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2006―2022年江苏省哨点医院道路交通伤害病例流行特征及变化趋势

王荣 范习康 吴洵 杨婕 周金意 杜文聪

王荣, 范习康, 吴洵, 杨婕, 周金意, 杜文聪. 2006―2022年江苏省哨点医院道路交通伤害病例流行特征及变化趋势[J]. 中华疾病控制杂志, 2024, 28(10): 1204-1211. doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2024.10.014
引用本文: 王荣, 范习康, 吴洵, 杨婕, 周金意, 杜文聪. 2006―2022年江苏省哨点医院道路交通伤害病例流行特征及变化趋势[J]. 中华疾病控制杂志, 2024, 28(10): 1204-1211. doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2024.10.014
WANG Rong, FAN Xikang, WU Xun, YANG Jie, ZHOU Jinyi, DU Wencong. Epidemic characteristics and changing trends of road traffic injury patients in sentinel hospitals in Jiangsu Province from 2006 to 2022[J]. CHINESE JOURNAL OF DISEASE CONTROL & PREVENTION, 2024, 28(10): 1204-1211. doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2024.10.014
Citation: WANG Rong, FAN Xikang, WU Xun, YANG Jie, ZHOU Jinyi, DU Wencong. Epidemic characteristics and changing trends of road traffic injury patients in sentinel hospitals in Jiangsu Province from 2006 to 2022[J]. CHINESE JOURNAL OF DISEASE CONTROL & PREVENTION, 2024, 28(10): 1204-1211. doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2024.10.014

2006―2022年江苏省哨点医院道路交通伤害病例流行特征及变化趋势

doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2024.10.014
详细信息
    通讯作者:

    杜文聪,E-mail: duwencong1002@163.com

  • 中图分类号: R195.4

Epidemic characteristics and changing trends of road traffic injury patients in sentinel hospitals in Jiangsu Province from 2006 to 2022

More Information
  • 摘要:   目的  分析2006―2022年江苏省道路交通伤害病例流行特征和变化趋势,为制定道路交通伤害预防控制措施与策略提供科学依据。  方法  收集2006―2022年,江苏省哨点医院就诊的道路交通伤害病例数据,采用描述性流行病学方法分析道路交通伤害病例的流行特征;计算构成比,组间比较选用χ2检验,并对道路交通伤害构成比进行趋势分析;运用圆形分布法分析时间分布特征。  结果  道路交通伤害病例数居伤害发生原因的第2位(277 744例,18.70%)。道路交通伤害病例的男女性别比为1.29∶1.00。2006―2022年江苏省居民道路交通伤害病例占全部居民伤害的比重呈下降趋势(χ2趋势=34 066.82, P < 0.001)。道路交通伤害发生时间有季节性特征,发生高峰期为每年4月15日―12月31日,发生高峰日为每年8月23日;道路交通伤害发生时病例以驾乘交通工具为主(73.2%);损伤程度以轻度为主(72.2%);主要结局为处理后离院(77.4%);≥65岁年龄组居民发生道路交通伤害后严重程度最重(中/重度占比59.8%)且观察/住院/转院(32.5%)人数居多;受伤部位主要为下肢(28.8%)和头部(21.8%);伤害性质主要为挫伤/擦伤(66.2%)。  结论  道路交通伤害是江苏省居民因伤害就诊的重要原因,干预措施应重点关注男性和≥65岁年龄组的人群;同时应加强下肢及头部等重点部位的防护,以降低道路交通伤害的严重程度
  • 图  1  2006—2022年江苏省居民不同性别、年龄组道路交通伤害受伤部位构成情况

    Figure  1.  Composition of injured parts of road traffic injuries by gender, age groups, Jiangsu province, 2006-2022

    表  1  2013―2022年江苏省监测点伤害病例漏报率情况

    Table  1.   The rate of missing reports for injury cases at surveillance points in Jiangsu Province from 2013 to 2022

    年份
    Year
    监测点
    Monitoring points
    漏报率
    Underreporting rate/%
    年份
    Year
    监测点
    Monitoring points
    漏报率
    Underreporting rate/%
    2013 浦口区Pukou District 7.5 2019 浦口区Pukou District 2.6
    张家港市Zhangjiagang City 2.1 张家港市Zhangjiagang City 0
    2014 浦口区Pukou District 5.4 无锡市Wuxi City 1.2
    张家港市Zhangjiagang City 3.5 姑苏区Gusu District 8.3
    2015 浦口区Pukou District 5.9 2020 浦口区Pukou District 3.7
    张家港市Zhangjiagang City 1.5 张家港市Zhangjiagang City 0
    无锡市Wuxi City 6.9 无锡市Wuxi City 1.8
    2016 浦口区Pukou District 3.5 姑苏区Gusu District 4.5
    张家港市Zhangjiagang City 0 2021 浦口区Pukou District 4.4
    无锡市Wuxi City 7.2 张家港市Zhangjiagang City 0.8
    2017 浦口区Pukou District 3.5 无锡市Wuxi City 1.7
    张家港市Zhangjiagang City 1.0 姑苏区Gusu District 5.5
    无锡市Wuxi City 3.3 2022 浦口区Pukou District 4.9
    2018 浦口区Pukou District 5.1 张家港市Zhangjiagang City 0
    张家港市Zhangjiagang City 0 无锡市Wuxi City 3.9
    无锡市Wuxi City 2.2 姑苏区Gusu District 4.0
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    表  2  2006―2022年江苏省居民道路交通伤害病例情况及趋势分析

    Table  2.   Situation and trend of road traffic injury cases among residents in Jiangsu Province, 2006-2022

    年份
    Year
    年龄组/岁Age group/years 男性
    Male
    女性
    Female
    合计
    Total
    0~ < 5 5~ < 15 15~ < 30 30~ < 45 45~ < 65 ≥65
    2006 264(2.1) 570(4.5) 3 417(27.2) 4 683(37.2) 3 016(24.0) 635(5.0) 7 605(60.4) 4 980(39.6) 12 585(30.3)
    2007 314(2.6) 662(5.5) 3 440(28.4) 4 121(34.1) 2 851(23.6) 711(5.9) 7 375(61.0) 4 724(39.0) 12 099(26.4)
    2008 272(2.0) 658(4.9) 3 444(25.9) 4 652(34.9) 3 448(25.9) 838(6.3) 7 879(59.2) 5 433(40.8) 13 312(27.7)
    2009 265(1.9) 629(4.4) 3 659(25.7) 4 610(32.3) 4 084(28.6) 1 008(7.1) 8 018(56.2) 6 237(43.8) 14 255(25.5)
    2010 280(1.7) 788(4.8) 3 990(24.2) 5 112(30.9) 5 142(31.1) 1 207(7.3) 9 306(56.3) 7 213(43.7) 16 519(25.6)
    2011 297(1.5) 879(4.4) 4 888(24.6) 6 073(30.5) 6 221(31.3) 1 542(7.7) 11 715(58.9) 8 185(41.1) 19 900(30.7)
    2012 173(1.2) 515(3.6) 3 359(23.4) 4 231(29.5) 4 840(33.7) 1 231(8.6) 8 137(56.7) 6 212(43.3) 14 349(24.5)
    2013 170(1.2) 551(3.7) 3 448(23.5) 4 065(27.6) 5 168(35.1) 1 301(8.8) 8 106(55.1) 6 597(44.9) 14 703(21.1)
    2014 88(0.7) 364(2.9) 2 895(23.3) 3 625(29.2) 4 437(35.7) 1 020(8.2) 7 093(57.1) 5 336(42.9) 12 429(20.6)
    2015 68(0.5) 295(2.3) 2 618(20.5) 3 819(29.9) 4 967(38.9) 1 018(8.0) 7 206(56.4) 5 579(43.6) 12 785(20.7)
    2016 99(0.6) 364(2.1) 3 627(21.0) 5 457(31.7) 6 133(35.6) 1 557(9.0) 10 113(58.7) 7 124(41.3) 17 237(19.2)
    2017 88(0.5) 313(1.8) 3 326(18.7) 5 390(30.3) 7 006(39.4) 1 663(9.4) 10 143(57.0) 7 643(43.0) 17 786(18.8)
    2018 190(1.0) 504(2.7) 3 436(18.1) 5 617(29.6) 7 206(37.9) 2 043(10.8) 10 660(56.1) 8 336(43.9) 18 996(17.4)
    2019 263(1.3) 765(3.8) 3 300(16.4) 5 006(24.8) 8 052(39.9) 2 771(13.7) 10 704(53.1) 9 453(46.9) 20 157(15.7)
    2020 237(1.1) 719(3.5) 3 332(16.1) 5 376(26.0) 8 265(39.9) 2 766(13.4) 11 499(55.6) 9 196(44.4) 20 695(14.8)
    2021 182(0.9) 815(3.8) 3 510(16.5) 5 499(25.9) 8 352(39.3) 2 867(13.5) 11 318(53.3) 9 907(46.7) 21 225(11.5)
    2022 139(0.7) 699(3.7) 3 227(17.2) 4 975(26.6) 6 816(36.4) 2 856(15.3) 9 790(52.3) 8 922(47.7) 18 712(11.4)
    χ2趋势
    χ2trend value
    719.9 764.532 2 564.628 1 358.729 3 286.662 2 837.933 632.163 632.163 34 066.821
    P值value < 0.001 < 0.001 < 0.001 < 0.001 < 0.001 < 0.001 < 0.001 < 0.001 < 0.001
    注:①以人数(占比/%)表示。
    Note: ① Number of people (proportion/%).
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    表  3  2006―2022年江苏省居民道路交通伤害发生时间分布

    Table  3.   Distribution of time of occurrence of road traffic injuries among residents of Jiangsu Province, 2006-2022

    年份
    Year
    r
    value
    Z
    value
    平均角
    α
    标准差
    s
    高峰日
    Peak day
    高峰期
    Peak period
    2006 0.114 162.903 165.696 119.460 6月16日June 16th 2月15日―10月16日February 15th to October 16th
    2007 0.132 212.060 213.192 115.220 8月4日August 4th 4月9日―11月28日April 9th to November 28th
    2008 0.057 43.596 95.146 137.049 4月5日April 5th 11月19日―次年8月22日November 19th to the following August 22nd
    2009 0.039 21.265 196.746 146.164 7月17日July 17th 2月20日―12月13日February 20th to December 13th
    2010 0.088 127.665 239.412 126.348 8月30日August 30th 4月24日―次年1月5日April 24th to the following January 5th
    2011 0.081 130.356 172.058 128.478 6月23日June 23rd 2月13日―10月31日February 13th to October 31st
    2012 0.115 188.959 192.215 119.223 7月12日July 12th 3月14日―11月10日March 14th to November 10th
    2013 0.089 116.499 215.534 126.024 8月6日August 6th 3月31日―12月12日March 31st to December 12th
    2014 0.046 26.244 181.534 142.209 7月3日July 3rd 2月8日―11月14日February 15th to November 14th
    2015 0.067 57.777 241.412 133.137 9月1日September 1st 4月19日―次年1月14日April 19th to the following January 14th
    2016 0.141 344.280 206.992 113.344 7月27日July 27th 4月3日―11月19日April 3rd to November 19th
    2017 0.042 31.436 286.704 144.247 10月17日October 17th 5月24日―次年3月12日May 24th to the following March 12th
    2018 0.113 242.957 243.371 119.625 9月3日September 3rd 5月5日―次年1月3日May 5th to the following January 3rd
    2019 0.189 718.622 302.658 104.617 11月2日November 2nd 7月19日―次年2月16日July 19th to the following February 16th
    2020 0.160 529.533 223.058 109.698 8月13日August 13th 4月23日―12月2日April 23rd to December 2nd
    2021 0.062 82.313 258.303 135.009 9月18日September 18th 5月5日―次年2月2日May 5th to the following February 2nd
    2022 0.142 377.008 224.666 113.218 8月15日August 15th 4月22日―12月8日April 22nd to December 8th
    合计Total 0.081 1 830.744 232.258 128.399 8月23日August 23rd 4月15日―12月31日April 15th to December 31st to the following year
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    表  4  2006―2022年江苏省伤害监测点居民道路交通伤害发生时活动情况

    Table  4.   Activity at the time of road traffic injury among residents of injury surveillance sites in Jiangsu Province, 2006-2022

    分组Group 驾乘交通工具
    Driving or riding in a vehicle
    休闲活动
    Leisure activities
    生命活动
    Vital activities
    步行
    Walking
    其他/不清楚
    Other/unclear
    χ2
    value
    P
    value
    性别Gender 662.124 < 0.001
        男性Male 115 625(73.8) 21 420(13.7) 8 109(5.2) 6 242(4.0) 5 271(3.3)
        女性Female 87 806(72.5) 16 533(13.7) 5 905(4.9) 7 310(6.0) 3 523(2.9)
    年龄组/岁Age group /years 5 872.850 < 0.001
        0~ < 5 2 007(59.2) 1 085(32.0) 126(3.7) 93(2.8) 78(2.3)
        5~ < 15 6 701(66.4) 2 262(22.4) 451(4.5) 407(4.0) 269(2.7)
        15~ < 30 45 279(76.9) 7 121(12.1) 2 671(4.5) 2 146(3.6) 1 699(2.9)
        30~ < 45 62 405(75.8) 10 294(12.5) 4 083(5.0) 2 838(3.4) 2 691(3.3)
        45~ < 65 69 819(72.7) 12 570(13.1) 5 356(5.6) 4 908(5.1) 3 351(3.5)
        ≥65 17 220(63.7) 4 621(17.1) 1 327(4.9) 3 160(11.7) 706(2.6)
    合计Total 203 431(73.2) 37 953(13.7) 14 014(5.0) 13 552(4.9) 8 794(3.2)
    注:①以人数(占比/%)表示。
    Note: ① Number of people (proportion/%).
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    表  5  2006―2022年江苏省伤害监测点居民道路交通伤害严重程度和结局情况

    Table  5.   Severity and outcome of road traffic injuries among residents of injury surveillance sites in Jiangsu Province, 2006-2022

    分组Group 伤害严重程度Injury severity 伤害结局Injury outcome
    轻度
    Mild
    中度
    Moderate
    重度
    Severe
    处理后离院
    Discharged after treatment
    观察/住院/转院
    Observation/
    Hospitalization/
    Transfer
    死亡/其他
    Death/Other
    性别Gender
        男性Male 110 847(70.8) 42 495(27.1) 3 325(2.1) 1 192 119(76.1) 36 885(23.5) 571(0.4)
        女性Female 89 584(74.0) 29 880(24.7) 1 613(1.3) 95 774(79.1) 24 946(20.6) 357(0.3)
        χ2值value 495.716 355.032
        P值value < 0.001 < 0.001
    年龄组/岁Age group /years
        0~ < 5 2 866(84.6) 491(14.5) 32(0.9) 2 868(84.6) 507(15.0) 14(0.4)
        5~ < 15 8 284(82.1) 1 720(17.0) 86(0.9) 8 691(86.1) 1 386(13.8) 13(0.1)
        15~ < 30 46 604(79.1) 11 599(19.7) 713(1.2) 48 539(82.4) 10 230(17.4) 147(0.2)
        30~ < 45 61 264(74.4) 19 638(23.9) 1 409(1.7) 65 227(79.2) 16 832(20.5) 252(0.3)
        45~ < 65 65 259(68.0) 28 914(30.1) 1 831(1.9) 71 598(74.6) 24 092(25.1) 314(0.3)
        ≥65 16 154(59.8) 10 013(37.0) 867(3.2) 18 062(66.8) 8 784(32.5) 188(0.7)
        χ2值value 5 379.545 3 755.870
        P值value < 0.001 < 0.001
    合计Total 200 431(72.2) 72 375(26.0) 4 938(1.8) 214 985(77.4) 61 831(22.3) 928(0.3)
    注:①以人数(占比/%)表示。
    Note: ① Number of people (proportion/%).
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    表  6  2006―2022年江苏省伤害监测点居民道路交通伤害性质分析

    Table  6.   Analysis of the nature of road traffic injuries among residents of injury surveillance sites in Jiangsu Province, 2006-2022

    分组
    Group
    骨折
    Fracture
    扭伤/拉伤
    Sprain/strain
    锐器伤/咬伤/开放伤
    Cut/puncture/bite/
    open wound
    挫伤/擦伤
    Contusion/
    abrasion
    脑震荡/脑挫裂伤
    Concussion/cerebral contusion and laceration
    内脏器官伤
    Internal organ injury
    其他/不清楚
    Other/unclear
    χ2
    value
    P
    value
    性别Gender 585.142 < 0.001
        男性Male 30 512(19.5) 7 797(5.0) 8 714(5.6) 101 439(64.7) 6 445(4.1) 1 102(0.7) 658(0.4)
        女性Female 21 565(17.8) 6 424(5.3) 5 163(4.3) 82 375(68.0) 4 577(3.8) 487(0.4) 486(0.4)
    年龄组/岁Age group /years 7 393.717 < 0.001
        0~ < 5 266(7.8) 153(4.5) 123(3.6) 2 717(80.2) 103(3.0) 12(0.4) 15(0.5)
        5~ < 15 1 065(10.6) 569(5.6) 466(4.6) 7 649(75.8) 258(2.6) 36(0.4) 47(0.4)
        15~ < 30 7 052(12.0) 3 402(5.8) 3 183(5.4) 42 838(72.7) 1 906(3.2) 286(0.5) 249(0.4)
        30~ < 45 13 269(16.1) 4 198(5.1) 4 236(5.1) 56 775(69.0) 2 967(3.6) 547(0.7) 319(0.4)
        45~ < 65 22 667(23.6) 4 875(5.1) 4 666(4.8) 58 855(61.3) 3 999(4.2) 547(0.6) 395(0.4)
    ≥65 7 758(28.7) 1 024(3.8) 1 203(4.4) 14 980(55.4) 1 789(6.6) 161(0.6) 119(0.5)
    合计Total 52 077(18.8) 14 221(5.1) 13 877(5.0) 183 814(66.2) 11 022(4.0) 1 589(0.6) 1 144(0.3)
    注:①以人数(占比/%)。
    Note: ① Number of people (proportion/%).
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  • [1] GBD Diseases and Injuries Collaborators. Global burden of 369 diseases and injuries in 204 countries and territories, 1990-2019: a systematic analysis for the global burden of disease study 2019[J]. Lancet, 2020, 396(10258): 1204-1222. DOI: 10.1016/S0140-6736(20)30925-9.
    [2] Inada H, Li QF, Bachani A, et al. Forecasting global road traffic injury mortality for 2030 injury prevention : journal of the international society for child and adolescent [J]. Inj Prev, 2020, 26(4): 339-343. DOI: 10.1136/injuryprev-2019-043336.
    [3] World Health Organization. Global status report on road safety [EB/OL]. (2018-06-17) [2023-09-28]. https://www.who.int/violence_injury_prevention/road_safety_status/2018/en/.
    [4] World Health Organization. Road traffic injuries [EB /OL]. (2023-12-13) [2024-03-13]. https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/road-traffic-injuries.
    [5] Ning PS, Schwebel DC, Huang HL, et al. Global progress in road injury mortality since 2010[J]. PLoS One, 2016, 11(10): e0164560. DOI: 10.1371/journal.pone.0164560.
    [6] Wang L, Yu CH, Zhang YQ, et al. An analysis of the characteristics of road traffic injuries and a prediction of fatalities in China from 1996 to 2015[J]. Traffic Inj Prev, 2018, 19(7): 749-754. DOI: 10.1080/15389588.2018.1487061.
    [7] 张道文, 母尧尧, 王朝健, 等. 城市道路交通事故特性及严重程度研究[J]. 安全与环境学报, 2022, 22(2): 599-605. DOI: 10.13637/j.issn.1009-6094.2021.0299.

    Zhang DW, Mu YY, Wang CJ, et al. Research on characteristics and severity of urban road traffic accidents [J]. Journal of Safety and Environment, 2022, 22(2): 599-605. DOI: 10.13637/j.issn.1009-6094.2021.0299.
    [8] 金丕焕. 医用统计方法[M]. 第3版. 上海: 复旦大学出版社, 2009: 327-333.

    Jin PH. Medical statistics methods (3rd ed. ) [M]. Shanghai: Fudan University Press, 2009: 327-333.
    [9] 董欢欢, 刘兴荣. 基于集中度和圆形分布法分析甘肃省人间布氏菌病季节性特征[J]. 中华疾病控制杂志, 2022, 26(2): 227-231. DOI: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2022.02.018.

    Dong HH, Liu XR. Analysis of seasonal characteristics of human brucellosis in Gansu Province based on the concen-tration and circular distribution method [J]. Chin J Dis Control Prev, 2022, 26(2): 227-231. DOI: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2022.02.018.
    [10] 张爽, 张辉, 王卓, 等. 天津市2000—2019年道路交通伤害死亡趋势分析[J]. 中华流行病学杂志, 2021, 42(11): 2018-2023. DOI: 10.3760/cma.j.cn112338-20201224-01439.

    Zhang S, Zhang H, Wang Z, et al. Analysis on mortality trends of road traffic injury in Tianjin, 2000-2019[J]. Chin J Epidemiol, 2021, 42(11): 2018-2023. DOI: 10.3760/cma.j.cn112338-20201224-01439.
    [11] 李志义, 张亚英, 韩雪, 等. 2015年上海市杨浦区居民道路交通伤害知信行调查[J]. 实用预防医学, 2018, 25(5): 585-588. DOI: 10.3969/j.issn.1006-3110.2018.05.020.

    Li ZY, Zhang YY, Han X, et al. Investigation on knowledge, attitude and practice of road traffic injury among residents in Yangpu district of Shanghai in 2015[J]. Pract Prev Med, 2018, 25(5): 585-588. DOI: 10.3969/j.issn.1006-3110.2018.05.020.
    [12] Zabihi F, Davoodi SR, Nordfjærn T. The role of perceived risk, reasons for non-seat belt use and demographic characteristics for seat belt use on urban and rural roads [J]. Int J Inj Contr Saf Promot, 2019, 26(4): 431-441. DOI: 10.1080/17457300.2019.1660377.
    [13] Sjögren H, Valverius P, Eriksson A. Gender differences in role of alcohol in fatal injury events [J]. Eur J Public Health, 2006, 16(3): 267-271. DOI: 10.1093/eurpub/ckl039.
    [14] 车兴平, 张连阳, 赵辉. 夏季道路交通伤害防治[J]. 创伤外科杂志, 2022, 24(9): 719-721. DOI: 10.3969/j.issn.1009-4237.2022.09.016.

    Che XP, Zhang LY, Zhao H. Prevention and treatment of road traffic injuries in summer [J]. J Trauma Surg, 2022, 24(9): 719-721. DOI: 10.3969/j.issn.1009-4237.2022.09.016.
    [15] World Health Organization. Road traffic injuries [EB /OL]. (2023-12-13) [2023-09-28]. https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/road-traffic-injuries.
    [16] Wang LJ, Ning PS, Yin P, et al. Road traffic mortality in China: analysis of national surveillance data from 2006 to 2016[J]. Lancet Public Health, 2019, 4(5): e245-e255. DOI: 10.1016/S2468-2667(19)30057-X.
    [17] Bucsuházy K, Matuchová E, Zu°vala R, et al. Human factors contributing to the road traffic accident occurrence [J]. Transportation Research Procedia, 2020, 45: 555-561. DOI: 10.1016/j.trpro.2020.03.057.
    [18] World Health Organization. Global status report on road safety 2023: summary [M]. Geneva: World Health Organization, 2023: 9.
    [19] 彭燚, 林洁. 关注老年人出行安全[J]. 湖南安全与防灾, 2015(7): 19-21. DOI: 10.3969/j.issn.1007-9947.2015.07.008.

    Peng Y, Lin J. Focusing on the travel safety of the elderly [J]. Hunan Saf Disas Prev, 2015(7): 19-21. DOI: 10.3969/j.issn.1007-9947.2015.07.008.
    [20] Azami-Aghdash S, Aghaei MH, Sadeghi-Bazarghani H. Epidemiology of road traffic injuries among elderly people; A systematic review and meta-analysis [J]. Bull Emerg Trauma, 2018, 6(4): 279-291. DOI: 10.29252/beat-060403.
    [21] Snowdon J, Chen YY, Zhong B, et al. A longitudinal comparison of age patterns and rates of suicide in Hong Kong, Taiwan and Japan and two Western countries [J]. Asian J Psychiatr, 2018, 31: 15-20. DOI: 10.1016/j.ajp.2017.11.020.
    [22] Eun SJ. Trends in mortality from road traffic injuries in South Korea, 1983-2017: Joinpoint regression and age-period-cohort analyses [J]. Accid Anal Prev, 2020, 134: 105325. DOI: 10.1016/j.aap.2019.105325.
    [23] Yıldırım M Ş, Cavlak M, Taştekin B, et al. Road traffic injury-related disabilities in geriatric population [J]. J Transport & Health, 2023, 32:101685. https://doi.org/10.1016/j.jth.2023.101685. doi: 10.1016/j.jth.2023.101685
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出版历程
  • 收稿日期:  2024-03-07
  • 修回日期:  2024-08-17
  • 网络出版日期:  2024-12-11
  • 刊出日期:  2024-10-10

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