Research Article
BibTex RIS Cite

Türkiye’de 2005-2014 yılları arasındaki ölüm/yaralanma ile sonuçlanan trafik kaza verilerinin değerlendirilmesi

Year 2017, , 123 - 135, 31.08.2017
https://doi.org/10.20518/tjph.341165

Abstract

Amaç: Bu çalışmanın amacı, Türkiye’de 2005-2014 yılları arasındaki ölümlü/yaralanmalı trafik
kazalarını etkileyen risk faktörlerini araştırmaktır. Yöntem: Bu çalışma, Emniyet Genel
Müdürlüğü’nün kayıtlarından elde edilen 2005-2014 yılları arasında gerçekleşen 1,656,403
ölümlü/yaralanmalı kazadan analizlere uygun 1,201,203 vaka raporunu değerlendirmiştir.
Bağımsız değişkenler, kazanın yeri ve zamanı, aracın tipi ve modeli, sürücünün sosyodemografik özellikleridir. Kazalardaki ölüm olayları bağımlı değişken olarak tanımlanmıştır. Her
bir yıl için ölümlü kaza oluşumunu etkilediği düşünülen risk faktörleri lojistik regresyon model
oluşturularak araştırılmıştır. Ölümlü kazalara bağlı oluşan toplam ölüm sayısı ve yaralanmalı
kazalarda meydana gelen toplam yaralı sayısı ve bu sayıları etkileyen risk faktörleri Negatif
Binom ve Poisson regresyon modelleri kullanılarak irdelenmiştir. Bulgular: Ölümle sonuçlanan
vakaların yüzdesi %1.9’dur. Kazaya karışan sürücünün erkek olması ölümlü kaza riskini
arttırmaktadır. Veriden elde edilen sonuçlar göre öğrenim düzeyinin düşük olması, kazanın
otobüs veya minibüs tipi araçlarda ve yerleşim yeri dışında gerçekleşmesi ölümlü kaza sayısını
arttırmaktadır. Sonuç: Sürücülerin bilgilendirilmesi ve trafik yasalarının etkili olarak
uygulanması yakın gelecekte ölümlü kazaların azalmasına katkı sağlayacaktır.

References

  • 1. WHO, Global Status Report on Road Safety. Geneva, Switzerland: WHO Press, World Health Organization,2015.
  • 2. TUIK, Road Trafic Accident Statistics. Ankara, Türkiye: Turkish Statistical Institute, Printing Division, 2013.
  • 3. Charbotel B, Chiron M, Martin JL, Bergeret A. Work-related road accidents in France. Eur J Epidemiol 2002;17(8):773–8.
  • 4. Öz B, Özkan T, Lajunen T. An investigation of the relationship between organizational climate and professional drivers' driver behaviours. Safety Sci 2010;48(10): 1484–9.
  • 5. Brijs T, Karlis D, Wets G. Studying the effect of weather conditions on daily crash counts using a discrete time-series model. Accid Anal Prev 2008;40(3):1180–90.
  • 6. Loo BPY. Validating crash locations for quantitative spatial analysis: a GIS-based approach. Accid Anal Prev 2006;38(5): 879–86.
  • 7. Tarko A, Thomaz J, Grant D. Probabilistic determination of crash locations in a road network with imperfect data. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board 2009;2102:76–84.
  • 8. Fernandes R, Hatfield J, Soames Job RF. A systematic investigation of the differential predictors for speeding, drink-driving, driving while fatigued, and not wearing a seat belt, among young drivers. Transp Res F-Traf 2010;13(3):179–96.
  • 9. Deniz Ö. Poisson regresyon analizi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi 2005; 4(7):59-72.
  • 10. Sezgin FH, Deniz E. Poisson regresyon modelinde aşırı yayılım durumu ve negatif binomial regresyon analizinin Türkiye grev sayıları üzerine bir uygulaması. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Yönetim Dergisi 2004;15(48):17-25.
  • 11. Zhou JH, Qiu J, Zhao XC, Liu GD, Xiao K, Zhang L, Jiang ZQ, Wang ZG. Road crash in China from 2003 to 2005. Chi J Traumatol 2008; 11(1):3-7.
  • 12. Pan SM, Chen EZ, Zhu SK, Layde P, Pirralo R, Hargarten S. Epidemiology characteristics of road traffic injury in China. Chin J Emerg Med 2005;14(9):709-14.
  • 13. Zhou JH, Wang ZG. Research progress in traffic medicine in China. Chin J Trauma 2005;21(1):71-3.
  • 14. Wang SM, Dalal K. Road traffic injuries in Shanghai, China. Health Med 2012;6(1):74–80.
  • 15. Masoumi K, Forouzan A, Barzegari H, et. all. Effective factors in severity of traffic accident-related traumas; an epidemiologic study based on the Haddon Matrix. Emerg (Tehran) 2016;4(2):78–82.
  • 16. Michalaki P, Quddus MA, Pitfield D, Huetson A. Exploring the factors affecting motorway accident severity in England using the generalised ordered Logistic Regression Model. J Safety Res 2015;55:89–97.
  • 17. Polinder S, Haagsma JA, Lyons RA, et. all. Measuring the population burden of fatal and nonfatal injury. Epidemiol Rev 2012;34(1):17–31.
  • 18. Alexandrescu R, O'Brien SJ, Lecky FE. A review of injury epidemiology in the UK and Europe: some methodological considerations in constructing rates. BMC Public Health 2009;9:226-37.
  • 19. Karayolu Trafik ve Yol Güvenliği Derneği, istatistikler, yıllara göre sürücü sayısı Online. Erişim Adresi: http://www.trafik.org.tr/istatistikler/yillara-gore-surucu-sayisi. Erişim tarihi Ocak, 2017.

The evaluation of data on traffic accidents resulting in death or injury, between the years 2005-2014, in Turkey

Year 2017, , 123 - 135, 31.08.2017
https://doi.org/10.20518/tjph.341165

Abstract

Objective: The purpose of this study was to investigate the factors affecting road traffic death or
injury cases between the years 2005 and 2014 in Turkey. Methods: This study reviewed
1,201,203 eligible case reports, out of 1,656,403 road traffic death or injury cases, from the
records of the Turkish National Police, between the years of 2005 and 2014. The independent
variables were; the location and time of the accidents; the type and model of the vehicles and the
socio-demographic characteristics of the drivers. The dependent variable was the presence of a
fatality in the accident. A logistic regression model was built to investigate the risk factors
affecting the number of death cases for each year. Negative Binomial and Poisson regression
models were used to investigate the risk factors affecting the death cases and injury cases,
respectively. Results: The percentage of cases which involved deaths was 1.9%. Being a male
increased the risk of road traffic deaths. Data also showed that the number of deaths increased
in accidents where the drivers had lower educational levels, where larger vehicles were involved
(e.g. busses), and where accidents took place outside residential areas. Conclusion: Informing
the drivers and implementing the traffic laws effectively will contribute to decreasing the
numbers of road traffic deaths in the near future.

References

  • 1. WHO, Global Status Report on Road Safety. Geneva, Switzerland: WHO Press, World Health Organization,2015.
  • 2. TUIK, Road Trafic Accident Statistics. Ankara, Türkiye: Turkish Statistical Institute, Printing Division, 2013.
  • 3. Charbotel B, Chiron M, Martin JL, Bergeret A. Work-related road accidents in France. Eur J Epidemiol 2002;17(8):773–8.
  • 4. Öz B, Özkan T, Lajunen T. An investigation of the relationship between organizational climate and professional drivers' driver behaviours. Safety Sci 2010;48(10): 1484–9.
  • 5. Brijs T, Karlis D, Wets G. Studying the effect of weather conditions on daily crash counts using a discrete time-series model. Accid Anal Prev 2008;40(3):1180–90.
  • 6. Loo BPY. Validating crash locations for quantitative spatial analysis: a GIS-based approach. Accid Anal Prev 2006;38(5): 879–86.
  • 7. Tarko A, Thomaz J, Grant D. Probabilistic determination of crash locations in a road network with imperfect data. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board 2009;2102:76–84.
  • 8. Fernandes R, Hatfield J, Soames Job RF. A systematic investigation of the differential predictors for speeding, drink-driving, driving while fatigued, and not wearing a seat belt, among young drivers. Transp Res F-Traf 2010;13(3):179–96.
  • 9. Deniz Ö. Poisson regresyon analizi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi 2005; 4(7):59-72.
  • 10. Sezgin FH, Deniz E. Poisson regresyon modelinde aşırı yayılım durumu ve negatif binomial regresyon analizinin Türkiye grev sayıları üzerine bir uygulaması. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Yönetim Dergisi 2004;15(48):17-25.
  • 11. Zhou JH, Qiu J, Zhao XC, Liu GD, Xiao K, Zhang L, Jiang ZQ, Wang ZG. Road crash in China from 2003 to 2005. Chi J Traumatol 2008; 11(1):3-7.
  • 12. Pan SM, Chen EZ, Zhu SK, Layde P, Pirralo R, Hargarten S. Epidemiology characteristics of road traffic injury in China. Chin J Emerg Med 2005;14(9):709-14.
  • 13. Zhou JH, Wang ZG. Research progress in traffic medicine in China. Chin J Trauma 2005;21(1):71-3.
  • 14. Wang SM, Dalal K. Road traffic injuries in Shanghai, China. Health Med 2012;6(1):74–80.
  • 15. Masoumi K, Forouzan A, Barzegari H, et. all. Effective factors in severity of traffic accident-related traumas; an epidemiologic study based on the Haddon Matrix. Emerg (Tehran) 2016;4(2):78–82.
  • 16. Michalaki P, Quddus MA, Pitfield D, Huetson A. Exploring the factors affecting motorway accident severity in England using the generalised ordered Logistic Regression Model. J Safety Res 2015;55:89–97.
  • 17. Polinder S, Haagsma JA, Lyons RA, et. all. Measuring the population burden of fatal and nonfatal injury. Epidemiol Rev 2012;34(1):17–31.
  • 18. Alexandrescu R, O'Brien SJ, Lecky FE. A review of injury epidemiology in the UK and Europe: some methodological considerations in constructing rates. BMC Public Health 2009;9:226-37.
  • 19. Karayolu Trafik ve Yol Güvenliği Derneği, istatistikler, yıllara göre sürücü sayısı Online. Erişim Adresi: http://www.trafik.org.tr/istatistikler/yillara-gore-surucu-sayisi. Erişim tarihi Ocak, 2017.
There are 19 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Subjects Health Care Administration
Journal Section Original Research
Authors

Hande Ünlü This is me

Burcu Küçük Biçer This is me

Hilal Özcebe This is me

Publication Date August 31, 2017
Submission Date October 2, 2017
Published in Issue Year 2017

Cite

APA Ünlü, H., Biçer, B. K., & Özcebe, H. (2017). Türkiye’de 2005-2014 yılları arasındaki ölüm/yaralanma ile sonuçlanan trafik kaza verilerinin değerlendirilmesi. Turkish Journal of Public Health, 15(2), 123-135. https://doi.org/10.20518/tjph.341165
AMA Ünlü H, Biçer BK, Özcebe H. Türkiye’de 2005-2014 yılları arasındaki ölüm/yaralanma ile sonuçlanan trafik kaza verilerinin değerlendirilmesi. TJPH. August 2017;15(2):123-135. doi:10.20518/tjph.341165
Chicago Ünlü, Hande, Burcu Küçük Biçer, and Hilal Özcebe. “Türkiye’de 2005-2014 yılları arasındaki ölüm/Yaralanma Ile sonuçlanan Trafik Kaza Verilerinin değerlendirilmesi”. Turkish Journal of Public Health 15, no. 2 (August 2017): 123-35. https://doi.org/10.20518/tjph.341165.
EndNote Ünlü H, Biçer BK, Özcebe H (August 1, 2017) Türkiye’de 2005-2014 yılları arasındaki ölüm/yaralanma ile sonuçlanan trafik kaza verilerinin değerlendirilmesi. Turkish Journal of Public Health 15 2 123–135.
IEEE H. Ünlü, B. K. Biçer, and H. Özcebe, “Türkiye’de 2005-2014 yılları arasındaki ölüm/yaralanma ile sonuçlanan trafik kaza verilerinin değerlendirilmesi”, TJPH, vol. 15, no. 2, pp. 123–135, 2017, doi: 10.20518/tjph.341165.
ISNAD Ünlü, Hande et al. “Türkiye’de 2005-2014 yılları arasındaki ölüm/Yaralanma Ile sonuçlanan Trafik Kaza Verilerinin değerlendirilmesi”. Turkish Journal of Public Health 15/2 (August 2017), 123-135. https://doi.org/10.20518/tjph.341165.
JAMA Ünlü H, Biçer BK, Özcebe H. Türkiye’de 2005-2014 yılları arasındaki ölüm/yaralanma ile sonuçlanan trafik kaza verilerinin değerlendirilmesi. TJPH. 2017;15:123–135.
MLA Ünlü, Hande et al. “Türkiye’de 2005-2014 yılları arasındaki ölüm/Yaralanma Ile sonuçlanan Trafik Kaza Verilerinin değerlendirilmesi”. Turkish Journal of Public Health, vol. 15, no. 2, 2017, pp. 123-35, doi:10.20518/tjph.341165.
Vancouver Ünlü H, Biçer BK, Özcebe H. Türkiye’de 2005-2014 yılları arasındaki ölüm/yaralanma ile sonuçlanan trafik kaza verilerinin değerlendirilmesi. TJPH. 2017;15(2):123-35.

13955                                        13956                                                             13958                                       13959                                        28911


TURKISH JOURNAL OF PUBLIC HEALTH - TURK J PUBLIC HEALTH. online-ISSN: 1304-1096 

Copyright holder Turkish Journal of Public Health. This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International LicenseCreative Commons License