникнення ДТП та ДТТ впливають багато факторів, структура клініко-епідеміологічної характеристики може суттєво відрізнятися. У відкритих джерелах наукової та спеціальної інформації не знайдено порівняльної клініко-епідеміологічної характеристики залежно від місця отримання ДТТ (сільська місцевість, обласний центр, мегаполіс) та рівня надання медичної допомоги.

Вивчення порівняльної клініко-епідеміологічної характеристики ДТТ дозволить розробити ефективні протоколи надання медичної допомоги залежно від рівня надання такої допомоги.

Мета дослідження: визначити особливості клініко-епідеміологічних характеристик ДТТ як медико-санітарних наслідків надзвичайної ситуації у компонентах генеральної сукупності явища (ДТП).

Матеріали та методи

Об’єкт дослідження

Фактичним матеріалом дослідження були 1696 випадків ДТТ, що було обрано методом незворотної рандомізації із загального масиву 21 000 постраждалих за методологією випадкових чисел. Дослідження проводилось у період 2019–2020 років. Даний масив було розподілено відповідно до умов епідеміологічного експерименту на моделях натурного типу, що було сформовано відповідно до вимог та критеріїв закону великих чисел. Обсяг дослідження за кожною моделлю перевищував необхідне та достатнє, що дозволило провести повноцінний аналіз фактичного матеріалу дослідження й отримати вірогідні результати. Обсяг дослідження натурної моделі 1 (мегаполіс) становив 1139 постраждалих із ДТТ, моделі 2 (сільська місцевість) — 315 випадків, моделі 3 (обласне місто) — 242 постраждалі.

Дослідження проведено відповідно до плану виконання дисертаційної роботи на тему «Дорожньо-транспортна травма (клініко-епідеміологічна, клініко-нозологічна характеристика, клінічні особливості перебігу травматичного процесу, принципи надання медичної допомоги)», затвердженої на вченій раді ДЗ «Український науково-практичний центр екстреної медичної допомоги та медицини катастроф МОЗ України (протокол засідання вченої ради № 6 від 15 грудня 2020 року) та з дотриманням умов Гельсінської декларації та схвалено комісією з біоетики ДЗ «Український науково-практичний центр екстреної медичної допомоги та медицини катастроф МОЗ України (протокол № 10 від 8 грудня 2020 року).

Методи дослідження

Аналіз фактичного матеріалу дослідження проводився із застосуванням законів формальної логіки, методів параметричної та непараметричної статистики, фрактального аналізу.

Вірогідність закономірності та зв’язку було визначено методом розрахунку поліхоричного показника зв’язку та критерію Пірсона (χ2) із подальшим порівнянням отриманих результатів із значенням показника за таблицями Снедекора.

Порівняння проводилося за кожною клініко-епідеміологічною ознакою, а саме: стать, вік. Аналіз клініко-епідеміологічної ознаки участі в русі буде наведено в наступному повідомленні з дидактичних міркувань.

Для розрахунку даних використовувалася ком-п’ютерна програма Statistica.

Результати

Однією з важливих клініко-епідеміологічних характеристик ДТТ є гендерна ознака.

Результати розподілу масиву дослідження за гендерною ознакою у моделях дослідження наведено на рис. 1.

При аналізі даних рис. 1 встановлено, що у всіх моделях дослідження існує суттєва перевага травмованих чоловіків, але такий показник найбільший у моделі 2 (сільська місцевість) — 79,05 %. Показники у моделі 1 (мегаполіс) та у моделі 3 (обласне місто) практично рівнозначні показнику змішаного режиму. Показник питомої ваги чоловіків у моделі 2 на 12,19 % в абсолютному значенні інтенсивного показника або на 18,23 % більше від показника базового рівня.

Аналіз випадків довів, що такий розподіл обумовлений у першу чергу особливостями життєдіяльності постраждалих у моделях дослідження.

Для верифікації впливу гендерної ознаки на результат перебігу травматичного процесу та встановлення залежності такого впливу від характеристик моделей вивчення був проведений аналіз розподілу за цими ознаками. Аналіз було проведено за методикою порівняння, результати якого наведено в табл. 1.

При порівняльному аналізі даних табл. 1 встановлено, що показник питомої ваги тих, хто вижив, превалює над показником питомої ваги загиблих в обох гендерних групах у всіх моделях вивчення і у змішаному масиві. Крім того, спостерігається значна різниця у показниках загиблих в обох гендерних групах за моделями вивчення.

У моделях вивчення 1 і 3 цей показник у чоловіків становить 4,9 і 3,75 % відповідно, що у 2,3–3,5 раза вище за показник змішаного масиву. Водночас показник у моделі 2 становить 34,54 %, що більше, ніж у 3 рази, за показник у змішаному масиві.

В осіб жіночої статі, які постраждали внаслідок ДТП, відзначається інша тенденція, а саме — показник летальності у жінок в моделі 1 становить 3,38 %, що в 2,4 раза менше за показник загального масиву. У моделі 2 такий показник становить 31,82 %, що майже у 4 рази більше за показник у змішаному масиві, а показник летальності у моделі 3 становить 12,20 %, що майже у 1,5 раза більше за показник змішаного масиву.

Отже, можна дійти висновку, що у змішаному масиві на формування показника летальності найбільший вплив справляє модель 2 (сільська місцевість).

Таким чином, узагальнюючи викладене вище, ми встановили, що ознака статі має різний вплив на результат перебігу травматичного процесу в моделях дослідження, тобто мають вплив соціально-економічні та інфраструктурні особливості життєдіяльності населення України, у тому числі умови надання медичної допомоги.

У результаті проведеного поліхоричного аналізу встановлено, що між ознакою статі, перебігом травматичного процесу та характеристикою моделей дослідження в постраждалих унаслідок ДТП існує позитивний (φ2 = 0,0956), сильний (С = 0,2953) та високовірогідний зв’язок (χ2 = 162,06), а вищезазначені положення містяться в межах поля вірогідності.

Іншою важливою ознакою клініко-епідеміологічної характеристики ДТТ є ознака віку. Розподіл по моделях дослідження за віковою ознакою наведено в табл. 2.

При порівняльному аналізі даних табл. 2 встановлено, що на першому ранговому місці в усіх моделях дослідження містяться постраждалі вікової групи 21–30 років. Люди працездатного віку (21–50 років) серед постраждалих внаслідок ДТП становлять у моделі 1 — 66,81 %, у моделі 2 — 58,10 %, а у моделі 3 — 53,69 %. Також привертає увагу той факт, що у моделях дослідження 1 і 2 травмовані у віці старше 71 року становлять 5,8 і 5,7 % відповідно. Причому в моделі 3 показник питомої ваги постраждалих значно нижче від 3,3 %. Крім того, у травмованих існує суттєва різниця у показнику питомої ваги групи, що в 1,5 раза нижче від показника змішаного масиву в моделі 2 і становить 13,33 %.

Отже, існує наявна залежність від виникнення пошкоджень у результаті ДТП від ознаки віку в постраждалих за моделями вивчення, що є відображенням громадської та соціальної активності постраждалих.

У результаті проведеного поліхоричного аналізу встановлено, що між ознакою віку та характеристикою моделей дослідження в постраждалих унаслідок ДТП існує позитивний (φ2 = 0,0397), сильний (С = 0,1954) та вірогідний зв’язок (χ2 = 67,35), а вищезазначені положення містяться в межах поля вірогідності.

З метою верифікації впливу вікової ознаки та моделі дослідження на результат перебігу травматичного процесу проведено порівняльний аналіз за цими ознаками. З дидактичної точки зору, результати такого аналізу наведено в табл. 3, 4.

Зважаючи на важливість даної ознаки (вік) для формування загальної характеристики ДТТ як явища та формування прогнозу перебігу травматичного процесу у постраждалих унаслідок ДТП, було визнано за доцільне та необхідне провести аналіз розподілу загального масиву постраждалих за віковою ознакою в результативних групах у кожній моделі дослідження.

При порівняльному аналізі даних табл. 3 (постраждалі з позитивним результатом перебігу травматичного процесу) в групі до 20 років найбільшу питому вагу мають постраждалі в обласному місті (модель 3) — 23,45 %, на другому ранговому місці перебувають постраждалі моделі 2 — 14,90 %, а на останньому ранговому місці перебувають постраждалі моделі 1 — 6,24 %. У віковій групі до 20 років співвідношення максимального та мінімального показників становить 3,76, що свідчить про високу дисипацію розподілу. У віковій групі 21–30 років на першому ранговому місці перебувають постраждалі моделі 3 — 25,36 %, на другому ранговому місці перебувають постраждалі моделі 1 — 24,89 %, на останньому ранговому місці перебувають постраждалі моделі 2 — 24,03 %. У групі 21–30 років співвідношення максимального та мінімального показників становить 1,05, що вказує на досить низьку дисипацію розподілу.

На першому ранговому місці у віковій групі 31–40 років перебувають постраждалі, які отримали травму в умовах мегаполісу (модель 1) — 24,61 %, на другому місці перебувають постраждалі моделі 2 — 16,83 %, а найменшу питому вагу мають постраждалі моделі 3 — 14,83 %. У групі 31–40 років співвідношення максимального та мінімального показників становить 1,66, що вказує на низьку дисипацію розподілу.

Найбільшу питому вагу у віковій групі 41–50 років мають постраждалі, які отримали травму в умовах мегаполіса — 18,27 %, на другому місці — в умовах сільської місцевості, 16,83 %, найменшу питому вагу мають постраждалі, які отримали травму в умовах обласного міста, 14,35 %. У групі 41–50 років співвідношення максимального та мінімального показників становить 1,27, що вказує на низьку дисипацію розподілу.

У групі 51–60 років на першому ранговому місці перебувають постраждалі сільської місцевості — 12,02 %, на другому місці — мегаполіса, 11,11 %, а найменшу питому вагу мають постраждалі, які отримали пошкодження в умовах обласного міста, 11,01 %. Різниця між показниками питомої ваги становить тільки 1,01 %, тобто дані перебувають у межах статистичної похибки. У групі 51–60 років співвідношення максимального та мінімального показників становить 1,09, що вказує на досить низьку дисипацію розподілу.

На першому ранговому місці у віковій групі 61–70 років перебувають постраждалі, які отримали травму в умовах сільської місцевості — 10,58 %, а на останньому ранговому місці — в умовах обласного міста, 9,09 %. У групі 61–70 років співвідношення максимального та мінімального показників становить 1,07, що вказує на досить низьку дисипацію розподілу.

У віковій групі старше 71 року на першому ранговому місці перебувають постраждалі моделі 1 — 5,14 %, на другому місці — постраждалі сільської місцевості, 4,81 %, а на останньому ранговому місці — постраждалі, які отримали травму в обласному місті, 1,91 %.

У групі старше 71 року співвідношення максимального та мінімального показників становить 2,69, що вказує на високу дисипацію розподілу.

Підбиваючи підсумок, необхідно зауважити, що характеристики моделі дослідження у масиві тих, хто вижив, мають суттєвий вплив на виникнення пошкоджень у постраждалих унаслідок ДТП, особливо такий вплив виражений у віковій групі до 20 років та старше 71 року, менш виражений вплив спостерігається у віковій групі 31–40 років. Вплив характеристик моделі дослідження в інших вікових групах майже відсутній.

З іншого боку, в масиві тих, хто вижив, моделі 1 за віковою ознакою показники питомої ваги є наближеними до показників загального масиву, що перебувають у межах статистичної похибки.

У моделі сільської місцевості розподіл травмованих, які вижили, частково відрізняється від такого у загальному масиві. У віковій групі до 20 років різниця становить 11,88 % від показника базового рівня на користь масиву тих, хто вижив. Подібна тенденція простежується у віковій групі 21–30 років, де різниця становить 9,68 %. У віковій групі 31–40 років простежується протилежна тенденція, показник у загальному масиві перебільшує такий на 10,14 %. У віковій групі 41–50 років спостерігається подібна тенденція з перевищенням масиву тих, хто вижив, на 3,61 %. Така ж тенденція спостерігається у віковій групі 51–60 років, де показник на 11,94 % перебільшує показник базового рівня. Зворотна тенденція простежується у віковій групі 61–70 років, де показник питомої ваги постраждалих, які вижили, перевищує такий у загальному масиві на 14,88 %. У постраждалих віком старше 71 року показник питомої ваги у загальному масиві перебільшує такий у масиві тих, хто вижив, на 15,76 %. У групі тих, хто вижив у сільській місцевості, співвідношення максимального й мінімального становить 4,99, що в 1,3 раза перебільшує показник у змішаному масиві, що вказує на значну дисипацію розподілу, тобто у моделі «сільська місцевість» вікова ознака травмованих суттєво впливає на виживання постраждалих і на отримання травми.

У моделі 3 (обласне місто) показник питомої ваги постраждалих, які вижили, перебільшує показник змішаного масиву (тобто показник базового рівня) в групі до 20 років на 7,08 %, у віковій групі 21–30 років — на 7,64 %; у віковій групі 31–40 років — на 3,31 %. У віковій групі 41–50 років значення питомої ваги нижче такої у змішаному масиві на 8,60 %. У групі 51–60 років значення питомої ваги постраждалих, які вижили, на 2,18 % перебільшує показник змішаного масиву. У віковій групі старше 71 року значення питомої ваги тих, хто вижив, нижче такого у змішаному масиві на 53,68 %. Показник співвідношення максимального й мінімального у моделі 3 становить 13,78, що вказує на досить високий рівень дисипації розподілу.

Узагальнюючи дані, які наведені вище, слід зауважити, що ознака віку має вплив на виживання постраждалих насамперед в обласному місті (модель 3) та меншою мірою — у сільській місцевості (модель 2).

При аналізі даних табл. 4 необхідно звернути увагу, що серед постраждалих з негативним перебігом травматичного процесу в групі до 20 років на першому ранговому місці перебувають постраждалі моделі 3 — 12,12 %, на другому ранговому місці — моделі 1, 12,00 %, а на третьому місці — постраждалі моделі 2 з показником питомої ваги 10,28 %. Показник співвідношення максимального й мінімального у віковій групі до 20 років становить 1,18, що вказує на досить низький рівень дисипації розподілу. У віковій групі 21–30 років на першому ранговому місці перебувають постраждалі моделі 2 (17,76 %), а на останньому ранговому місці — постраждалі моделі 1 (12,00 %). Показник співвідношення максимального й мінімального у віковій групі 21–30 років становить 1,48, що вказує на низький рівень ди-

сипації розподілу. У віковій групі 31–40 років на першому ранговому місці з показником питомої ваги 22,43 % перебувають померлі постраждалі в моделі дослідження «сільська місцевість», найменша питома вага померлих унаслідок ДТП відзначається у моделі 3 (обласне місто) — 9,09 %. Показник співвідношення максимального й мінімального у віковій групі 31–40 років становить 2,47, що вказує на високу дисипацію розподілу. Найбільша питома вага померлих у віковій групі 41–50 років зафіксована в моделі 3 — 24,24 %, а найнижча питома вага померлих зафіксована в моделі 1 — 16,00 %. Показник співвідношення максимального й мінімального у віковій групі 41–50 років становить 1,52, що вказує на помірний рівень дисипації розподілу. Найбільша питома вага померлих у віковій групі 51–60 років зафіксована у моделі 2 — 16,82 %, на другому місці — постраждалі моделі 1 — 10,00 %, а найнижча питома вага зафіксована у моделі 3 — 9,09 %. Показник співвідношення максимального й мінімального у віковій групі 51–60 років становить 1,85, що вказує на помірний рівень дисипації розподілу. У групі 61–70 років на першому ранговому місці перебувають померлі моделі 3 із показником питомої ваги 15,16 %, а найнижча питома вага зафіксована у моделі 2 — 6,54 %. Показник співвідношення максимального й мінімального у віковій групі 61–70 років становить 2,32, що вказує на високий рівень дисипації розподілу. У віковій групі старше 71 року найбільша питома вага померлих постраждалих зафіксована у моделі 1 — 22,00 %, а найнижча питома вага простежується у моделі дослідження 2 — 7,48 %. Показник співвідношення максимального й мінімального у віковій групі 21–30 років становить 2,94, що вказує на високий рівень дисипації розподілу.

Отже, ознака моделі дослідження має найбільший вплив у вікових групах: 31–40, 51–60, 61–70 років та старше 71 року, але такий вплив наявний і в інших групах, тільки менш виражено.

З іншого боку, у моделі 1 (мегаполіс) вікової групи до 20 років частка постраждалих становить 12,00 % загиблих цієї моделі, що на 45,83 % більше за показник змішаного масиву. У віковій групі 21–30 років частка постраждалих також становить 12,00 %, але такий показник на 50,68 % менше за показник базового рівня. У віковій групі 31–40 років питома вага постраждалих становить 18,00 %, що на 25,99 % нижче за показник змішаного масиву. У віковій групі 41–50 років питома вага постраждалих становить 16,00 %, що на 11,99 % менше за показник змішаного масиву. У групі 51–60 років питома вага становить 10,00 %, що на 9,58 % нижче за значення змішаного масиву. У віковій групі 61–70 років такий показник становить 10,00 %, що тільки на 2,67 % вище за показник змішаного масиву. У постраждалих старше 71 року питома вага становить 22,00 %, що у 3,74 раза вище за показник змішаного масиву дослідження. Співвідношення максимального й мінімального показника становить 2,2 — це свідчить про високий рівень дисипації розподілу.

У моделі 2 (сільська місцевість) серед померлих постраждалих у віковій групі до 20 років питома вага становить 10,28 %, що на 22,88 % нижче за показник змішаного масиву. У віковій групі 21–30 років даної моделі показник питомої ваги становить 17,76 %, що на 18,94 % нижче за показник у змішаному масиві дослідження. Померлі постраждалі віком 31–40 років становлять 22,43 %, що на 20,87 % вище за показник змішаного масиву. У віковій групі 41–50 років питома вага померлих становить 18,69 %, що на 7,04 % вище за показник у змішаному масиві. У віковій групі 51–60 років померлі постраждалі становлять 16,82 %, що на 23,22 % більше за показник у змішаному масиві. Померлі віком 61–70 років внаслідок ДТП у масиві цієї моделі становлять 6,54 %, що на 32,85 % менше за показник змішаного масиву. Померлі постраждалі віком старше 71 року становлять 7,48 %, що на 46,76 % вище за показник змішаного масиву. Коефіцієнт співвідношення максимального й мінімального показника становить 4,43, що вказує на досить високий рівень дисипації розподілу.

У моделі дослідження 3 (обласне місто) в постраждалих з негативним результатом перебігу травматичного процесу частка померлих у віці до 20 років становить 12,12 %, що на 44,66 % нижче за показник змішаного масиву. На вікову групу 21–30 років припадає 12,12 % померлих, що на 48,56 % нижче від показника загального масиву. У віковій групі 31–40 років частка постраждалих становить 9,09 %, що на 35,30 % нижче за значення у загальному масиві. У цій моделі дослідження на померлих віком 41–50 років припадає найбільша частка — 24,24 %, цей показник на 54,39 % вищий за показник загального масиву. У віковій групі 51–60 років частка становить 9,09 %, що на 9,08 % нижче за показник у змішаному масиві. У віковій групі 61–70 років питома вага становить 15,16 %, що на 52,82 % більше за показник у загальному масиві. Померлі постраждалі віком старше 71 року становлять 18,18 % масиву померлих, що у 4,4 раза більше за показник загального масиву. Коефіцієнт співвідношення максимального й мінімального показників становить 2,67, що вказує на високу дисипацію розподілу.

Враховуючи дані, які наведені вище, слід зауважити, що вікові ознаки мають вагомий вплив на виникнення негативного результату перебігу травматичного процесу в травмованих у результаті ДТП у всіх трьох моделях вивчення, але найбільш виражений вплив спостерігається у моделі 2 (сільська місцевість).

У результаті проведеного поліхоричного аналізу даних табл. 3, 4 встановлено, що між ознакою віку, перебігом травматичного процесу та властивістю моделей дослідження в постраждалих внаслідок ДТП існує позитивний (φ2 = 0,0752), сильний (С = 0,2644) та високовірогідний зв’язок (χ2 = 127,45), а вищезазначені положення містяться в межах поля вірогідності.

Для верифікації впливу характеристик моделей дослідження на летальність у постраждалих унаслідок ДТП різних вікових груп нами зроблено порівняльний аналіз показників летальності, дані якого наведено в табл. 5.

При аналізі даних табл. 5 встановлено, що майже в усіх вікових групах, крім вікової групи старше 71 року, найбільша летальність спостерігається у моделі 2 (сільська місцевість). У вікових групах коефіцієнт співвідношення максимального та мінімального значень за моделями дослідження є різним. У віковій групі до 20 років цей показник становить 3,47, у віковій групі 21–30 років — 12,69, у віковій групі 31–40 років — 12,52, у віковій групі 41–50 років — 9,42, у віковій групі 51–60 років — 10,84 %, у віковій групі 61–70 років — 5,36, у віковій групі старше 71 року — 3,66.

При аналізі даних коефіцієнтів співвідношення можна встановити, що найсильніший вплив властивостей моделі простежується у постраждалих працездатного віку (21–50 років), що свідчить про безпосередній вплив особливостей життєдіяльності населення різних моделей дослідження.

Також привертає увагу той факт, що показники летальності моделі 3 (обласний центр) перебувають на другому ранговому місці, а моделі 1 — на третьому ранговому місці. Такий розподіл рангових місць летальності прогностично може бути пов’язаний з рівнем, своєчасністю та повнотою надання медичної допомоги постраждалим у результаті ДТП.

У результаті проведеного поліхоричного аналізу даних табл. 5 встановлено, що між ознакою віку, летальністю та властивістю моделей дослідження в постраждалих унаслідок ДТП існує позитивний (φ2 = 0,0759), сильний (С = 0,2657) та вірогідний зв’язок (χ2 = 14,42), а вищезазначені положення містяться в межах поля вірогідності.

Для підтвердження та верифікації впливу характеристик моделей на виникнення летальності було проведено порівняльний аналіз, результати якого наведено на рис. 2.

Дані рис. 2 дозволяють встановити, що найбільший ризик летальності мають постраждалі сільської місцевості (модель 2), на другому місці — жителі обласних міст, а найменший ризик мають постраждалі в мегаполісі (модель 1). Коефіцієнт співвідношення максимального та мінімального показників летальності становить 7,74, тому можна говорити про значний вплив моделі дослідження на виникнення летального результату внаслідок ДТП. Більш детально це питання буде висвітлено у подальших дослідженнях.

Обговорення

Аналіз результатів дослідження дозволяє зауважити, що в цілому існують суттєві відмінності у статево-вікових характеристиках постраждалих, які отримали травму внаслідок ДТП, за моделями дослідження, і це є відображенням життєдіяльності населення та соціально-економічних умов моделей дослідження, зокрема про це свідчать гендерні відмінності. У сільській місцевості (модель 2) значно більша питома вага чоловіків у масиві постраждалих, у цілому це відповідає даним джерел наукової інформації стосовно країн, що розвиваються [19–21], та пов’язане з недосконалою інфраструктурою сільської місцевості. На особливу увагу заслуговує різниця у летальності залежно від статевої ознаки у моделях дослідження. Наприклад, найбільша летальність у чоловіків та жінок спостерігається у моделі 2 (сільська місцевість), на другому місці у чоловіків — модель 1 (мегаполіс), а у жінок — модель 3 (обласне місто). Варто зауважити, що такий розподіл також характерний для країн, що розвиваються. Значною мірою така різниця у розподілі обумовлена рівнем та якістю надання допомоги. Водночас варто зауважити, що існує суттєвий вплив статевої ознаки на результат перебігу травматичного процесу в постраждалих унаслідок ДТП у всіх моделях дослідження, але найбільш виражений вплив спостерігається в умовах обласного міста.

Встановлено, що ознака віку має суттєвий вплив на формування масиву постраждалих у кожній моделі дослідження. Хоча в усіх моделях дослідження превалюють постраждалі працездатного віку, найбільша питома вага таких постраждалих має місце в моделі мегаполісу, найменша — в моделі обласного міста. Також у моделі 1 є найменший показник постраждалих до 20 років, а у моделі 3 — старше 71 року. Такий характер розподілу більш притаманний країнам, що розвиваються [5, 21, 24]. Крім того, у результаті дослідження встановлено вплив вікової ознаки на перебіг травматичного процесу в усіх моделях дослідження. Найбільша летальність спостерігається у постраждалих старших вікових груп та у постраждалих працездатного віку, причому найбільший масив загиблих — віком до 20 років та 41–50 років у моделі 3 (обласне місто), у 21–40 років найбільша питома вага у моделі 2 (сільська місцевість), у мегаполісі перше рангове місце відсутнє в усіх вікових групах. Таким чином, найбільший вплив вікової ознаки на виникнення негативного результату перебігу травматичного процесу в постраждалих має місце у моделі 2 (сільська місцевість).

Аналіз випадків довів, що такі особливості обумовлені трьома причинними факторами: рівнем та якістю медичної допомоги, що найбільш розвинута в моделі 1 (мегаполіс); якістю та розвиненістю транспортної інфраструктури; застосуванням транспортних засобів у повсякденному житті.

Узагальнюючи вищевикладене, можна зауважити, що статево-вікова характеристика масиву постраждалих з ДТТ у моделях дослідження більш характерна для країн, що розвиваються. В умовах України таке дослідження проведено вперше.

Обмеження дослідження. Певні обмеження дослідження пов’язані з великою кількістю осіб, які травмуються внаслідок ДТП, — щороку до 45 000. Тому провести дослідження в обсязі генеральної сукупності явища практично неможливо. Крім того, критерієм виключення була двоколісна та рейкова травма.

Висновки

1. Клініко-епідеміологічна характеристика дорожньо-транспортної травми має специфічні особливості для мегаполіса, сільської місцевості та обласного міста, що є ознакою певних відмінностей інфраструктури моделей та життєдіяльності населення.

2. Для всіх моделей дослідження характерно превалювання осіб чоловічої статі, але особливо це виражено у моделі 2 (сільська місцевість) — 79,05 %.

3. Вікова ознака має суттєвий вплив на формування масиву постраждалих у моделях дослідження, найбільшу питому вагу в усіх моделях мають особи працездатного віку, що найбільш виражено у мегаполісі — 77,87 %.

4. Вікова ознака має суттєвий вплив на результат перебігу травматичного процесу в усіх моделях дослідження і найбільш виражена у старших вікових групах.

5. Найбільший масив постраждалих працездатного віку з негативним перебігом травматичного процесу відзначений у сільській місцевості — 75,70 %.

6. Порівняльна клініко-епідеміологічна характеристика дорожньо-транспортної травми в моделях дослідження вказує на подібність такої характеристики до країн, що розвиваються.

Конфлікт інтересів. Автори заявляють про відсутність конфлікту інтересів та власної фінансової зацікавленості при підготовці даної статті.

Внесок авторів. Гур’єв С.О. — концепція та дизайн дослідження; Кушнір В.А. — збір і обробка матеріалів, написання тексту; Соловйов О.С. — обробка матеріалів; Кушнір Г.П. — збір даних, аналіз інформації.

Отримано/Received 09.08.2023

Рецензовано/Revised 25.09.2023

Прийнято до друку/Accepted 30.10.2023

Список литературы

DTP v Ukrayini: skilky lyudey travmuyetsya i hyne na dorohakh. URL: https://ru.slovoidilo.ua/2021/07/21/infografika/obshhestvo/dtp-ukraine-skolko-chelovek-travmiruetsya-i-gibnet-dorogax. (in Ukrainian).
V Ukrayini zrostaye kilkist DTP z travmovanymy y zahyblymy: v antyreytynhu try oblasti. Ekonomichna pravda. URL: https://www.epravda.com.ua/news/2023/09/13/704253/. (in Ukrainian).
Melnychenko O.I., Hrysyuk YU.S., Haranskyy O.V., Chechet A.M. Traffic accidents in Kyiv and their consequences. Project management, system analysis and logistics. Technical series. 2011. Вип. 8. С. 234-238. URL: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Upsal_2011_8_63 (in Ukrainian).
Nilsbakken I.W., Cuevas-Østrem M., Wisborg T. et al. Effect of urban vs. remote settings on prehospital time and mortality in trauma patients in Norway: a national population-based study. Scand. J. Trauma Resusc. Emerg. Med. 2023. 31. 53. https://doi.org/10.1186/s13049-023-01121-w.
Shahsavari S., Mohammadi А., Mostafaei S., Zereshki Е., Mohammad Tabatabaei S.М. Analysis of injuries and deaths from road traffic accidents in Iran: bivariate regression approach. MC Emergency Medicine. 2022. 22. 130. https://doi.org/10.1186/s12873-022-00686-6.
Kodeks tsyvilʹnoho zakhystu Ukrayiny. Kodeks Ukrayiny № 5403-VI, 2.10.2012 [quoted 4.10.2023]. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/5403-17#Text (in Ukrainian).
El Mestoui Z., Jalalzadeh H., Giannakopoulos G.F., Zuidema W.P. Incidence and etiology of mortality in polytrauma patients in a Dutch level I trauma center. European Journal of Emergency Medicine. 2017. 24(1). 49-54.
Road Traffic Injuries and Deaths — A Global Problem. https://www.cdc.gov/injury/features/global-road-safety/index.html.
Guriev S., Yaroviy D., Kushnir V. The structure of disability among the victims of road accidents in Ukraine. Trauma [Internet]. 2021 Nov. 5 [cited 2023 Oct. 30]. 19(4). 47-50. Available from: https://trauma.zaslavsky.com.ua/index.php/journal/article/view/641 (in Ukrainian).
Naqvi G., Johansson G., Yip G., Rehm A., Carrothers A., Stöhr K. Mechanisms, patterns and outcomes of pediatric polytrauma in a UK major trauma centre. Ann. R. Coll. Surg. Engl. 2017. 99. 39-45. https://doi.org/10.1308/rcsann.2016.0222.
Nunez-Samudio V., Mayorga-Marín F., LopezCastillo H., Landires I. Epidemiological Characteristics of Road Traffic Injuries Involving Children in Three Central American Countries, 2012-2015. Int. J. EnvironResPublicHealth. 2020. 18(1). 37. Published 2020 Dec 23. doi: 10.3390/ijerph18010037.
Lee D., Guldmann J.M., von Rabenau B. Impact of Driver’s Age and Gender, Built Environment, and Road Conditions on Crash Severity: A Logit Modeling Approach. Int. J. Environ. Res. Public Health. 2023 Jan 28. 20(3). 2338. doi: 10.3390/ijerph20032338.
Guryev S., Kusnir V., Soloviov O. Clinical and epidemiological characteristics of road traffic injuries in the conditions of a metropolis. Trauma [Internet]. 2023 May 8 [cited 2023 Oct. 30]. 24(1). 14-9. Available from: https://trauma.zaslavsky.com.ua/index.php/journal/article/view/926 (in Ukrainian).
Onieva-García M.Á., Martínez-Ruiz V., Lardelli-Claret P. et al. Gender and age differences in components of traffic-related pedestrian death rates: exposure, risk of crash and fatality rate. Inj. Epidemiol. 2016. 3. 14. https://doi.org/10.1186/s40621-016-0079-2.
Whitaker J., OʼDonohoe N., Denning M., Poenaru D., Guadagno E., Leather A.J.M., Davies J.I. Assessing trauma care systems in low-income and middle-income countries: a systematic review and evidence synthesis mapping the Three Delays framework to injury health system assessments. BMJ Glob. Health. 2021 May. 6(5). e004324. doi: 10.1136/bmjgh-2020-004324.
Guryev S., Kushnir V., Kushnir H. Traffic injury as a medical and sanitary consequence of a man-made emergency in Ukraine. Report one: clinical and epidemiological characteristics. Emergency Medicine. 2023. 19(5). 370-377. https://doi.org/10.22141/2224-0586.19.5.2023.1613.
Hyder A.A., Hoe C., Hijar M., Peden M. The political and social contexts of global road safety: challenges for the next decade. Lancet. 2022 Jul 9. 400(10346). 127-136. doi: 10.1016/S0140-6736(22)00917-5. Epub 2022 Jun 30.
Razzak J.A., Bhatti J., Wright K., Nyirenda M., Tahir M.R., Hyder A.A. Improvement in trauma care for road traffic injuries: an assessment of the effect on mortality in low-income and middle-income countries. Lancet. 2022 Jul 23. 400(10348). 329-336. doi: 10.1016/S0140-6736(22)00887-X.
Zhang S., Xiao X., Wang J., et al. Epidemiological and clinical characteristics of road traffic crashes related thoracic traumas: analysis of 5095 hospitalized chest injury patients. J. Cardiothorac. Surg. 2021. 16(1). 220. Published 2021 Aug 4. doi: 10.1186/s13019-021-01599-4.
Degais W., Awooda H., Elnimeiri M., Kaddam L. Epidemiological Pattern of Injuries Resulting from Road Traffic Accidents in Khartoum, Sudan. Health. 2018. 10. 816-822. doi: 10.4236/health.2018.106061.
Prommoon P., Phibalsak T., Netwachirakul J., Mekthat M., Jitpiboon W., Sangthong R. Epidemiological Characteristics of Traffic and Non-traffic Injuries and Quality of Emergency Medical Services in Southern Thailand. Journal of Health Science and Medical Research. 2021. 39(4). 273-282. https://doi.org/10.31584/jhsmr.2021783.
Sichembe W., Manyozo S.D., Moodi R. The epidemiology of Road Traffic Crashes in Rural Zambia: A Retrospective Hospital-Based Study at Monze Mission Hospital. Medical Journal of Zambia. 2019. Vol. 46 (4). 264-276.
Khorshah H., Eri M., Honarvar M.R., Mirkarimi S.K., Abbasi M., Badiei F., et al. Epidemiological Study of Road Traffic Accidents and Detection of Accident Hot Spot in Golestan Province, Northern Iran. JCBR. 2018. 2 (4). 15-22. URL: http://jcbr.goums.ac.ir/article-1-172-en.html.
Road safety in the EU: fatalities below pre-pandemic levels but progress remains too slow. https://transport.ec.europa.eu/news-events/news/road-safety-eu-fatalities-below-pre-pandemic-levels-progress-remains-too-slow-2023-02-21_en.