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J-GLOBAL ID：202002265198267087   整理番号：20A0378909

モータスポーツ運転者のための推定された衝突損傷リスクと衝突特性【JST・京大機械翻訳】

Estimated crash injury risk and crash characteristics for motorsport drivers

著者 (9件)： Patalak John P. (Wake Forest University School of Medicine, Winston-Salem, NC, United States) ,  Patalak John P. (Virginia Tech, Wake Forest University School of Biomedical Engineering and Sciences, Winston-Salem, NC, United States) ,  Patalak John P. (National Association for Stock Car Auto Racing, Incorporated, Daytona Beach, FL, United States) ,  Harper Matthew G. (National Association for Stock Car Auto Racing, Incorporated, Daytona Beach, FL, United States) ,  Weaver Ashley A. (Wake Forest University School of Medicine, Winston-Salem, NC, United States) ,  Weaver Ashley A. (Virginia Tech, Wake Forest University School of Biomedical Engineering and Sciences, Winston-Salem, NC, United States) ,  Dalzell Nicole M. (Department of Mathematics and Statistics, Wake Forest University, United States) ,  Stitzel Joel D. (Wake Forest University School of Medicine, Winston-Salem, NC, United States) ,  Stitzel Joel D. (Virginia Tech, Wake Forest University School of Biomedical Engineering and Sciences, Winston-Salem, NC, United States)
資料名： Accident Analysis & Prevention  (Accident Analysis & Prevention)
巻： 136  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0828A  ISSN： 0001-4575  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： オートバイ衝突事故は複雑で,運転者の拘束システムはオートバイ環境に特有である。国家協会は,国家協会(NASCAR)の衝突と医療データセットが,衝突統計と衝突特性と運転者傷害の間の関係を評価する機会を提供する。傷害リスク曲線は,運転者の負傷リスクを推定することができ,入力として車両事故データ記録情報を用いて開発することができる。これらの関係は,トラック緊急事態応答,運転者トリアージおよび治療プロトコルに対するガイダンスおよび洞察を提供する可能性がある。Monster Energy NASCAR CupシリーズとNASCAR Xfinityシリーズからの事故と医療記録データの8つのレースシーズン(米国付属品を含む協会を含む)を処理し,分析した。多重ロジスティック回帰モデリングを用いて,速度,ピーク加速度,力の主方向および入射当たりの衝撃数における縦方向および横方向の変化から損傷リスク曲線を生成した。2065の統一的IDRデータファイルは,運転者損傷またはサブ外傷(AIS1未満の重症度)および1819の非外傷症例の246例と一致した。多重ロジスティック回帰モデリングにより,結果としての速度の変化,結果としてのピーク加速度,および衝突イベント中の影響の数の増加が,推定された運転者の負傷リスクをすべて増加させることを示した。モデルにおける他の予測因子を説明した後,正しい側方影響は,より低い推定傷害リスクを有することが分かった。このモデルは,0.80の受信者動作特性曲線の下の領域を生成した。本研究における8つのレースシーズンを通して,速度における全体的な平均結果変化は34.4kph(21.4のリンパ)であり,平均的な結果としてのピーク加速度は季節当たり258の衝突の平均に対して19.0Gであった。2011年から2015年にかけて,全時間運転者は乗客車より走行したマイル当たり134倍多くの衝突を経験したが,事故当たり9.3倍少ない負傷を経験した。多重ロジスティック回帰を用いて,オートバイ特異的事故および医療記録データベースを用いて,オートバイ運転者に対するAIS1+損傷のみおよびAIS1+のサブ傷害リスクを推定した。傷害リスク推定モデルは,オントラック事故に続いてすぐに追跡するための将来のガイダンスと洞察を提供することができる。また,これらのモデルは将来の運転者トリアージプロトコルを形成し,自動車スポーツ安全研究に関する将来の消費者に影響を与える可能性がある。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 拘束装置 ,  多重化 ,  リンパ ,  自動車 ,  スポーツ ,  トリアージ ,  衝撃 ,  加速度 ,  消費者 ,  乗客 ,  *オートバイ ,  カルテ ,  データベース
準シソーラス用語： ロジスティック回帰分析 ,  衝突事故 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 傷害リスク曲線 ,  ロジスティック回帰 ,  データレコーダ ,  モータスポーツ

分類 (1件)： 自動車事故,交通安全  (TB01050G)

タイトルに関連する用語 (5件)： スポーツ ,  推定 ,  衝突 ,  損傷 ,  リスク