การศึกษาปัจจัยที่เกี่ยวกับการบาดเจ็บจากอุบัติเหตุจราจรในเขตเทศบาลเมืองท่าโขลง จังหวัดปทุมธานี กรณีการเปรียบเทียบสถานการณ์ในช่วงก่อนและช่วงการแพร่ระบาด COVID-19
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
อุบัติเหตุจราจรทำให้เกิดความสูญเสียต่อชีวิต ทรัพย์สิน และเศรษฐกิจของประเทศ ข้อมูลสถิติพบว่าจำนวนผู้บาดเจ็บจากอุบัติเหตุลดลงในช่วงการแพร่ระบาด COVID- 19 จากการประกาศใช้มาตรการควบคุมโรค การศึกษานี้จึงมีจุดประสงค์เพื่อเปรียบเทียบปัจจัยที่เกี่ยวกับการบาดเจ็บจากอุบัติเหตุจราจรในเขตเทศบาลเมืองท่าโขลง จังหวัดปทุมธานี ระหว่างช่วงก่อนและช่วงการแพร่ระบาด COVID-19 เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัยเป็นแบบบันทึกข้อมูลผู้บาดเจ็บที่ได้รับบริการจากหน่วยปฏิบัติการแพทย์ฉุกเฉินเบื้องต้น ผลการศึกษาพบว่าอายุ ประเภทยานพาหนะ รูปแบบการเกิดอุบัติเหตุ ระยะเวลาที่ได้รับการปฏิบัติการฉุกเฉินและระดับความรุนแรงแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (p-value<0.05) การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ทางสถิติพบว่า อายุต่ำกว่า 20 ปี (OR=0.65, 95% CI: 0.05-0.84) มีโอกาสได้รับบาดเจ็บจากอุบัติเหตุจราจรในช่วงการแพร่ระบาด COVID-19 น้อยกว่าร้อยละ 35 เมื่อเทียบกับอายุ 20-39 ปี คนเดินเท้า/จักรยานมีผลต่อการบาดเจ็บจากอุบัติเหตุจราจรในช่วงการแพร่ระบาด COVID-19 มากกว่ารถยนต์ตั้งแต่ 4 ล้อขึ้นไป 5.91 เท่าอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (OR=5.91, 95% CI: 2.92-11.95) และรถจักรยานยนต์มีผลต่อการบาดเจ็บจากอุบัติเหตุจราจรในช่วงการแพร่ระบาด COVID-19 มากกว่ารถยนต์ตั้งแต่ 4 ล้อขึ้นไป 1.91 เท่าอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (OR=1.91, 95% CI: 1.30-2.81) ส่วนรูปแบบการเกิดอุบัติเหตุพบว่า ยานพาหนะชนกันมีผลต่อการบาดเจ็บจากอุบัติเหตุจราจรในช่วงการแพร่ระบาด COVID-19 มากกว่าอุบัติเหตุแบบไม่มีคู่กรณี 1.20 เท่าอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (OR=1.20, 95% CI: 1.01-1.44) และยานพาหนะชนคนเดินเท้ามีผลต่อการบาดเจ็บจากอุบัติเหตุจราจรในช่วงการแพร่ระบาด COVID-19 มากกว่าอุบัติเหตุแบบไม่มีคู่กรณี 2.52 เท่าอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (OR=2.52, 95% CI: 1.78-3.56) ดังนั้น หน่วยงานที่เกี่ยวข้องสามารถนำปัจจัยที่สัมพันธ์กับการบาดเจ็บจากอุบัติเหตุจราจรไปใช้ในกำหนดมาตรการเฝ้าระวังและลดการบาดเจ็บจากอุบัติเหตุจราจรในช่วงที่มีการประกาศมาตรการควบคุมโรคเพื่อลดความสูญเสียจากอุบัติเหตุจราจรต่อไป
คำสำคัญ : การบาดเจ็บจากอุบัติเหตุจราจร, หน่วยปฏิบัติการแพทย์ฉุกเฉินเบื้องต้น, การแพร่ระบาด COVID-19
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความที่พิมพ์ในวารสารสถาบันป้องกันควบคุมโรคเขตเมือง ถือว่าเป็นผลงานวิชาการ งานวิจัยและวิเคราะห์ ตลอดจนเป็นความเห็นส่วนตัวของผู้เขียนเอง ไม่ใช่ความเห็นของสถาบันป้องกันควบคุมโรคเขตเมือง หรือคณะบรรณาธิการแต่ประการใด ผู้เขียนจำต้องรับผิดชอบต่อบทความของตน
References
World Health Organization [Internet]. Geneva: World Health Organization; c2018. Global status report on road safety; 2018 [cited 2022 Oct 29]; [about 1 p.]. Available from: https://www.who.int/publications/i/item/9789241565684
Yakupova G, Polina B, Shepelev V. Identification of factors affecting the road traffic injury rate. Transportation Research Procedia. 2020;50(33):735-42.
Sun H, Wang Q, Zhang P, Zhong Y, Yue X. Spatialtemporal characteristics of tunnel traffic accidents in China from 2001 to present. Advances in Civil Engineering. 2019;2019;1-13.
Subkhian S, Noosorn N. Factors associated with the competency of prevention and control coronavirus disease 2019 among public health personnel in a Singburi Province in health region 4. Journal of Medical and Public Health Region 4. 2023;13(1):56-70.
ศรันยา สีมา. หอสมุดรัฐสภา [อินเทอร์เน็ต]. กรุงเทพฯ: สำนักงานเลขาธิการสภาผู้แทนราษฎร; c2022 [เข้าถึงเมื่อ 25 มกราคม 2566]. เข้าถึงได้จาก: https://library.parliament.go.th/th/radioscript-rr2565-jan3
สำนักงานปลัดกระทรวงคมนาคม [อินเทอร์เน็ต]. กรุงเทพฯ: กระทรวงคมนาคม; 2566. ข้อมูลสถิติการเดินทางบนโครงข่ายคมนาคม ปี 2563 - 2566; 2566 [เข้าถึงเมื่อ 1 กุมภาพันธ์ 2566]; [ประมาณ 1 น.]. เข้าถึงได้จาก: https://datagov.mot.go.th/dataset/covid-19/resource/71a552d0-0fea-4e05-b78c-42d58aa88db6
กรมการขนส่งทางบก, กองแผนงาน กลุ่มสถิติการขนส่ง [อินเทอร์เน็ต]. กรุงเทพฯ: กองแผนงาน; 2564. รายงานสถิติตการขนส่งประจำปี 2563; 2564 [เข้าถึงเมื่อ 16 กุมภาพันธ์ 2566]; [ประมาณ 50 น.]. เข้าถึงได้จาก: https://web.dlt.go.th/statistics/plugins/UploadiFive/uploads/919b93f6017de9725816ff8a3ca51edf4b39835b5b46fd907eb3b031d96cadde.pdf
Amberber N, Howard A, Winters M, Harris MA, Pike I, Machperson A, et al. Road Traffic Injury During the COVID-19 Pandemic: Cured or a Continued Threat?. University of Toronto Journal of Public Health. 2021;2(1):1-7.
Riuttanen A, Ponkilainen V, Kuitunen I, Reito A, Sirola J, Mattila VM. Severely injured patients do not disappear in a pandemic: Incidence and characteristics of severe injuries during COVID-19 lockdown in Finland. Acta orthopaedica. 2021;92(3):249-53.
สำนักอำนวยความปลอดภัย [อินเทอร์เน็ต]. กรุงเทพฯ: กระทรวงคมนาคม; 2565. รายงานประจำปี 2564 อุบัติเหตุจราจรบนทางหลวงแผ่นดิน; 2565 [เข้าถึงเมื่อ 25 มกราคม 2566]; [ประมาณ 97 น.]. เข้าถึงได้จาก: http://bhs.doh.go.th/files/accident/64/report_accident_2564.pdf
Md Isa Z, Ismail NH, Ismail R, Mohd Tamil A, Ja'afar MH, Mat Nasir N, et al. Assessing Factors Associated with Non-Fatal Injuries from Road Traffic Accidents among Malaysian Adults: A Cross-Sectional Analysis of the PURE Malaysia Study. International journal of environmental research and public health. 2022;19(14):1-10.
Roccia F, Iocca O, Sobrero F, Rae E, Laverick S, Carlaw K, et al. World Oral and Maxillofacial Trauma (WORMAT) project: A multicenter prospective analysis of epidemiology and patterns of maxillofacial trauma around the world. Journal of stomatology, oral and maxillofacial surgery. 2022;123(6): e849-e857.
Phonchaipanich P, Prabnasak J. Factors Influencing Number of Deaths Due to Road Crashes in Bangkok: A Comparison between the Situations before and after the Outbreak of Coronavirus Disease 2019. Ladkrabang Engineering Journal. 2022;39(4):1-12.
Hu L, Bao X, Wu H, Wu W. A study on correlation of traffic accident tendency with driver characters using in-depth traffic accident data. Journal of advanced transportation. 2020;2020:1-7.
Sakelliadis EI, Katsos KD, Zouzia EI, Spiliopoulou CA, Tsiodras S. Impact of Covid-19 lockdown on characteristics of autopsy cases in Greece. Comparison between 2019 and 2020. Forensic science international. 2020;313:1-5.
Arun Pathak A, Chandrasekaran S, Annamalai B. Analysis of Motor Vehicle Accidents: Comparison Between Before and During the COVID-19 Lockdown in Maharashtra, India. Transp Res Rec. 2023:2677(4):503-16.
Doucette ML, Tucker A, Auguste ME, Watkins A, Green C, Pereira FE, et al. Initial impact of COVID-19's stay-at-home order on motor vehicle traffic and crash patterns in Connecticut: an interrupted time series analysis. Inj Prev. 2021;27(1):3-9.
Patwary AL, Khattak AJ. Crash harm before and during the COVID-19 pandemic: Evidence for spatial heterogeneity in Tennessee. Accident Analysis and Prevention. 2023;183:1-18.
Doulabi S, Hassan HM. Near-term impact of COVID-19 pandemic on seniors’ crash size and severity. Accident Analysis and Prevention. 2023;185:1-12.
Feizizadeh B, Omarzadeh D, Sharifi A, Rahmani A, Lakes T, Blaschke T. A GIS-based spatiotemporal modelling of urban traffic accidents in Tabriz City during the COVID-19 pandemic. Sustainability. 2022;14(12):1-20.
Alsofayan YM, Alghnam SA, Alkhorisi AM, Almalki HA, Alsaihani MD, Almazroa MA, et al. Epidemiology of Traffic Injuries before, during and 1 Year after the COVID-19 Pandemic Restrictions: National Findings from the Saudi Red Crescent Authority. Saudi Journal of Medicine & Medical Sciences. 2022;10(2):111-6.
Jarvis S, Salottolo K, Berg GM, Carrick M, Caiafa R, Hamilton D, et al. Examining emergency medical services' prehospital transport times for trauma patients during COVID-19. The American Journal of Emergency Medicine. 2021;44:33-7.
Nasser AAH, Nederpelt C, El Hechi M, Mendoza A, Saillant N, Fagenholz P, et al. Every minute counts: The impact of pre-hospital response time and scene time on mortality of penetrating trauma patients. The American Journal of Surgery. 2020;220(1):240-4.