ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการเสียชีวิตและการทำนายรูปแบบการเสียชีวิตจากอุบัติเหตุจราจรทางถนน ในพื้นที่เขตสุขภาพที่ 8
คำสำคัญ:
ปัจจัยเสี่ยง, การเสียชีวิต, อุบัติเหตุจราจรทางถนน, การเรียนรู้ของเครื่อง, ต้นไม้ตัดสินใจบทคัดย่อ
อุบัติเหตุการจราจรทางถนนเป็นสาเหตุสำคัญของการบาดเจ็บและเสียชีวิตในประชาชนทั่วโลก การวิจัยเชิงวิเคราะห์ในครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาปัจจัยที่เกี่ยวข้องการเสียชีวิตจากอุบัติเหตุจราจรทางถนน และเพื่อทำนายการเสียชีวิตจากอุบัติเหตุจราจรทางถนนในพื้นที่เขตสุขภาพที่ 8 การวิจัยนี้เป็นการวิเคราะห์ในกลุ่มผู้บาดเจ็บและเสียชีวิตจากอุบัติเหตุจราจรทางถนนในกลุ่มตัวอย่างที่ขึ้นทะเบียนในฐานข้อมูลระบบสารสนเทศเพื่อการจัดการผู้บาดเจ็บและเสียชีวิตจากอุบัติเหตุ ตั้งแต่ 1 ตุลาคม 2563 ถึง 30 กันยายน 2565 จำนวน 72,015 คน วิเคราะห์โมเดลด้วยสมการถดถอยโลจิสติก และสร้างโมเดลด้วย Machine learning แบบมีผู้สอนโดยใช้ภาษาไพทอน ผลการศึกษาพบว่า ปัจจัยเสี่ยงต่อการเสียชีวิตจากอุบัติเหตุทางถนนอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (p-value <0.05) ได้แก่ เพศ อายุ ลักษณะการชนที่มีคู่กรณี อำเภอที่มีแหล่งท่องเที่ยวธรรมชาติ ประเภทถนน ช่วงเวลาที่เกิดอุบัติเหตุ การสวมหมวกนิรภัยและคาดเข็มขัดนิรภัย การดื่มแอลกอฮอล์ และประเภทยานพาหนะของผู้ขับขี่ สำหรับโมเดลเชิงทำนายการเสียชีวิตจากอุบัติเหตุทางถนนพบว่า หากเกิดอุบัติเหตุที่มีองค์ประกอบครบทุกปัจจัยที่กล่าวมา โมเดลจะมีความแม่นยำในการทำนายการเสียชีวิต มีความเที่ยงตรง มีความไว และมีความแม่นยำเฉลี่ย ร้อยละ 92.50, 89.00, 97.00 และ 93.00 ตามลำดับ เมื่อพิจารณาแยกรายปัจจัยพบว่า ปัจจัยบุคคลมีค่าความแม่นยำสูงสุด ร้อยละ 65.40 และความแม่นยำเฉลี่ยสูงสุด ร้อยละ 67.00 ดังนั้นข้อมูลที่ได้สามารถนำไปใช้วางแผนเพื่อลดความรุนแรงจากอุบัติเหตุจราจรทางถนนต่อไป
References
จริยา ละมัยเกศ, ชวนพิศ ศิริไพบูลย์ และวัชรินทร์ โกมลมาลัย. (2561). ปัจจัยเสี่ยงต่อการเสียชีวิตของผู้ป่วยอุบัติเหตุจราจรทางบก ที่มารับบริการแผนกอุบัติเหตุฉุกเฉินในโรงพยาบาลของรัฐ จังหวัดสุพรรณบุรี. วารสารวิทยาลัยพยาบาลบรมราชชนนี สุพรรณบุรี. 1(2), 66-78. [สืบค้นเมื่อ 24 มกราคม 2566]; แหล่งข้อมูล: https://he02.tci-thaijo.org/index.php/SNC/article/view/243051/165287
จิรวิทย์ เศรษฐ์ศิวานนท์ และรุจิรา ดวงสงค์. (2560). ปัจจัยที่มีความสัมพันธ์กับการบาดเจ็บรุนแรงจากอุบัติเหตุจากรถจักรยานยนต์ในกลุ่มวัยรุ่นที่รับการรักษา ณ แผนกฉุกเฉินโรงพยาบาลศูนย์ขอนแก่น. วารสารโรงพยาบาลสกลนคร, 20, 85-97.
ฐิติพร วิชัยวงษ์ และรุจิรา ดวงสงค์. (2561). ปัจจัยที่มีความสัมพันธ์กับระดับความรุนแรงของการบาดเจ็บในผู้บาดเจ็บจากอุบัติเหตุจราจรที่มารักษาที่แผนกอุบัติเหตุฉุกเฉินโรงพยาบาลวาปีปทุม จังหวัดมหาสารคาม. วารสารโรงพยาบาลสกลนคร, 21(3), 12-21. [สืบค้นเมื่อ 24 มกราคม 2566]; แหล่งข้อมูล: https://thaidj.org/index.php/jsnh/article/view/6228
พรรณี สุรินทชัย. (2553). การเกิดอุบัติเหตุจราจรและปัจจัยที่มีความสัมพันธ์กับระดับความรุนแรงของการบาดเจ็บในเขตอำเภอเมือง จังหวัดพะเยา [ออนไลน์]. [สืบค้นเมื่อ 2 เมษายน 2566]; แหล่งข้อมูล: http://web.bcnpy.ac.th/journal/images/file/pdf/year15no1/1.pdf
ภัทระ คำพิทักษ์. (2566). ดื่มเหล้าแก้วเดียวแล้วขับขี่ เสี่ยงอุบัติเหตุ 2-6 เท่า เกินครึ่งตายใกล้บ้าน [ออนไลน์]. [สืบค้นเมื่อ 24 กันยายน 2566]; แหล่งข้อมูล: https://www.hfocus.org/content/2023/04/27420
สำนักงานกองทุนสนับสนุนการสร้างเสริมสุขภาพ. (2561). อันตราย…จากการ “ไม่คาดเข็มขัดนิรภัย” [ออนไลน์]. [สืบค้นเมื่อ 20 กันยายน 2566]; แหล่งข้อมูล: https://www.thaihealth.or.th/อันตราย-จากการ-ไม่คาดเข-2/
สำนักงานป้องกันควบคุมโรคที่ 8 จังหวัดอุดรธานี. (2566). สรุปสถานการณ์การบาดเจ็บและเสียชีวิตจากอุบัติเหตุทางถนนพื้นที่เขตสุขภาพที่ 8. (เอกสารอัดสำเนา).
เสกสรร ดุษฎีวิโรจน์. (2566). บทที่ 13-SMOTE with AzureML [ออนไลน์]. [สืบค้นเมื่อ 19 กันยายน 2566]; แหล่งข้อมูล: https://www.fusionsol.com/blog/smote-with-azureml/
แสงโฉม ศิริพานิช, กาญจนีย์ ดำนาคแก้ว และอวยพร คำวงค์ศา. (2552). วิทยาการระบาดการบาดเจ็บและเสียชีวิตจากอุบัติเหตุจราจรทางถนนประเทศไทย. วารสารวิจัยระบบสาธารณสุข, 3(4), 598-605. [สืบค้นเมื่อ 24 มกราคม 2566]; แหล่งข้อมูล: https://kb.hsri.or.th/dspace/bitstream/handle/11228/2922/hsri-journal-v3n4-p598-605.pdf?sequence=2&isAllowed=y
ศูนย์ข้อมูลกลางด้านการบาดเจ็บ กรมควบคุมโรค. (2565). สถานการณ์การเสียชีวิตจากอุบัติเหตุทางถนนของประเทศไทย [ออนไลน์]. [สืบค้นเมื่อ 24 มกราคม 2566]; แหล่งข้อมูล: https://dip.ddc.moph.go.th/new/%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3/3base_status_new
ศูนย์วิชาการเพื่อความปลอดภัยทางถนน. (2561). หมวกนิรภัย คู่มือความปลอดภัยบนท้องถนน สำหรับผู้กำหนดนโยบายและผู้ปฏิบัติ [ออนไลน์]. [สืบค้นเมื่อ 24 กันยายน 2566]; แหล่งข้อมูล: http://www.roadsafetythai.org/edoc/doc_20181120164756.pdf
SAS Institute Incorporation. (2560). Machine Learning [online]. [cited 2023 January 24]; Available from: https://www.sas.com/th_th/insights/analytics/machine-learning.html
Boisberranger, J. D., Van den Bossche, J., Estève, L., et al. (2023). Decision Trees [online]. [cited 2023 May 20]; Available from: https://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html#classification
UI Baset, M. K., Rahman, A., Alonge, O., Agrawal, P., Wadhwaniya, S., & Rahman, F. (2017). Pattern of road traffic injuries in rural Bangladesh: burden estimates and risk factors. International Journal of Environmental Research and Public Health, 14(11), 1354. [cited 2023 January 24]; Available from: https://www.mdpi.com/1660-4601/14/11/1354
World Health Organization. (2002). Gender and Road Traffic Injury [online]. [cited 2023 May 20]; Available from: https://www.mengage.org.au/images/Road_Traffic_a85576.pdf
World Health Organization. (2018). Global status report on road safety 2018 [online]. [cited 2023 May 20]; Available from: https://iris.who.int/bitstream/handle/10665/277370/WHO-NMH-NVI-18.20-eng.pdf?ua=1
