It was a pilot study for developing an algorithm to determine the presence or absence of cervical spine injury by analyzing the severity factor of the patients in motor vehicle occupant accidents. From August 2012 to October 2016, we used the KIDAS database, called as Korean In-Depth Accident Study ...
It was a pilot study for developing an algorithm to determine the presence or absence of cervical spine injury by analyzing the severity factor of the patients in motor vehicle occupant accidents. From August 2012 to October 2016, we used the KIDAS database, called as Korean In-Depth Accident Study database, collected from three regional emergency centers. We analyzed the general characteristics with several factors. Moreover, cervical spine injury patients were divided into two groups: Group 1 for from Quebec Task Force (hereinafter 'QTF') grade 0 to 1, and group 2 for from QTF grade 2 to 4. The score was assigned according to the distribution ratio of cervical spine injured patients compared to the total injured patients, and the cut-off value was derived from the total score by summation of the assigned score of each factors. 987 patients (53.0%) had no cervical spine injuries and 874 patients (47.0%) had cervical spine injuries. QTF grade 2 was found in 171 patients (9.2%) with musculoskeletal pain, QTF grade 3 was found in 38 patients (2.0%) with spinal cord injuries, and QTF grade 4 was found in 119 patients (6.4%) with dislocation or fracture, respectively. We selected the statistically significant factors, which could be affected the cervical spine injury, like the collision direction, the seating position, the deformation extent, the vehicle type and the frontal airbag deployment. Total score, summation of the assigned each factors, 10 was presented as a cut-off value to determine the cervical spine injury. In this study, it was meaningful as a pilot study to develop algorithms by selecting limited influence factors and proposing cut-off value to determine cervical spine injury. However, since the number of data samples was too small, additional data collection and influencing factor analysis should be performed to develop a more delicate algorithm.
It was a pilot study for developing an algorithm to determine the presence or absence of cervical spine injury by analyzing the severity factor of the patients in motor vehicle occupant accidents. From August 2012 to October 2016, we used the KIDAS database, called as Korean In-Depth Accident Study database, collected from three regional emergency centers. We analyzed the general characteristics with several factors. Moreover, cervical spine injury patients were divided into two groups: Group 1 for from Quebec Task Force (hereinafter 'QTF') grade 0 to 1, and group 2 for from QTF grade 2 to 4. The score was assigned according to the distribution ratio of cervical spine injured patients compared to the total injured patients, and the cut-off value was derived from the total score by summation of the assigned score of each factors. 987 patients (53.0%) had no cervical spine injuries and 874 patients (47.0%) had cervical spine injuries. QTF grade 2 was found in 171 patients (9.2%) with musculoskeletal pain, QTF grade 3 was found in 38 patients (2.0%) with spinal cord injuries, and QTF grade 4 was found in 119 patients (6.4%) with dislocation or fracture, respectively. We selected the statistically significant factors, which could be affected the cervical spine injury, like the collision direction, the seating position, the deformation extent, the vehicle type and the frontal airbag deployment. Total score, summation of the assigned each factors, 10 was presented as a cut-off value to determine the cervical spine injury. In this study, it was meaningful as a pilot study to develop algorithms by selecting limited influence factors and proposing cut-off value to determine cervical spine injury. However, since the number of data samples was too small, additional data collection and influencing factor analysis should be performed to develop a more delicate algorithm.
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문제 정의
본 연구에서는 교통사고 차량 탑승자의 경추손상에 영향을 주는 요인을 분석하여 경추손상 판단 알고리즘을 개발하고자 하였다.
이 연구의 목적은 교통사고 차량 탑승자의 경추손상에 영향을 주는 요인들을 이용한 경추손상 판단 알고리즘을 개발하고자 한다. 이를 위해서 교통사고와 관련된 실사고조사 자료와 손상환자의 의무기록을 이용하여 사고차량의 파손정도와 차량 탑승자의 손상정도에 대한 데이터를 수집하였다.
제안 방법
교통사고가 발생했을 때, 차량요인, 환경요인, 사람요인 등 차량 파손과 탑승자 상해 간에 관련 있는 지표가 많기 때문에, 그 중에서 통계적으로 의미 있는 영향요인을 채택하였다. 경추손상에 영향을 주는 요인으로 충돌방향, 탑승위치, 차량변형정도, 차량종류, 정면에어백전개까지 총 5개를 선정하였고 이에 따른 전체 손상환자대비 경추손상 환자의 비율로 각 요인에 따라 점수화하였다. 또한 점수화한 각 영향요인의 합산값에 대해, 양성예측도와 음성예측도가 높은 값과 저분류되는 값이 낮은 경우를 채택하였으며 합산값이 10인 경우를 적절한 값으로 제시하였다.
실사고 조사를 통해 획득하게 된 자료들 중 경추손상에 영향을 끼칠 수 있는 지표를 선별한 후, 전체 손상환자 대비 경추손상 환자의 분포 비율에 따라 점수를 부여하였다.
대상 데이터
본 연구에서는 2014년 6월부터 2016년 10월까지 교통사고로 내원한 환자를 대상으로 하였다. 환자의 동의를 얻은 1,861명을 대상으로 하였으며, 그 중 경추손상환자는 328명이었다.
이 연구의 목적은 교통사고 차량 탑승자의 경추손상에 영향을 주는 요인들을 이용한 경추손상 판단 알고리즘을 개발하고자 한다. 이를 위해서 교통사고와 관련된 실사고조사 자료와 손상환자의 의무기록을 이용하여 사고차량의 파손정도와 차량 탑승자의 손상정도에 대한 데이터를 수집하였다.
본 연구에서는 2014년 6월부터 2016년 10월까지 교통사고로 내원한 환자를 대상으로 하였다. 환자의 동의를 얻은 1,861명을 대상으로 하였으며, 그 중 경추손상환자는 328명이었다.
성능/효과
003). 손상이 없는 환자군보다 경추손상이 발생한 환자군에서, 앞좌석 탑승자의 비율이 높았고(77.2%vs. 87.
후속연구
또한, 본 연구에서 제시한 절삭값은 여러 지표의 혼합모델을 통해 경추손상을 판단할 수 있는 기준점을 제시하는 역할을 할 수 있고, 본 연구의 결과를 바탕으로 알고리즘을 발전시켜서 경추손상의 판단이 정확한 예측모델의 개발로 이어질 수 있다면 경미사고에서 경추손상을 호소하고 보험비를 과다청구 하는 등의 사회적으로 대두되어 있는 문제를 해결하는데 이바지할 수 있는 기대효과가 있을 수 있다. 그러나 데이터 표본수가 적기 때문에 더 정교한 알고리즘 개발을 위해 추가적인 데이터 수집과 영향요인 분석이 필요하며 향후 알고리즘 검증을 위한 연구가 필요하겠다.
본 연구에서는 경추손상을 판단하기 위해 제한적으로 영향요인을 선정하고 절삭값을 제안함으로써 알고리즘을 개발하기 위한 기초연구로서의 의미가 있다고 볼 수있다. 또한, 본 연구에서 제시한 절삭값은 여러 지표의 혼합모델을 통해 경추손상을 판단할 수 있는 기준점을 제시하는 역할을 할 수 있고, 본 연구의 결과를 바탕으로 알고리즘을 발전시켜서 경추손상의 판단이 정확한 예측모델의 개발로 이어질 수 있다면 경미사고에서 경추손상을 호소하고 보험비를 과다청구 하는 등의 사회적으로 대두되어 있는 문제를 해결하는데 이바지할 수 있는 기대효과가 있을 수 있다. 그러나 데이터 표본수가 적기 때문에 더 정교한 알고리즘 개발을 위해 추가적인 데이터 수집과 영향요인 분석이 필요하며 향후 알고리즘 검증을 위한 연구가 필요하겠다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
경추손상에 영향을 주는 요인은 무엇입니까?
교통사고가 발생했을 때, 차량요인, 환경요인, 사람요인 등 차량 파손과 탑승자 상해 간에 관련 있는 지표가 많기 때문에, 그 중에서 통계적으로 의미 있는 영향요인을 채택하였다. 경추손상에 영향을 주는 요인으로 충돌방향, 탑승위치, 차량변형정도, 차량종류, 정면에어백전개까지 총 5개를 선정하였고 이에 따른 전체 손상환자대비 경추손상 환자의 비율로 각 요인에 따라 점수화하였다. 또한 점수화한 각 영향요인의 합산값에 대해, 양성예측도와 음성예측도가 높은 값과 저분류되는 값이 낮은 경우를 채택하였으며 합산값이 10인 경우를 적절한 값으로 제시하였다.
미국 자동차공학회가 제안한 방법인 Collision deformation classification code는 7가지로 구성되었는데 그 내용은 무엇입니까?
Collision deformation classification(CDC) code는 미국 자동차공학회에서 제안한 방법으로 총 7가지로 구성되어있다. 각각의 자리는 차량의 파손유형과 심도를 나타내고 있다. 첫 번째와 두 번째 자리는 principal directionof force(PDoF)를 시계방향으로 나타내며, 세 번째 자리는 사고 차량이 변형 위치이고, 네 번째 자리는 충돌의 수평위치를 나타낸다. 다섯 번째 자리는 충돌의 수직위치를 나타내며, 여섯 번째 차리는 충돌에 기여한 패턴을 나타내고, 일곱 번째 자리는 차량의 변형 정도를 나타낸다.
Quebec Task Force(QTF)는 무엇입니까?
Quebec Task Force는 편타성 손상에 대해 등급을 분류하는 방법이다. 손상이 없는 경우는 Grade 0, 의학적소견은 없는 상황이나 환자가 불편함을 호소하는 경우는 Grade 1, 목의 운동범위가 감소하면서 불편함을 호소하는 경우는 Grade 2, 신경학적인 증후를 가지면서 불편함을 호소하는 경우는 Grade 3, 경추 탈구 및 골절이 있는 경우는 Grade 4로 분류한다.(15)
참고문헌 (15)
도로교통공단, 2016, "OECD 회원국 교통사고 비교".
TAAS 교통사고 분석 시스템, Available at http://taas.koroad.or.kr. Accessed on 1st April 2017.
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Stiell I. G., Clement C. M., Mcknight R. D., Brison R., Schull M. J., Rowe B. H., Worthington J. R., Eisenhauer M. A., Cass D., Greenberg G., MacPhail I., Dreyer J., Lee J. S., Bandiera G., Reardon M., Holroyd B., Lesiuk H., Wells G. A., 2003, "The Canadian C-Spine rule versus the NEXUS low-risk criteria in patients with trauma", The New England Journal of Medicine, Vol. 349, No. 26, pp. 2510-2518.
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