臺北市内湖區交通事故傷害嚴重程度及其相關因素研究
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(3) 國立臺灣師範大學健康促進與衛生教育學系 碩士論文 指導教授：陳 政 友. 博士. 臺北市內湖區交通事故傷害嚴重程度 及其相關因素研究 Study on severity of traffic injuries and related factors in Neihu District of Taipei City. 研 究 生：韓 國 強. 撰. 中華民國 一 百 年 一 月.
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(6) 國立臺灣師範大學健康促進與衛生教育學系碩士論文. 臺北市內湖區交通事故傷害嚴重程度及其相關因素研究. Study on severity of traffic injuries and related factors in Neihu District of Taipei City. 研究生：韓國強. 指導教授：陳政友博士.
(7) 誌. 謝. 民國74年投入公職，以一個衛教門外漢，竟能於臺北市政府衛生 局第六科（衛生教育）自股長、視察至科長，服務13年之久，實為異 數；何其有幸，97年以年逾半百之際重拾書本，就讀全國唯一的衛生 教育最高殿堂，誠屬不易！隨著論文的完成，兩年半的研究所生涯轉 眼即過，內心充滿無限的喜悅與感動。首先要感謝指導教授陳政友博 士的熱心教導與研究方向指引，老師建議我挑選與業務範圍相關的議 題進行研究，才誕生這篇有特色的論文。寫作期間，老師豐富的學術 涵養與嚴謹的治學態度，讓我在學術研究上學習到謹慎的獨立思考與 解決問題的能力；他不時教導的人生哲理，更讓我在待人處事上獲益 良多；老師不厭其煩的導正觀念與耐心校正，教我充分體會其深厚功 力，真是值得學習的典範。還要感謝口試委員黃松元教授及胡益進教 授百忙之中撥冗審核論文，指出一些邏輯和觀念上的盲點，並給予我 許多專業的知識與寶貴的意見，致使本文更臻詳實完整。 深深感謝前臺北市政府衛生局局長、現任臺北市邱副市長文祥的 支持與鼓勵，同意我在公餘之暇在職進修，實現我的理想。還要感謝 臺北市政府衛生局前副局長許君強教授極力推薦、鼓勵我報考本系研 究所。感謝臺北市內湖區健康服務中心林夢蕙組長的鼎力協助，讓資 料的分析更加完整。還要感謝本班曾治乾導師與系上老師及博士班學 長沈希哲院長、林昭光副教授等人對我的加油與鼓勵。在學期間，讓 我認識了一群主動積極、認真負責，可愛又可敬的同學們，感謝她們 對全班唯一的「老男人」同學付出的包容、協助及關懷，大家互相扶 持、勉勵，並肩作戰、加油打氣，點點滴滴讓我永生難忘。 一路走來，感謝我最親愛的岳父母與家人兄姐及所有關心我的朋 友們，謝謝愛妻螺華、愛女景樺兩年多來的關心及支持，讓我能夠順 利完成學業與夢想，願將這份榮譽和喜悅與她們分享。更要恭謹將本 文獻給天上我最敬愛的父母親，願他們引以為榮，感到欣慰！ 韓國強 謹誌 民國一百年一月. . I.
(8) 摘. 要. 本研究之目的為探討臺北市內湖區交通事故傷害發生的類型、嚴 重程度及其相關因素，以做為推動事故傷害防制之依據。研究方法採 回溯性調查法，以臺灣事故傷害預防與安全促進學會「TIPSPA 傷害監 測系統」資料庫，蒐集自 2008 年 7 月起至 2010 年 6 月止之臺北市內 湖區民眾事故傷害個案，共 1,997 筆進行統計分析，研究結果如下： 一、研究對象發生交通事故傷害年齡以25-44歲最多，15-24歲與45-64 歲次之；性別以男性居多；教育程度以高中職居多，大專（學） 以上次之。事故發生及受傷前沒有疾病及沒有服用藥物的人較多。 二、研究對象事故發生時間以白天居多；事故屬他人造成者較多；事 故歸因以人為因素居多，有五成二；發生地點以在馬路上發生的 佔九成六；事故發生狀態以在走路中發生者佔八成五；事故類型 與車撞有關者約七成。事故傷害嚴重程度輕度者佔二成七、重度 者佔七成三。 三、研究對象交通事故傷害嚴重程度會因年齡、教育程度、事故歸因、 事故發生地點、事故發生時狀態等變項之不同水準而有顯著差 異，其中年齡為25-44歲及65歲(含)以上者、教育程度為高中職者、 事故由他人造成者、事故歸因屬非人為因素者、事故發生地點是 在馬路上者、事故發生時是在工作中者、事故類型是屬於車輛相 撞者，其交通事故傷害之嚴重程度，較傾向重度傷害。 四、研究對象之個人基本變項、交通事故背景變項能有效預測其交通 事故傷害之嚴重程度，其中「事故歸因」與「事故發生狀態」為 交通事故傷害嚴重程度的主要預測變項。資料顯示，事故歸因屬 非人為因素者、事故發生時是在工作中者，其交通事故傷害嚴重 程度較傾向重度傷害；且「非人為因素事故」發生重度事故傷害 是「人為因素事故」的2.02倍，事故發生時「在工作中者」是「在 行路中者」的2.41倍。 關鍵字：臺北市內湖區、交通事故傷害、嚴重程度 . II.
(9) Abstract The purposes of the study were to explore the occurrence of traffic accident injuries include types, severity of accident injury and related factors in Neihu District of Taipei City, to as a basis for promoting injury prevention. By retrospective survey the data were collected from "TIPSPA injury surveillance system" database of Taiwanese Injury Prevention and Safety Promotion Association, all cases injuried in traffic accident occurred in Neihu District from July 2008 until June 2010. A total of 1,997 cases for statistical analysis, the results were concluded as follows: 1. Age 25-44 is the most, 15-24 and 45-64 of age are the second. Male is majority. High school and vocational school of education is the most and the college is the second. No disease and no taking medicines before accident are the majority. 2. The accidents occurred mostly in the daytime. Accidents caused by others are more. Accidents caused by human factors are 52% of all causes. Places of accidents mostly on the road is about 96%；85% of accident occurred during walking. The type of accident is 70% occurred in car collision. The severity of injury are 27% of mild and 73% are severe. 3. There were significant differences in age, education, accident cause and site in relation to the severity of traffic injuries. These included 25-44 of age and above 65, high school and vocational school of education, accident caused by others, caused by non-human factors, accident took place on road, accident occurred during working, by car crush in type of accident, and severe injury in severity. 4. The predictability of severity of accident injury was on “the causes of accident” and “the occurrence status of accident”. Data revealed non-human factors, occuring time during working, severe injury in severity, non-human factors were 2.02 times of human factors. Accident occurred during “working” was 2.41 times of "walking". Keyword：Neihu District of Taipei City, traffic accident injuries, severity of injury . III.
(10) 目. 次. 誌謝…………………………………………………………………………I 中文摘要 ………………………………………………………………...II 英文摘要………………………………………………………………... III 目次……………………………………………………………………..IV 表目錄…………………………………………………………………...VI 圖目錄…………………………………………………………………..VII 第一章. 緒論……………………………………………………………1. 第一節. 研究動機與重要性…………………………………………1. 第二節. 研究目的……………………………………………………6. 第三節. 研究問題……………………………………………………7. 第四節. 研究假設……………………………………………………7. 第五節. 名詞操作型定義……………………………………………8. 第六節. 研究限制…………………………………………………..10. 第二章. 文獻探討……………………………………………………..11. 第一節. 交通事故傷害的流行病學………………………………..11. 第二節. 交通事故傷害嚴重程度的相關因素……………………..16. 第三節 「TIPSPA 傷害監測系統」………………………………..21 第三章. . 研究方法……………………………………………………..23. 第一節. 研究架構…………………………………………………..23. 第二節. 研究對象…………………………………………………..24. IV.
(11) 第三節. 研究工具…………………………………………………..24. 第四節. 研究步驟…………………………………………………..26. 第五節. 資料處理與分析…………………………………………..27. 第四章 第一節. 研究結果…………………………………………………….29 研究對象之個人基本變項、交通事故背景變項與傷害嚴 重程度分佈情形 …………………………………………29. 第二節. 研究對象個人基本變項、交通事故背景變項與嚴重程度 之關係 ……………………………………………………35. 第三節. 研究對象個人基本變項、交通事故背景變項對交通事故 傷害嚴重程度之預測 ……………………………………39. 第四節 第五章. 討論 ………………………………………………………44 結論與建議 …………………………………………………47. 第一節. 結論 ………………………………………………………47. 第二節. 建議………………………………………………………49. 參考書目………………………………………………………………..52 附錄一：臺北市政府衛生局「TIPSPA 傷害監測系統」使用同意函…62 附錄二：臺北市政府衛生局「事故傷害外因登錄表-2」……………63. . V.
(12) 表. 目. 錄. 表 4-1. 研究對象個人基本變項分佈情形……………………………31. 表 4-2. 交通事故傷害背景變項分佈情形……………………………34. 表 4-3. 事故傷害嚴重程度分佈情形…………………………………35. 表 4-4. 研究對象個人基本變項與交通事故傷害嚴重程度之關係…37. 表 4-5. 研究對象交通事故背景變項與事故傷害嚴重程度之關係…38. 表 4-6. 預測變項間的共線性分析 ……………………………………42. 表 4-7. 各預測變項對研究對象交通事故傷害嚴重程度之邏輯迴歸 分析……………………………………………………………43. . VI.
(13) 圖. 目. 錄. 圖 3-1 研究架構………………………………………………………23 . . VII.
(14) 第一章. 緒論. 本章共分為六節，第一節研究動機與重要性；第二節研究目的； 第三節研究問題；第四節研究假設；第五節名詞操作型定義；第六節 研究限制。. 第一節. 研究動機與重要性. 根據世界衛生組織(World Health Organization，簡稱WHO) 的統 計，全球每年有120萬人死於道路交通事故，有超過五千萬人因道路交 通事故受到嚴重程度不等的傷害，因此，世界衛生組織特別將2004年 世界衛生日主題訂為「道路安全預防」(WHO,2004) ，希望世界各國共 同來推動道路交通事故防制。據估計，在西元2020年以前，道路交通 傷害將成為全球第三大疾病 (World Medical Association, 2006)。 在臺灣，根據交通部公路類重要參考指標（2008）的統計，道路 交通事故及違規情形2003年為120,223件、2004年137,221件、2005年 155,814件、2006年160,897件、2007年163,971件，顯示交通事故的嚴重 1.
(15) 性。賴建丞等人（2009）以1986-2007年衛生署公佈的「衛生統計」資 料，計算每年事故傷害死亡率，結果顯示非蓄意性傷害中，運輸事故 是臺灣地區民眾的主要死因。 行政院衛生署（2006a）統計表示，與國際各國比較，臺灣機動車 交通事故死亡率是每十萬人口18.6人（2006），明顯較高於美國14.4人 （2000） 、英國5.2人（2002） 、義大利11.9人（2001） 、德國6.6人（2001）、 日本6.5人（2002）、新加坡5.3人（2001），這樣的數據顯示交通事故 防制實在不可輕忽。 行政院衛生署（2007）指出：從2002年起事故傷害一直是十大死 因的第五位，而事故傷害為青少年（15-24歲）死因之第一位，佔青少 年死亡人口中的48%。行政院衛生署（2006b）發現青少年事故傷害死 亡人數，每1,000人中運輸事故即有829人，其中機動車交通事故就有820 人。交通部（2008b）統計發現近十年交通事故死亡率，以18-24歲的年 齡層呈現明顯高峰。黃韻芝（2006）發現19歲以下的青少年是機車駕 駛最容易肇事年齡。奚惠如（2006）的研究也發現15-24歲機車駕駛人 為道路交通事故死亡之高危險群。李德威與吳婕妤（2005）分析臺北 市每年發生的交通事故，以18-25歲死亡人數最多，而機車事故約佔 2/3。呂宗學、李孟智與周明智（2003）發現臺灣地區年輕人，因機動. 2.
(16) 車所引發之交通事故傷害最嚴重。黃韻芝（2006）更進一步說明機車 事故的死亡的預測機率是大客車、大貨車的229倍。 依據內政部警政署（2002）統計各行、業的道路交通事故死亡人 數中，學生佔8.1%。由於每年學生交通事故死亡率達數百人，對國家 而言，是相當大的人力資源損失，值得政府與社會各界予以重視。陳 立慧、林茂榮與王榮德（1993）指出機車事故造成之死亡率、潛在生 命年數及貨幣價值損失，較腦血管疾病高。 研究指出，機車對青少年而言是很吸引他們的一項交通工具，因 機車具有方便性、經濟及機動性高，實際上青少年除了當成交通工具 之外，也與愛跟流行以及尋求騎車樂趣等因素有關。此外違規使用機 車已普遍成為青少年學生之時尚（林大煜、林豐福、葉祖宏，2000）。 青少年交通事故的發生，往往並不是因為完全無知與不能理解交通安 全的重要性，而是因為知行不一的狀況發生；加上青少年在交通安全 重要性的經驗上仍嫌不足，因此較容易發生交通事故（尤建忠、邱再 亨、曹貴雄，2005）。青少年情緒的控制上還不夠成熟，有許多的衝 突與心理上叛逆性，此時期的課業、家庭或感情等所帶給他們的身心 壓力亦需要釋放，容易有精神、注意力無法集中的狀況，亦會使事故 風險提高（林慶忠，2003）；在生理方面青少年有旺盛體力；在其他. 3.
(17) 因素方面，容易受同儕影響，因此青少年於道路交通的行為表現上， 容易採取冒險行為，以求得排除精神壓力、吸引他人注意、享受高速 的快感與獲得同儕團體的認同 （林慶忠，2003），故發生事故的比率 較年長者高，並且男性的事故風險較女性高（內政部警政署，2004； 員旭成，2007）；因此有研究顯示焦慮與尋求刺激和危險駕駛行為有 顯著相關（Oltedal & Rundmo, 2006）；Rockett 等（1992）也認為青少 年階段發展的極度冒險行為特性，易造成健康的危害。所以，青少年 的身心特質，導致其道路交通運輸上的風險明顯偏高。 交通事故發生的結果，不僅使許多人造成身體暫時性或永久性的 機能障礙、肢體殘障，且增加醫療、復健照顧、保險費用及財物損失 （胡益進，1998；WMA, 2006）。所以交通事故帶給個人、家庭、國 家社會的衝擊是一項不可忽視的問題。傷害與失能導致的直接經濟成 本，包括急救與復健、失能成本、失能調整後存活年（DALYs）和其 他成本等，在貧窮國家可達1% GDP，富有國家1.5-2% GDP，而成本多 由衛生部門承擔。 根據上述證據說明了交通事故傷害實為急需各界關注的議題。事 故傷害死亡者多是15至44歲的青壯年(WHO, 2004)，他們往往是養家活 口的人。在社會上的生產人力；對家庭來說，更是缺了一根支柱，因. 4.
(18) 此少了一份收入，生活可能立即陷入困境；對國家而言，中堅份子的 缺席，更是相當大的損失。 事故傷害有爆發流行、季節變化、長期趨勢、人時地聚集等流行 病學的特徵，因此，事故傷害可視為一種疾病而應予以防制（李燕鳴， 2004）。然事故傷害的發生並不是意外，必然有某些原因，譬如物理 環境因素、社會環境因素、媒介因素、個人因素或能量因素所造成（呂 宗學、胡淑貞，2004）。然而道路交通傷害是完全可以預防的，但需 要依賴適當的資料以供分析評估，若能找出這些危險因子，探討其發 生的真正原因，瞭解正確的預防觀念與方法且加以防範，應可減少不 必要的傷害。 臺北市內湖區自 2005 年 10 月榮獲國際認證，成為全球第 94 個國 際安全社區，至今仍持續遵循安全社區六大指標努力。為減少各種非 蓄意與蓄意性的傷害及營造安全的環境，針對區內的不安全點進行諸 多項改善計畫，例如：居家安全、交通安全、學校安全與消費職場安 全等等計畫。臺灣事故傷害預防與安全促進學會於 2005 年推動 「TIPSPA 傷害監測系統」，於區內遭受到交通事故傷害到醫院急診室 登錄就醫之傷者受傷相關資料，分析影響交通事故傷害發生的類型、 嚴重程度及其相關影響因素。. 5.
(19) 本研究以臺灣事故傷害預防與安全促進學會「TIPSPA傷害監測系 統」為分析資料，找出2008年7月1日起至2010年6月30日期間於臺北市 內湖區內遭受到交通事故傷害到急診室（僅指目前全臺有進行急診室 傷害外因登錄作業之合作醫院急診室）就醫之傷者受傷相關資料，分 析影響交通事故傷害發生的類型、嚴重程度及其相關影響因素，為推 動事故傷害防制，提供持續研擬傷害防制計畫的有效資訊。. 第二節. 研究目的. 本研究之研究目的如下：. 一、了解研究對象個人基本變項、交通事故背景變項與嚴重程度的分 佈情形。. 二、分析研究對象個人基本變項、交通事故背景變項與嚴重程度之關 係。. 三、探討研究對象交通事故嚴重程度之預測變項。. 6.
(20) 第三節. 研究問題. 根據上述研究目的，本研究擬回答問題如下： 一、研究對象之個人基本變項、交通事故背景變項與嚴重程度的分佈 情形為何? 二、研究對象之個人基本變項、交通事故背景變項與嚴重程度之關係 為何? 三、能有效預測研究對象交通事故傷害嚴重程度的變項為何?. 第四節. 研究假設. 依據上述研究問題，本研究提出下列三項研究假設： 一、研究對象交通事故傷害之嚴重程度會因個人基本變項之不同水準 而有顯著差異。 二、研究對象交通事故傷害之嚴重程度會因交通事故背景變項之不同 水準而有顯著差異。 三、研究對象個人基本變項與交事故傷害背景變項能有效預測其交通 事故之嚴重程度。. 7.
(21) 第五節. 名詞操作型定義. 本研究有關之名詞操作型定義如下： 一、個人基本變項 （一）年齡：以實際年齡計算後分為：14歲(含)以下、15-24歲、25-44 歲、45-64歲、65歲(含) 以上等年齡層。 （二）性別：分男性、女性二項。 （三）教育程度：分國中（含）以下、高中職、大專以上三項。 （四）疾病史：指受傷前疾病史，分有疾病史、沒有疾病史二項。 （五）藥物因素：受傷前平日服用藥物狀況，分有服藥、沒有服藥 二項。 二、交通事故背景變項 （一）發生時間：分白天、晚上二項。 （二）事故類屬：分自己造成、他人造成二項。 （三）事故歸因：分人為因素、非人為因素二項。 （四）事故發生地點：分在馬路上、不在馬路上二項。 （五）事故發生時狀態：分行路中、工作中、日常起居三項。 8.
(22) （六）事故類型：分與車輛相撞、非與車輛相撞二項。 三、交通事故傷害嚴重程度. 依行政院衛生署1997年「改善及重症醫療計畫」，中央健保局 1998年訂定「檢傷分類概要分級表」將檢傷的級數分為四級：. （一）第一級：需立即處理2分鐘內治療，第一優先急救之病患。 （二）第二級：需在10分鐘內治療者，第二優先急救之病患。 （三）第三級：需在30分鐘內治療者，第三優先急救之病患。 （四）第四級：此類病患病情輕微，無生命危險，可赴門診治療或 次日就診者，第四優先急救之病患。 本研究再將嚴重程度一、二級列為「重度傷害」；三、四級為「輕 度傷害」。. 9.
(23) 第六節. 研究限制. 本研究有下列二項限制：. ㄧ、研究對象方面. 本研究受限於研究者的時間、人力、物力及社區資源等因素， 僅以「TIPSPA傷害監測系統」臺北市內湖區資料為研究對象，故 在研究結果上無法推論到其他地區的族群。. 二、研究工具方面. （一）本研究以有記錄的交通事故傷害事件為探討，由事故傷害監 測資料庫中收集資料，資料的完整性及正確性仍有遺漏，很 難完全真實呈現當時發生之情形，也可能影響研究結果及解 釋力。. （二）僅以進行急診室傷害外因登錄作業之合作醫院急診室收集之 資料分析，所以研究結果無法推論至全社區。. 10.
(24) 第二章. 文獻探討. 本章共分為三節，包括第一節交通事故傷害的流行病學；第二節 交通事故傷害嚴重程度的相關因素及第三節「TIPSPA 傷害監測系統」 。. 第一節 交通事故傷害的流行病學. 道路交通傷害是日益嚴重的公共衛生問題，主要影響弱勢的道路 使用者，包括貧苦民眾。超過半數以上的車禍死亡者是15至44歲的青 壯年。此外，道路交通傷害給中等收入和低收入國家造成的損失占其 國民生產總值的1%至2%，比這些國家所接受的開發援助資金還要多 (WHO, 2004)。. 臺灣機動車交通事故死亡率在國際間的比較中，為每十萬人口18.6 人（2006），明顯高於美國14.4人（2000）、英國5.2人（2002）、義 大利11.9人（2001）、德國6.6人（2001）、日本6.5人（2002）、新加 坡5.3人（2001）（沈希哲、黃松元、兵逸儂、陳正誠、史璦溱，2009）。. 事故傷害流行病學家戈敦(Gordon)等在1959年研究發現，事故傷害 的發生與季節變化、地理分布、社會經濟、年齡及性別等有關。楊慎. 11.
(25) 絢、唐高駿、陳美如、廖峰偉（2008）分析臺北市1992-2006年事故傷 害死亡之類型與趨勢，其引用行政院衛生署編印之衛生統計 (1992-2006)，以及臺北市政府主計處出版之統計年報，針對臺北市居 民事故傷害死亡（國際基本死因分類E47-E53），進行年代別、性別， 及年齡別死亡率之分析，結果顯示以事故傷害死亡之原因分析，除1999 年發生地震災害之外，歷年均以運輸事故為首要原因；以性別區分， 男性均多於女性，且集中在中壯年族群，並以運輸事故為首要原因。 隨著年齡增加，事故傷害死亡率亦逐步上昇。階層集群分析結果顯示 大安、中正、信義、內湖、士林區的事故傷害死亡率相似較低；萬華、 南港區相對較高。王雅玲、黃崇謙、楊啟賢（2006）研究事故傷害導 致頭部外傷原因及醫療資源耗用情形，以健保局臺北分局歸戶後住院 醫療費用資料檔，排除無效診斷後經醫院疾病分類管理師補填外因碼 並串聯衛生署死亡檔，針對2000年-2004年大臺北區域頭部外傷住院事 件為期五年次級資料之人口族群回溯性分析。分析傷害原因結果顯示 機動車交通事故佔53.3%最多，平均39.3歲，平均住院10.7日、住院死 亡率5.8%、平均每人63,242元；機車事故平均年齡31.3歲，平均住院9.9 日、平均每人58,016元、住院死亡率4.5%、死亡個案平均每人184,646 元。顯示中壯、青少年是機動車事故高危險群外，老人是另一好發族. 12.
(26) 群。沈希哲等人（2009）研究臺北巿15~24歲青少年機車事故傷害狀況 及傷害程度之相關因素，針對臺北巿三家急救責任醫院機車事故受傷 之164名青少年，蒐集即時或迴溯性的資料。研究結果發現研究對象社 會人口學方面，性別、年齡、身份等變項與機車事故傷害程度有顯著 關聯；研究對象事故當時狀況方面，天氣、從事活動與受傷地點等變 項與機車事故傷害程度有顯著關聯；研究對象受傷狀況與部位方面， 受傷部位為頭頸部與受傷狀況為骨折等變項與機車事故傷害程度有顯 著關聯；研究對象騎乘機車行為方面，機車角色、有無機車駕照、機 車時速、安全帽有無脫落、行為是否疏忽、是否依照號誌標線行駛等 變項與機車事故傷害程度有顯著關聯。張鳳琴、蔡益堅與吳盛良（2003） 利用2001年國民健康訪問調查家戶資料檔，分析臺灣地區非致命事故 傷害流行狀況，結果顯示臺灣地區民眾自述過去一年主要之就醫事故 傷害依其盛行率由高而低依序為：交通事故、跌倒/落、燒燙傷及割傷。 其中交通事故盛行率為2.6%，其在年齡、家戶收入及地區別上皆有顯 著差異。尤以男性、15-24歲或家戶收入少於3萬者之就醫交通事故盛行 率較高。交通事故工具主要為機車（78.9%），事故傷害時有22.2%未 戴安全帽或繫安全帶，3.5%事故傷害前有喝酒。按地區別，以山地鄉 駕駛人事故傷害前喝酒的比例（34.6%）及未用安全帽（帶）的比例. 13.
(27) （38.5%）最高。李燕鳴（2003）分析花蓮縣風險性駕駛之交通事故的 相關狀況，以衛生署1999年、2000年死亡資料檔和警政署之交通肇事 紀錄，計算花蓮縣鄉鎮市機動車事故的平均死亡率，分析酒後和超速 肇事事故的比例及相關狀況。結果:發現花蓮地區機動車交通事故粗死 亡率較全臺灣地區高出約2倍，區域中以山地鄉最高和死亡者年齡最低 (平均年齡40.4歲)。二年期間全縣共有1,275宗交通事故，肇事原因18.3% 是超速和18.5%是酒後(醉)駕駛，其中以山地鄉久後駕駛的比例最高 (40.0%)。1,424位機車騎士中友12.1%未戴安全帽、950位四輪車之駕駛 人中81.2%是未繫安全帶，超速和酒後事故當事人都是駕駛人，酒後肇 事者的58.8%超出法規取締標準(吹酒精濃度>0.25 mg/l)，7.5%為明顯酒 醉，40.8%未繫安全帶(帽)；超速事故肇事者也有6.5%是酒後駕駛， 43.5%未繫安全帶(帽)；死傷狀況以超速事故最為嚴重。酒後、超速和 其他人為過失違規事故於車種、事故類型、發生時間有顯著差異。當 事人於性別、年齡、教育程度、職業和受傷狀況也有顯著的差異。 張彩秀、黃松元（2005）研究機車安全教育介入對大學生交通事 故傷害自覺易感性、嚴重性、安全騎機車行為自覺利益與障礙、安全 騎機車之自我效能與行為意向之成效。以中部某科技大學學生為樣 本，共計228人。其中實驗組有122人，對照組有107人，實驗組進行課. 14.
(28) 室3週6小時的「機車安全教育計畫」，對照組則未提供任何教育介入。 於介入前，兩組皆施予前測，以作為學習評量之基礎。教育介入完成 後立即施予後測，以了解該介入計畫之立即性效果，並於六個星期後 進行後後測。研究結果顯示在立即效果方面，兩組控制在前測相同的 情況下，實驗組在事故傷害自覺易感性與嚴重性、安全騎車行為自覺 障礙與自我效能方面明顯優於對照組，即機車安全教育在改善交通事 故傷害自覺易感性與嚴重性、安全騎車行為自覺障礙與自我效能方面 具有立即的效果，但六大依變項之延宕效果則不顯著。另外參與實驗 介入的學生九成以上認為教學活動有實際幫助並且值得推廣。潘韋靈 等人（2005）研究指出在國外文獻研究中，行人事故傷害的佔交通事 故的2%，而死亡卻佔了13%，明顯的顯示行人在交通事故上的居於弱 勢，以及缺乏保護的行人生命財產的易受迫害，臺灣的行人事故死亡 情形，若以2002年來看，行人事故死亡就佔了全部交通事故的15%，其 嚴重度更是不容忽視。全世界對於道路交通安全的設置與規劃皆以機 動車爲主，而行人在安全的考量通常是忽略的，並未給予相同的路權， 若再加上行人本身不守法，當機動車愈來愈多，行人以及騎自行車者 所受的危害就逐漸愈來愈多，所以應從教育、交通工程、車輛設計、 法律訂定以改善行人安全。. 15.
(29) 綜上所述，交通事故傷害為臺灣嚴重的社會問題，雖應確實監控 防制，不僅造成高額的社會成本，個人傷殘的痛苦與家庭沉重的負擔 更令人擔憂。因此，若能了解這些相關因素對於臺灣地區交通事故傷 害的影響，必有助於改善交通事故傷害的防制與降低事故傷害的發生。. 第二節 交通事故傷害嚴重程度的相關因素. 檢傷分類「Triage」自第一次、第二次世界大戰至 1950 世代，軍 中首先將「分類」觀念運用於傷兵的處置上，定出一些重要的特徵及 指標做為分類的依據，後來大型災難的處理以及醫院的急診病患分類 即是由此發展而來（唐于絢、蔡米山，2000）。美國 Yale-New Haven Hospital 於 1963 年成立急診檢傷分類制度，經由醫師評估病人並將其 分為緊急(Emergent)、危急(Urgent)和不急 (Non-urgent)三類。1964 年， New York Hospital 首先由護理人員負責急診檢傷分類，擴大了急診室 護理人員之角色功能。. 國內第一個於急診室正式建立急診檢傷分類制度的醫院為臺北榮 民總醫院，該院於1988年將病人病況依危急的程度分為「極緊急」、 「緊急」、「次急」、「不急」四類。依行政院衛生署1997年「改善 16.
(30) 及重症醫療計劃」 ，中央健保局1998年訂定「檢傷分類概要分級表」將 檢傷的級數分為四級。 事故傷害嚴重程度相關因素之文獻探討分述如下：. 一、年齡 王雅玲、黃崇謙、楊啟賢（2006）研究顯示，中壯、青少年是機 動車事故高危險群。張鳳琴、蔡益堅、吳盛良（2003）研究顯示15-24 歲之就醫交通事故盛行率較高。楊慎絢、唐高駿、陳美如、廖峰偉（2008） 分析臺北市1992-2006年事故傷害死亡之類型與趨勢，發現集中在中壯 年族群。行政院衛生署（2006）發現青少年事故傷害死亡人數1,000人 中，運輸事故即有829人，其中機動車交通事故就有820人，佔最多數。. 二、性別 行政院衛生署（2008）調查指出男性在運輸事故之死亡率約為女 性之3倍。楊慎絢、唐高駿、陳美如、廖峰偉（2008）發現臺北市居民 事故傷害死亡男性多於女性。張鳳琴、蔡益堅、吳盛良（2003）研究 顯示男性交通事故盛行率較高。. 三、教育程度 Mary L. Chipman (1995)研究結果指出，教育程度是事故傷害的危. 17.
(31) 險因子；蘇姵榕（2004）的研究顯示教育程度越高者，其就醫事故率 與發生住院就醫事故率越低；但Kirschenbaum 等人(2000)與沈希哲等 人（2009）則認為，事故傷害的發生與教育程度無關。. 四、疾病 Mary L. Chipman (1995)的研究指出，罹患慢性疾病的患者好發事 故傷害；張念慈等人（2008）的研究發現，都會區老人的視力障礙、 糖尿病、心臟病、關節炎及精神疾患等病史與事故傷害有關。. 五、藥物因素 事故傷害發生時有使用酒精者佔3.05%（行政院衛生署，2010）， 李燕鳴（2003）分析花蓮縣風險性駕駛之交通事故的相關狀況，分析 酒後的比例及相關狀況。結果發現花蓮地區交通事故肇事原因18.5%是 酒後(醉)駕駛，其中以山地鄉酒後駕駛的比例最高(40.0%)。張鳳琴、 蔡益堅、吳盛良（2003）研究指出3.5%事故傷害前有喝酒。按地區別， 以山地鄉駕駛人事故傷害前喝酒的比例（34.6%）最高。. 六、肇事地點分佈 蔡卓城等人（2003）研究臺灣都會地區之事故傷害型態，結果受. 18.
(32) 傷地點以街道馬路為最多。 七、發生時間 行政院衛生署衛生統計之死因以上下班（學）時段，發生交通事 故之比率較高，依15歲及以上國人在2005年6月至9月間最近一次發生 交通事故之時段分析，以發生在下午3-6時的24.43％為最高，其次為上 午6-9時的17.81％，共計42.24％，較4年前增加1.48個百分點，且此兩 個時段涵蓋正常上下班(學)交通尖峰時間，所以如何加強維護、宣導上 下班(學)時段駕駛、行人之安全秩序，應為首要之務（行政院衛生署， 2010）。. 八、事故發生時狀態 沈希哲等人（2009）研究臺北巿15~24歲青少年機車事故傷害狀況 及傷害程度之相關因素，發生事故傷害時之狀態以發現與車撞佔 54.3%，非與車撞佔45.7%。. 九、類別分佈 依照事故外傷類別（跌落、滑倒、壓碎傷、燒燙傷、化學灼傷、 交通事故）區分，其中交通事故類別比例相較於其它事故類別為最 高，有1,073人次(51.39%)。滑倒則有561人次 (26.87%)次之，前述 19.
(33) 兩種傷害類別已占總人次數的78.26%。 綜合上述，研究交通事故傷害可能發生的因素，主要是由於當 今社會進步快速，不僅國人生活壓力漸增，連帶影響到國人精神層 面的不適與不穩定，導致注意力不集中及日間思睡等狀況造成。另 有研究發現因生活型態的改變，肥胖與工作性質亦對事故傷害的發 生產生影響。故對於事故傷害發生的相關因素之研究，有其持續性 探討的必要，以進一步認識國人在交通事故傷害發生層面的變化。 交通事故傷害固然是一重大議題，但臺灣地區在過去相關的研究並 不多，有研究者將對象鎖定為孩童、青少年或老人，而提出如居家 安全、校園安全、酒精飲品及預防跌倒等觀點，只有沈希哲等人 （2009）研究臺北巿15~24歲青少年機車事故傷害狀況及傷害程度 納入研究者；是以，若能了解這些相關因素對於臺灣地區交通事故 傷害的影響，必有助於改善交通事故傷害的防制與降低事故傷害的 發生。. 20.
(34) 第三節 「TIPSPA 傷害監測系統」. 「TIPSPA 傷害監測系統」為臺北市政府衛生局為推動安全社區政 策，了解臺北市事故傷害發生之頻率與導因，促進公共衛生與安全， 與臺灣事故傷害預防與安全促進學會 (Taiwanese Injury Prevention and Safety Promotion Association, TIPSPA)合作，並採用其開發之「TIPSPA 傷害監測系統」，進行傷害監測資料之登錄與管理相關事宜。 根據世界衛生組織 Holder, et al. (2001).對事故傷害監測指引（Injury Surveillance Guidelines）之定義，監測一詞於公共衛生領域中，意指持 續且有系統地進行健康相關資料之收集、分析、解釋與傳佈，資料內 容應包括基本資料（年齡、性別、身分證號）、發生地點（工作場所、 學校、道路上或其他）、當時的活動（工作中、上學中、運動中或行 車中）、受傷的機轉（交通事故、性暴力、跌落、刀割或燒灼等）、 意圖（非蓄意、蓄意）、受傷性質（骨折、扭傷、灼傷、挫傷等）、 損傷嚴重性及其後處置。 「TIPSPA 傷害監測系統」是由臺灣事故傷害預防與安全促進學會 與臺北市政府衛生局於 2007 年依據世界衛生組織事故傷害監測指引發. 21.
(35) 展，以社區為平臺，與臺北市部分設有急診室之醫療院所及市立聯合 醫院五個院區合作，於急診室收集事故傷害發生相關資料，了解事故 傷害發生之頻率與導因，加以記錄分析應用。 綜上所述，事故傷害防制可以運用社區之功能使傷害降低，但需 依不同屬性需求訂出更合適之事故傷害防制措施。我國依年齡族群執 行不同傷害防制措施，現有之傷害防制有居家安全評核及改善、交通 事故傷害、火燙傷、溺水、武器傷害、中毒、腳踏車（非交通事故） 傷害、跌倒與墜落、校園運動安全防護網、走路上學無車日、酒精與 藥物、職場安全檢查、吸入、獨居老人的健康促進、生命連線關懷送 餐服務、安養護機構、性侵害及性騷擾防治設置、虐待、遺棄等。. 22.
(36) 第三章. 研究方法. 本章共分為五節，包括第一節研究架構、第二節研究對象、第三 節研究工具、第四節研究步驟及第五節資料處理與分析。. 第一節. 研究架構. 依據研究目的，本研究的研究架構如圖 3-1 所示：. 一、個人基本變項 （一）年齡 （二）性別 （三）教育程度 （四）疾病史 （五）藥物因素 交通事故傷害 嚴重程度 二、交通事故背景變項 （一）發生時間 （二）事故類屬 （三）事故歸因 （四）事故發生地點 （五）事故發生時狀態 （六）事故類型. 圖 3-1 研究架構. 23.
(37) 第二節. 研究對象. 一、母群體 臺北市內湖區 2008 年 7 月至 2010 年 6 月年中人口 268,253 人。. 二、樣本 研究採回溯性調查分析法，以臺灣事故傷害預防與安全促進 學會「TIPSPA 傷害監測系統」資料庫，蒐集自 2008 年 7 月起至 2010 年 6 月止之臺北市內湖區民眾交通事故傷害個案，共 1,997 筆。. 第三節. 研究工具. 研究工具採用「臺北市政府衛生局事故傷害外因登錄表」第二類 道路運輸事故，問卷內容包含以下部分： 一、個人基本變項 （一）年齡：以實際年齡計算後，再分成 14 歲（含以下）、15-24 歲、25-44 歲、45-64 歲、65 歲以上等年齡層。. 24.
(38) （二）性別：分男性、女性二項。 （三）教育程度：分國中(含)以下、高中職、大專以上三項。 （四）疾病史：指受傷前疾病史，分有疾病史、無疾病史二項。 （五）藥物因素：受傷前平日服用藥物狀況，分有服藥、沒有服藥 二項。 二、交通事故背景變項 （一）發生時間：分白天、晚上二項。 （二）事故類屬：分自己造成、他人造成二項。 （三）事故歸因：分人為因素、非人為因素二項。 （四）事故發生地點：分馬路上、不在馬路上二項。 （五）事故發生時狀態：分行路中、工作中、日常起居(含休閒、 運動等)三項。 （六）事故類型：分與車輛相撞、非與車相撞二項。. 三、交通事故傷害嚴重程度： 依行政院衛生署1997年「改善及重症醫療計劃」 ，中央健保局1998 年訂定「檢傷分類概要分級表」將檢傷的級數分為四級：. 25.
(39) （一）第一級：需立即處理2分鐘內治療，第一優先急救之病患。 （二）第二級：需在 10 分鐘內治療者，第二優先急救之病患。 （三）第三級：需在 30 分鐘內治療者，第三優先急救之病患。 （四）第四級：此類病患病情輕微，無生命危險，可赴門診治療或 次日就診者，第四優先急救之病患。. 本研究為便於統計分析，將交通事故傷害嚴重程度依「檢傷分類 概要分級表」將檢傷的級數一、二級列為「重度傷害」；三、四級為 「輕度傷害」。. 第四節. 研究步驟. 本研究之研究步驟如下：. 一、文獻收集及探討. 針對以研究目的為主軸的相關理論及理念依據，進行國內外 文獻的蒐集及探討。. 二、資料收集. 研究者向臺北市政府衛生局申請「TIPSPA 傷害監測系統」資. 26.
(40) 料庫使用同意，蒐集自 2008 年 7 月起至 2010 年 6 月止之臺北市 內湖區民眾交通事故傷害個案，共 1,997 筆。. 三、資料處理. 進行資料處理及統計分析工作。. 第五節. 資料處理與分析. 以SPSS for Windows 17.0統計套裝軟體進行資料處理、編碼、譯 碼、代碼轉換及相關的統計分析。依本研究之研究目的、研究假設和 研究架構，採用下列統計方法： 一、描述性統計 頻率與百分率：呈現研究對象各項個人基本變項、交通事故 背景變項與交通事故傷害嚴重程度之分佈情形。. 27.
(41) 二、推論性統計 （一）百分率同質性卡方檢定（χ2 - test for homogeneity of proportions） ： 探討個人基本變項、交通事故背景變項與交通事故傷害嚴重 程度的關係。若達顯著，則進一步以 Bonferroni method 進行 事後比較。 （二）邏輯斯複迴歸分析(logistic multiple regression analysis )：探討 交通事故傷害嚴重程度重要之預測因素。. 28.
(42) 第四章 研究結果. 本章共分為四節，包括第一節研究對象之個人基本變項、交通事 故背景變項與傷害嚴重程度分佈情形；第二節研究對象個人基本變 項、交通事故背景變項與傷害嚴重程度之關係；第三節研究對象之個 人基本變項、交通事故背景變項對交通事故傷害嚴重程度之預測；第 四節討論。. 第一節 研究對象之個人基本變項、交通事故背景變項 與傷害嚴重程度分佈情形. 一、個人基本變項 （有效樣本數1,996人）. 研究對象的個人基本變項分布如下（見表4-1）. （一）年齡 研究對象中，14歲(含)以下的有103人（5.2％）、15-24歲有460 人（23％）、25-44歲有857人（42.9％）、45-64歲有457人（22.9 ％）、65歲(含)以上有119人（6％）。. 29.
(43) （二）性別 研究對象中，女性有852人（42.7％）、男性有1,142人（57.3 ％）。. （三）教育程度 研究對象中，教育程度為國中（含）以下者有282人（15.3％）、 高中職者有793人（42.％）、大專以上者有773（41.8％）。. （四）疾病史 研究對象的疾病史中，沒有罹患疾病的有1,893人（94.8％）、 有罹患疾病的有103人（5.2％）。. （五）藥物因素 研究對象中，受傷前平日沒有服用藥物的人有1,900人（96.5 ％）、平日有服用藥物的有68人（3.5％）。. 30.
(44) 表4-1. 研究對象個人基本變項分佈情形 百分率 變項. 人數 （％）. 年齡 14歲(含)以下. 103. 5.2. 15-24歲. 460. 23.0. 25-44歲. 857. 42.9. 45-64歲. 457. 22.9. 65歲(含)以上. 119. 6.0. 女. 852. 42.7. 男. 1,142. 57.3. 國中(含)以下. 282. 15.3. 高中職. 793. 42.9. 大專以上. 773. 41.8. 1,893. 94.8. 103. 5.2. 1,900. 96.5. 68. 3.5. 性別. 教育程度. 疾病史 沒有 有 藥物因素 沒有服藥 有服藥. 31.
(45) 二、交通事故背景變項 研究對象的交通事故背景變項分布如下（見表4-2）： （一）發生時間 研究對象事故發生的時間，在白天的有 1,400 人（70.7％） 、在 晚上的有 580 人（29.3％） 。. （二）事故類屬 研究對象事故的發生屬他人造成的有 1,155 人（57.9％）、屬 自己造成的有 841 人（42.1％）。. （三）事故歸因 研究對象發生的事故歸因屬非人為因素的有 953 人（47.7％） 、 屬人為因素的有 1,043 人（52.3％）。. （四）事故發生地點 研究對象發生事故的地點，不是在馬路上發生的有 75 人（3.8. 32.
(46) ％）、在馬路上發生的有 1,921（96.2％）。. （五）事故發生時狀態 研究對象事故發生時的狀態，屬上下課/上下班的有 179 人（9.0 ％）、屬日常休閒活動的有 131 人（6.6％）、走路中的有 1,686 人（84.5％）。. （六）事故類型 研究對象發生的事故類型，非屬於車輛相撞的有 608 人（30.5 ％）、屬於車輛相撞的有 1,388 人（69.5％）。. 三、事故傷害嚴重程度資料分佈情形 由表 4-3 可知，研究對象事故傷害嚴重程度資料分佈情形， 檢傷分類一級者有 12 人（0.6％）、二級者有 1,409 人（70.6％）、 三級者有 399 人（20％）、四級者有 136 人（6.8％）。若以輕度 與重度分，檢傷分類一、二級者為重度傷害的有 1,421 人（72.6 ％），三、四級者為輕度傷害的有 535 人（27.4％）。 33.
(47) 表4-2. 交通事故傷害背景變項分佈情形 人數. 百分率 （％）. 白天. 1,400. 70.7. 晚上. 580. 29.3. 他人造成. 1,155. 57.9. 自己造成. 841. 42.1. 非人為因素. 953. 47.7. 1,043. 52.3. 75. 3.8. 1,921. 96.2. 行路中. 1,686. 84.47. 工作中. 179. 8.97. 日常起居. 131. 6.56. 非與車輛相撞. 608. 30.5. 1,388. 69.5. 變項 事故時間. 事故類屬. 事故歸因. 人為因素 發生地點 不在馬路上 在馬路上 事故發生時狀態. 事故類型. 與車輛相撞. 34.
(48) 表4-3. 事故傷害嚴重程度分佈情形 變項. 人數. 百分率（%）. 12. 0.6. 二級. 1,409. 70.6. 三級. 399. 20.0. 136. 6.8. 人數. 合計 百分率（%）. 事故傷害嚴重程度 一級 重度. 輕度 四級. 1,421. 72.6. 535. 27.4. 第二節 研究對象個人基本變項、交通事故背景變項與 嚴重程度之關係. 為分析研究對象之個人基本變項、交通事故背景變項與事故傷害 嚴重程度的關係，先將傷害嚴重程度依輕度傷害及重度傷害兩類來處 理，以百分率同質性卡方檢定進行分析。當2 x 2列聯表( df = 1)分類細 格的期望值小於五時，造成卡方值高估，會進行費雪爾恰當檢定 （Fisher’s exact probability test）。另外，若 χ2 值達顯著時，則進一步 以Bonferronimethod進行事後比較。. 35.
(49) 一、研究對象個人基本變項與事故傷害嚴重程度之關係 由表4-4可知，研究對象交通事故傷害嚴重程度會因年齡（χ2（4） ＝12.65，P＜.05）、教育程度（χ2（2）＝8.31，P＜.05）之不同水準 而有顯著差異；再經事後比較發現，年齡為25-44歲及65歲(含)以上 者，而教育程度為高中職者，其交通事故傷害之嚴重程度較傾向重 度傷害。. 二、交通事故背景變項與事故傷害嚴重程度之關係 由表4-5可知，研究對象交通事故傷害嚴重程度會因事故類屬 （χ2（1）＝11.01，P＜.01）、事故歸因（χ2（1）＝56.89，P＜.001）、 事故發生地點（χ2（1）＝5.42，P＜.05）、事故發生時狀態（χ2（1） ＝13.51，P＜.01）等變項之不同水準而有顯著差異；再經事後比較 發現，事故由他人造成者、事故歸因屬非人為因素者、事故發生地 點是在馬路上者、事故發生時是在工作中者、事故類型是屬於車輛 相撞者，其交通事故傷害之嚴重程度較傾向重度傷害。. 36.
(50) 表4-4. 研究對象個人基本變項與交通事故傷害嚴重程度之關係 事故傷害嚴重程度 變項. 輕度 n（％）. χ2. Bonferroni 事後比較. 12.65*. (3)＞(1). 重度 n（％）. 年齡 (1)14歲(含)以下. 40（39.6）. 61（60.4）. (2)15-24歲. 136（30.0） 318（70.0）. (3)25-44歲. 214（25.6） 622（74.4）. (4)45-64歲. 120（26.8） 328（73.2）. (5)65歲(含)以上. 25（21.4）. (5)＞(1). 92（78.6） 0.18. 性別 (1)女. 224（26.8） 611（73.2）. (2)男. 311（27.8） 808（72.2） 8.31**. 教育程度 (1) 國中（含）以下 97（35.1）. 179（64.9）. (2) 高中職. 201（26.0） 571（74.0）. (3) 大專以上. 215（28.3） 546（71.7）. (2)＞(1). 0.28. 疾病史 (1)沒有. 504（27.2） 1,349（72.8）. (2)有. 31（30.1）. 72（69.9） 0.0. 藥物因素 (1)沒有服藥. 508（27.3） 1,353（72.7）. (2)有服藥. 18（26.5）. 50（73.5）. 註：1.*P＜.05，**P＜.01。 2.事後比較以事故傷害屬重度之百分率來看。. 37.
(51) 表4-5. 研究對象交通事故背景變項與事故傷害嚴重程度之關係 事故傷害嚴重程度. 變 項. 輕度 n（％）. χ2. 重度 n（％）. Bonferroni 事後比較. 0.088. 發生時間 (1)白天. 371（27.1）. 996（72.9）. (2)晚上. 160（27.9）. 413（72.0）. 事故類屬 (1)他人造成. 279（24.5）. 859（75.5）. (2)自己造成. 256（31.3）. 562（68.7）. 事故歸因 (1)非人為因素. 182（19.4）. 755（80.6）. (2)人為因素. 353（34.6）. 666（65.4）. 10.67**. (1)＞(2). 56.13**. (1)＞(2). 4.82*. (2)＞(1). 13.51**. (2)＞(1). 9.89**. (2)＞(1). 事故發生地點 (1)非馬路上. 29（39.2）. 45（60.8）. (2)馬路上. 506（26.9） 1,376（73.1）. 事故發生時狀態 (1)行路中. 469（28.32） 1,187（71.68）. (2)工作中. 27（15.61） 146（84.39）. (3)日常起居. 39（30.71）. 88（69.29）. 事故類型 (1)非與車輛相撞. 188（31.9）. 401（68.4）. (2)與車輛相撞. 347（25.4） 1,020（74.6）. 註：1.*P＜.05，**P＜.01，***P＜.001。 2.事後比較以事故傷害屬重度之百分率來看。. 38.
(52) 第三節 研究對象個人基本變項、交通事故背景變項 對交通事故傷害嚴重程度之預測. 為探討研究對象個人基本變項、交通事故背景變項對交通事故傷 害嚴重程度之預測力，本研究採用邏輯斯複迴歸分析(logistic multiple regression analysis )。邏輯斯迴歸分析的基本形式和線性迴歸並無差 異它的依變項是二分類之類別變項。邏輯斯迴歸是將一事件發生機率 轉換為對比值（odds），即一事件的成功和失敗之比例，基本上屬於 二元對數比模型，相對危險性小或較不可能異常者，常在變數定義時 設為「0」，危險性大或較可能異常者則設為「1」。以一組自變項對 依變項建立一個邏輯斯函數logit P=P0+P1X1+ P2X2 +P3X3 +...+ PkXk +e，藉以預測一個事件發生的機率。 本研究之預測變項中，「年齡」以實際年齡來處理屬等距變項， 而「教育程度」屬序位變項且與交通事故傷害嚴重程度呈線性關係（F ＝2.08，P＞.05），所以「年齡」與「教育程度」直接投入迴歸模式 中，其他變項因為類別變項須轉成虛擬變項，亦即在原有的類別變項 中指定一個具比較意義組為參照組（reference category），將所有類 別重新編碼成一個變項（n個類別就編成 n個變項，但方程式中只列. 39.
(53) 出 n-1個變項，因最後一個變項的係數可由其他 n-1個變項算出）。 本研究設定之參照組如下：性別以「男性」為1、「女性」為0；疾病 史以「有」為1、「無」為0；受傷前用藥情形以「有用藥」為1、「無 用藥」為0；事故時間以「白天」為1、「睌上」為0；事故類屬以「他 人造成」為1、「自己造成」為0；事故歸因以「非人為因素」為1、 「人為因素」為0；發生地點以「不在馬路上」為1、「在馬路上」為 0；事故發生狀態以「工作中」及「日常起居」各為1、「行路中」為 0；事故類型以「非與車輛撞」為1、與「車輛撞」為0；另外，交通 事故傷害嚴重程度以「輕度傷害」為0及「重度傷害」為1。為了解自 變項間有無共線性（collinearity） ，先檢驗其變異數膨脹因素（variance inflation factor，VIF）、容忍度（Tolerance）特徵值（Eigenvalue, λ） 及條件指標（Condition Index,CI）。當VIF>10或Tolerance <.1時或λ ＜0.01時或CI＞30時，表示有共線性問題。由表4-6可知，本研究各 預測變項間並無共線性關係存在。 由表4-7可知，研究對象之個人基本變項、交通事故背景變項能 有效預測其交通事故傷害之嚴重程度（Nagelkerke R2＝0.06，Omnibus χ2（12）＝73.33，P＜.001；Hosmer & Lemeshow χ2（8）＝8.95，P＞.05）； 其中「事故歸因」(β＝.703，OR＝2.020，Wald χ2（1）＝30.999，P＜.001). 40.
(54) 與「事故發生狀態」(β＝.878，OR＝2.407，Wald χ2（1）＝10.502，P ＜.01)為交通事故傷害嚴重程度的主要預測變項。資料顯示，事故歸 因屬非人為因素者、事故發生時是在工作中者，其交通事故傷害嚴重 程度較傾向重度傷害；且「非人為因素事故」發生重度事故傷害是「人 為因素事故」的2.02倍，事故發生時是「在工作中者」是「在行路中 者」的2.41倍。. 41.
(55) 表 4-6 預測變項間的共線性分析 容忍度 (Tolerance). 變異數膨脹. 年齡. .746. 1.340. 6.649. 1.000. 性別. .976. 1.025. 1.789. 1.928. 教育程度. .833. 1.201. 1.087. 2.474. 疾病史. .284. 3.521. .929. 2.676. 受傷前平日服用 藥物. .280. 3.574. .758. 2.962. 事故時間. .992. 1.008. .673. 3.144. 事故類屬. .463. 2.159. .405. 4.051. 事故歸因. .754. 1.326. .266. 4.998. 發生地點. .786. 1.272. .151. 6.639. 工作中/行路中. .922. 1.084. .148. 6.700. 日常起居/行路中. .786. 1.272. .096. 8.326. 事故類型. .490. 2.041. 預測變項. 係數(VIF). 特徵值 （λ）. .037. 條件指 標 CI. 13.377. 註：Tolerance <.1，VIF>10，λ<.01，CI>30時表示預測變項間有共線性。. 42.
(56) 表 4-7 各預測變項對研究對象交通事故傷害嚴重程度之邏輯迴歸分析 β. S.E.. Wald χ2. OR. 年齡. .010. .004. 7.695. 1.01. 性別(男/女). -.014. .110. .015. .986. 教育程度. .157. .082. 3.715. 1.171. 疾病史(有/無). -.238. .455. .275. .788. 受傷前平日服用藥物(有/無). -.029. .529. .003. .972. 事故時間(白天/晚上). -.035. .118. .088. .965. 事故類屬(他人造成/自己造成). -.192. .157. 1.486. .825. 事故歸因 (非人為因素/人為因素). .703. .126. 30.999***. 2.020. 發生地點(非馬路上/馬路上). .395. .315. 1.572. 1.485. 工作中/行路中. .878. .271. 10.502**. 2.407. 日常起居/行路中. .324. .253. 1.640. 1.382. 事故類型. -.188. .162. 1.354. .829. 預測變項. 事故發生狀態. (非與車輛相撞/與車輛相撞) 註：1. **P＜.01 ***P＜.001 2.Omnibus χ2（12）＝73.33，P＜.001；Hosmer & Lemeshow χ2（8）＝ 8.95，P＞.05；Nagelkerke R2＝0.06. 43.
(57) 第四節 討論. 個人基本變項部份，研究對象之年齡分佈以25-44歲最多為857人 （42.9％），其次是15-24歲有460人（23％），與蔡卓城、陳瑞杰、蔡 維謀、蔡宛真、謝屈平、劉永弘、邱文達（2002）使用外傷登錄探討 臺灣都會地區之傷害型態研究中年齡層分佈以15-49歲為最多，佔 69.1%相似。性別分布以男性為主佔57.3％，此結果與沈希哲、黃松元、 兵逸儂、陳正誠、史璦溱（2009）臺北巿青少年機車事故傷害程度之 相關因素研究，男性佔54.9%一致。 教育程度以高中職有793人（42.％）最多，其次是大專（學）以上 有773人（41.8％），與沈希哲等（2009）研究發現專科以下佔54.3％， 大學以上佔45.7％次序同。 研究對象沒有疾病的有1,893人（94.8％）；受傷前平日多數研究 者未服用藥物計有1,900人（96.5％）。與沈希哲等（2009）研究發現 騎乘機車無服用精神性藥物或是飲酒者有156人（95.7%）一致。 在個人基本變項與事故傷害嚴重程度有顯著關聯者有年齡、教育 程度二項。沈希哲等（2009）針對臺北巿三家急救責任醫院蒐集即時. 44.
(58) 或迴溯性的資料機車事故受傷之164名青少年中，在社會人口學變項中 年齡、身份等變項與機車事故傷害程度有顯著關聯。 事故類屬（他人或自己造成的）、事故歸因（人為與非人為因素）、 事故發生地點（馬路上、非馬路上）、事故發生時狀態（上下課/上下 班、休閒日常活動、走路中）等變項與事故傷害嚴重程度有顯著關聯。 沈希哲等（2009）研究中顯示，事故當時活動為上下班、上下學者， 其發生事故傷害程度為重度的危險性較當時活動為休閒旅遊者高。 在交通事故傷害嚴重程度重要預測因素之探討，主要預測變項為 「事故歸因(非人為因素/人為因素)」及「事故發生狀態（上下課/上下 班）」具有解釋力，其中研究對象是在上下課/上下班時，傷害嚴重程 度愈高。沈希哲等（2009）針對臺北巿三家急救責任醫院蒐集即時或 迴溯性的資料機車事故受傷之164名青少年研究顯示，事故當時活動為 上下班、上下學者，其發生事故傷害程度為重度的危險性較當時活動 為休閒旅遊者高。Mussone, Ferrari 與Oneta（1999）發現交通意外指數 最高的為十字路口。 事故發生時間以白天居多有1,400人（70.7％），與黃昶斌（2004） 都市地區肇事嚴重程度研究中，發現發生時間以上、下午尖峰時段較 為嚴重一致。. 45.
(59) 事故類屬方面，他人造成的有1,155人（57.9％） ，人為因素的有1,043 人（52.3％） ，事故發生地點以馬路上發生的居多有1,921人（96.2％）。 事故發生狀態方面，上下課/上下班的有179人（9.0％） ，走路中有 1,686人（84.5％）。事故類型以車撞有1,388人（69.5％）。此結果與蔡 卓城等（2002）使用外傷登錄探討臺灣都會地區之傷害型態研究中以 機車車禍最多(72.7%)；受傷地點則以街道馬路為最多，佔95.5%之研究 結果相似。. 46.
(60) 第五章 結論與建議. 本章共分為二節，包括第一節結論；第二節建議。. 第一節 結論. 根據研究目的、結果與討論，歸納出下列結論： 一、研究對象發生交通事故傷害者，年齡以25-44歲最多，其次為15-24 歲與45-64歲；性別以男性居多；教育程度以高中職居多，其次為 大專（學）以上。事故發生前沒有疾病者居多；受傷前平日沒有 服用藥物的人較多。 二、研究對象事故發生時間方面，以白天居多；事故屬類方面，他人 造成者較多；事故歸因方面，人為因素的有五成二；發生地點方 面，在馬路上發生的佔九成六；事故發生狀態方面，在走路中發 生者佔八成五；事故類型中，與車撞有關者約七成。事故傷害嚴 重程度輕度者佔二成七、重度者佔七成三。 三、研究對象交通事故傷害嚴重程度會因年齡、教育程度、事故歸因、 事故發生地點、事故發生時狀態等變項之不同水準而有顯著差. 47.
(61) 異，其中年齡為25-44歲及65歲(含)以上者、教育程度為高中職者、 事故由他人造成者、事故歸因屬非人為因素者、事故發生地點是 在馬路上者、事故發生時是在工作中者、事故類型是屬於車輛相 撞者，其交通事故傷害之嚴重程度，較傾向重度傷害。 四、研究對象之個人基本變項、交通事故背景變項能有效預測其交通 事故傷害之嚴重程度，其中「事故歸因」與「事故發生狀態」為 交通事故傷害嚴重程度的主要預測變項。資料顯示，事故歸因屬 非人為因素者、事故發生時是在工作中者，其交通事故傷害嚴重 程度較傾向重度傷害；且「非人為因素事故」發生重度事故傷害 是「人為因素事故」的2.02倍，事故發生時「在工作中者」是「在 行路中者」的2.41倍。. 48.
(62) 第二節 建議. 根據結論，分別提出下列之建議： 一、政策方面建議 本研究發現事故發生時活動為上下班、上下學者居多，為本 研究預測交通事故傷害程度之重要因素。 研究對象以25-44歲男性居多，發生馬路上之事故傷害有顯著 關聯，因此，應於交通尖峰時段以及車流量較大之地區特別加以 管制，交叉路口及路段應嚴加取締未依號誌與標線行駛之違規車 輛及行人。 騎乘機車、開車是臺灣地區主要之交通工具，但本國汽機車 駕駛人取得駕照後並未嚴謹遵守道路交通安全規則、安全駕駛， 因此，需加強車輛及行人的取締與警示。 二、教育方面建議 本研究發現較年輕的族群年齡以25-44歲最多，其次為15-24 歲，其發生交通事故傷害的頻率較高。且青年學子，尤其是學生. 49.
(63) 多以機車為主要交通工具，除有無照駕駛問題外，對交通安全觀 念不夠成熟，並喜歡追逐競賽之快感，因此需對青年人及社區民 眾加強宣導交通安全觀念。建議以多元教育管道宣導，教學活潑 化及生活化，提高接受度及認同度，以提高教育效果，內容可包 括： （一）加強社區民眾的自我交通安全意識，並可適度運用恐懼訴 求，提高青少年與社區民眾對交通事故傷害的自覺罹患性 及嚴重性，使其於使用道路時，能隨時提高警覺與注意力， 以避免交通事故發生。 （二）透過校園、職場、社區宣導注意交通安全之重要性，建立 種子隊，檢查交通事故不安全點，提供通報管道，及時反 映至政府部門，共同解決。 （三）邀請相關代言人並樹立典範，建立健康形象及宣導正確觀 念，教導青少年社區民眾健康之休閒活動，而勿以快車來 發洩，以免傷人害己。 三、研究方面建議 本研究受限於研究者的時間、人力、物力及社區資源等因素，. 50.
(64) 僅以「TIPSPA傷害監測系統」臺北市內湖區資料為研究對象，故 在研究結果上無法推論到其他地區的族群。未來如有更豐富之資 源，建議可擴及更廣泛之醫療院所並建立完整之資料庫以完全真 實呈現事故發生之情形，以真實呈現研究結果及解釋力。. 51.
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