การศึกษาการเสียชีวิตจากอุบัติเหตุจราจรและจุดเสี่ยงการเกิดอุบัติเหตุจราจรในเขตพื้นที่การชันสูตรศพของภาควิชานิติเวชศาสตร์ คณะแพทย์ศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์ความหนาแน่นและศึกษาปัจจัยที่มีผลต่อการเสียชีวิตจากอุบัติเหตุจราจร ในเขตพื้นที่การชันสูตรศพของภาควิชานิติเวชศาสตร์ คณะแพทยศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยในปี พ.ศ. 2560-2564 การวิเคราะห์ความหนาแน่นของการเกิดอุบัติเหตุจราจรโดยใช้เทคนิค การวิเคราะห์ความหนาแน่นเชิงพื้นที่แบบเคอร์เนล ในระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ ผลการศึกษาพบว่ามีผู้เสียชีวิตจากอุบัติเหตุจราจร ณ ที่เกิดเหตุทั้งหมด 281 ราย เป็นเพศชาย (80.8%) และอยู่ในช่วงอายุ 21-39 ปี (53%) อุบัติเหตุจราจรส่วนมากเกิดขึ้นในเวลากลางคืน (64.1%) กลุ่มผู้ใช้ถนนที่เสียชีวิตมากที่สุดคือ รถจักรยานยนต์ (81.9%) ลักษณะกายภาพของถนนที่เกิดอุบัติเหตุมากที่สุดคือทางตรง (58.7%) ตำแหน่งอวัยวะที่บาดเจ็บมากที่สุดคือ ศีรษะ (52.3%) ตรวจพบแอลกอฮอล์จากศพที่ระดับมากกว่าเท่ากับ 50 มิลลิกรัมเปอร์เซ็นต์ (44.5%) และมีจุดเสี่ยงการเกิดอุบัติเหตุจราจรทั้งหมด 6 จุด คือ 1) สะพานข้ามแยกคลองตัน 2) ถนนกรุงธนบุรี บริเวณใกล้กับสถานีรถไฟฟ้าบีทีเอส วงเวียนใหญ่ 3) ถนนสุนทรโกษา 4) ถนนพระรามที่ 4 บริเวณใกล้กับซอยสุขุมวิท 40 5) ถนนริมทางรถไฟสายเก่าปากน้ำบริเวณใกล้กับคลังปิโตรเลียมบางจาก 6) สะพานภูมิพล 1 โดยแต่ละจุดเสี่ยงมีปัจจัยที่ทำให้เกิดอุบัติเหตุในด้านผู้ขับขี่ เช่น เมาสุรา ปัจจัยด้านสภาพแวดล้อม เช่น ถนนมีไฟส่องสว่างไม่เพียงพอและลักษณะกายภาพของถนนที่มีลักษณะเสี่ยงต่อการเกิดอุบัติเหตุ
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เนื้อหาและข้อมูลในบทความที่ลงตีพิมพ์ใน วารสารวิชาการอาชญาวิทยาและนิติวิทยาศาสตร์ โรงเรียนนายร้อยตำรวจ ถิอว่าเป็นข้อคิดเห็นและความรั้บผิดชอบของผู้เขียนบทความโดยตรงซึ่งกองบรรณาธิการวารสาร ไม่จำเป็นต้องเห็นด้วยหรือรับผิดชอบใดๆ
บทความ ข้อมูล เนื้อหา รูปภาพ ฯลฯ ที่ได้รับการตีพิมพ์ใน วารสารวิชาการอาชญาวิทยาและนิติวิทยาศาสตร์ ถือว่าเป็นลิขสิทธิ์ของวารสาร วารสารวิชาการอาชญาวิทยาและนิติวิทยาศาสตร์ หากบุคคลหรือหน่วยงานใดต้องการนำทั้งหมดหรือส่วนหนึ่งส่วนใดไปเผยแพร่ต่อหรือเพื่อกระทำการใดๆ จะต้องได้รับอนุญาตเป็นลายลักษณ์อักษรจาก วารสารวิชาการอาชญาวิทยาและนิติวิทยาศาสตร์ ก่อนเท่านั้น
References
Anderson, T. K. (2009). Kernel density estimation and K-means clustering to profile road accident hotspots. Accident Analysis & Prevention, 41(3), 359–364.
Deacon, J. A., Zegeer, C. V., & Deen, R. C. (1975). IDENTIFICATION OF HAZARDOUS RURAL HIGHWAY LOCATIONS. Transportation Research Record, 543(543), 16-33.
Elvik, R. (2007). State-of-the-Art Approaches to Road Accident Black Spot Management and Safety Analysis of Road Networks. Institute of Transport Economics. Oslo.
Injury Data Collaboration Center Division of Injury Prevention. (2022). Situation of fatal road traffic accident in Thailand. Retrieved July 9, 2022. From 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. (In Thai).
Kamontum, S. (2003). Basic Geographic information system. Retrieved July 9, 2022. From https://www.dit.go.th/FILE/CONTENT_FILE/255909151616187298348.pdf. (In Thai).
Le, K. G., Liu, P., & Lin, L. T. (2019). Determining the road traffic accident hotspots using GIS- based temporal-spatial statistical analytic techniques in Hanoi, Vietnam. Geo-Spatial Information Science, 23(2), 153–164.
Loo, B. P., & Yao, S. (2013). The identification of traffic crash hot zones under the link- attribute and event-based approaches in a network-constrained environment. Computers, Environment and Urban Systems, 41, 249–261.
Ocharoen, N. (2017). Road traffic accident and Thai economy. Retrieved July 9, 2022. From https://tdri.or.th/2017/08/econ_traffic_accidents/. (In Thai).
O’Sullivan, D., & Wong, D. W. S. (2007). A Surface-Based Approach to Measuring Spatial Segregation. Geographical Analysis, 39(2), 147–168.
Parzen, E. (1962). On Estimation of a Probability Density Function and Mode. The Annals of Mathematical Statistics, 33(3), 1065–1076.
Rosenblatt, M. (1956). Remarks on Some Nonparametric Estimates of a Density Function. The Annals of Mathematical Statistics, 27(3), 832–837.
Silverman, B. W. (1986). Density Estimation for Statistics and Data Analysis. London: Chapman and Hall.
Siripanich, S., Dumnakeaw, K., & Kumwongsa, A. (2009). Epidemiology of Injuries and Deaths Caused by Road Traffic Accidents in Thailand. Journal of Health Systems Research, 3(4), 598–605. (In Thai).
Thakali, L., Kwon, T. J., & Fu, L. (2015). Identification of crash hotspots using kernel density estimation and kriging methods: a comparison. Journal of Modern Transportation, 23(2), 93–106.
Thomas, I. (1996). Spatial data aggregation: Exploratory analysis of road accidents. Accident Analysis & Prevention, 28(2), 251–264.
World Health Organization. (2018). Global Status Report on Road Safety 2018. Retrieved July 9, 2022. From https://www.who.int/publications/i/item/9789241565684.
World Health Organization. (2022). Road traffic injuries. Retrieved July 9, 2022. From https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/road-traffic-injuries.
Yu, H., Liu, P., Chen, J., & Wang, H. (2014). Comparative analysis of the spatial analysis methods for hotspot identification. Accident Analysis & Prevention, 66, 80–88.