АЛГОРИТМ ПРОГНОЗУВАННЯ РИЗИКІВ ТРАВМУВАННЯ ДИТИНИ-ПАСАЖИРА ПРИ РІЗНИХ ВАРІАНТАХ ТРАВМИ В СЕРЕДИНІ АВТОМОБІЛЯ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.24061/2413-4260.XVI.1.59.2026.12

Ключові слова:

прогнозування ризиків; дитячий травматизм; автомобільна травма; захисні системи; множинна регресія; дискримінантний аналіз; антропометричні параметри.

Анотація

Дорожньо-транспортні пригоди залишаються провідною причиною дитячої смертності та інвалідизації у всьому світі, становлячи серйозну проблему громадського здоров'я. Анатомо-фізіологічні особливості дитячого організму, включаючи відносно більші розміри голови, незавершеність формування скелетно-м'язової системи та недостатню мієлінізацію центральної нервової системи, роблять дітей особливо вразливими до механічних ушкоджень під час автомобільних зіткнень, що обумовлює необхідність розробки ефективних превентивних стратегій та інструментів оцінки ризиків.

Мета дослідження – розробити та валідувати математичний алгоритм прогнозування ризиків травмування дітей-пасажирів при автомобільних зіткненнях з урахуванням віку, антропометричних характеристик та використання засобів пасивного захисту.

Матеріали і методи. Проведено ретроспективний аналіз 218 випадків травмування дітей-пасажирів віком від 29 днів до 18 років за період 2014-2024 роки. Аналізувалися дані щодо віку, статі, антропометричних параметрів, типу та правильності використання дитячих утримуючих пристроїв, характеристик дорожньо-транспортної пригоди та тяжкості отриманих травматичних ушкоджень. При виконанні досліджень збережені основні принципи біоетики. Використовувалися методи кореляційного аналізу Спірмена, множинної регресії, дискримінантного аналізу та ROC-аналізу.

Результати та обговорення. Розроблено статистичну модель з високою прогностичною спроможністю (R²=0,738, p<0,001). Встановлено, що правильне використання дитячих утримуючих пристроїв знижує ризик тяжких травм на 71% (β=-0,508, p<0,001). Площа під ROC-кривою становила 0,912, чутливість моделі – 86,8%, специфічність – 81,5%, загальна точність класифікації – 84,2%. Високі показники валідності дозволяють рекомендувати модель для практичного застосування.

Висновок. Розроблений алгоритм дозволяє з високою точністю оцінити індивідуальні ризики травмування дітей-пасажирів та може бути впроваджений у педіатричну практику і судово-медичну експертизу.

Посилання

Ishii W, Hitosugi M, Baba M, Kandori K, Arai Y. Factors Affecting Death and Severe Injury in Child Motor Vehicle Passengers. Healthcare (Basel). 2021;9(11):1431. DOI: http://doi.org/10.3390/healthcare9111431
|

Spering C, Müller G, Füzesi L, Bouillon B, Rüther H, Lehmann W, et al. Prevention of severe injuries of child passengers in motor vehicle accidents: is re-boarding sufficient? Eur J Trauma Emerg Surg. 2022;48(5):3989-96. DOI: http://doi.org/10.1007/s00068-022-01917-y
|

Sartin EB, Lombardi LR, Mirman JH. Systematic review of child passenger safety laws and their associations with child restraint system use, injuries and deaths. Inj Prev. 2021;27(6):577-81. DOI: http://doi.org/10.1136/injuryprev-2021-044196
|

Batyrgareieva VS, Shramko SS, Samoilova OM. Mortality and injury in Ukraine as a result of traffic accidents in measuring of public health: to the analysis of social-legal and criminological problem. Wiad Lek. 2021;74(11):2870-6. DOI: http://doi.org/10.36740/WLek202111202
|

YuNISEF. Sytuatsiinyi analiz stanovyscha ditei v Ukraini: 2024 [UNICEF. Situation Analysis of Children in Ukraine: 2024] [Internet]. UNICEF; 2024[cited 2026 Jen 7]. 148p. Available from: https://www.unicef.org/ukraine/media/49196/file/UNICEF_SitAn_2024_UKR.pdf (in Ukrainian)

Departament patrul'noi politsii Ukrainy. Statystyka dorozhn'o-transportnykh pryhod v Ukraini za 2021 rik [Statistics on road traffic accidents in Ukraine for 2021] [Internet]. Kyiv; 2022[cited 2025 Des 28]. 15p. Available from: https://patrolpolice.gov.ua/statystyka/ (in Ukrainian)

Departament patrul'noi politsii Ukrainy. Statystyka dorozhn'o-transportnykh pryhod v Ukraini za 2022 rik [Statistics on road traffic accidents in Ukraine for 2022] [Internet]. Kyiv; 2023[cited 2025 Des 29]. Available from: https://patrolpolice.gov.ua/statystyka/ (in Ukrainian)

Departament patrul'noi politsii Ukrainy. Statystyka dorozhn'o-transportnykh pryhod v Ukraini za 2023 rik [Statistics on road traffic accidents in Ukraine for 2023] [Internet]. Kyiv; 2024[cited 2025 Des 29]. Available from: https://patrolpolice.gov.ua/statystyka/ (in Ukrainian)

Departament patrul'noi politsii Ukrainy. Statystyka dorozhn'o-transportnykh pryhod v Ukraini za 2024 rik [Statistics on road traffic accidents in Ukraine for 2024] [Internet]. Kyiv; 2025[cited 2026 Jan 19]. Available from: https://patrolpolice.gov.ua/statystyka/ (in Ukrainian)

Daley M, Cameron S, Ganesan SL, Patel MA, Stewart TC, Miller MR, et al. Pediatric severe traumatic brain injury mortality prediction determined with machine learning-based modeling. Injury. 2022;53(3):992-8. DOI: http://doi.org/10.1016/j.injury.2022.01.008
|

Tunthanathip T, Oearsakul T. Application of machine learning to predict the outcome of pediatric traumatic brain injury. Chin J Traumatol. 2021;24(6):350-5. DOI: http://doi.org/10.1016/j.cjtee.2021.06.003
|

Ellethy H, Chandra SS, Nasrallah FA. The detection of mild traumatic brain injury in paediatrics using artificial neural networks. Comput Biol Med. 2021;135:104614. DOI: http://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2021.104614
|

Miyagawa T, Saga M, Sasaki M, Shimizu M, Yamaura A. Statistical and machine learning approaches to predict the necessity for computed tomography in children with mild traumatic brain injury. PLoS One. 2023;18(1):e0278562. DOI: http://doi.org/10.1371/journal.pone.0278562

Abeytunge K, Miller MR, Cameron S, Stewart TC, Alharfi I, Fraser DD, et al. Development of a Mortality Prediction Tool in Pediatric Severe Traumatic Brain Injury. Neurotrauma Rep. 2021;2(1):115-22. DOI: http://doi.org/10.1089/neur.2020.0039
|

Ministerstvo okhorony zdorovia Ukrainy. Pro rozvytok ta vdoskonalennia sudovo-medychnoi sluzhby Ukrainy Nakaz MOZ Ukrainy № 6 vid 17.01.1995 [On the development and improvement of the forensic medical service of Ukraine] [Internet]. Kyiv: MOZ Ukrainy; 1995[tsytovano 2026 Liut 8]. Available from: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/z0248-95 (in Ukrainian)

Hamed Al-Farsi FA, Said Al-Alyani OB, Jose S, Al-Saadi T. Predicting Patients at Risk for Prolonged Hospital Stays Following Pediatrics Traumatic Head Injuries in High-Income Developing Country: A Retrospective Cohort Study. World Neurosurg. 2022;166:e382-7. DOI: http://doi.org/10.1016/j.wneu.2022.07.004
|

Giovannini E, Santelli S, Pelletti G, Bonasoni MP, Cornacchia A, Pelotti S, Fais P. Pediatric motor vehicle crashes injuries: a systematic review for forensic evaluation. Int J Legal Med. 2024;138(4):1329-41. DOI: http://doi.org/10.1007/s00414-024-03174-7
|

Deluka-Tibljaš A, Šurdonja S, Ištoka Otković I, Campisi T. Child-pedestrian traffic safety at crosswalks - literature review. Sustainability. 2022;14(3):1142. DOI: https://doi.org/10.3390/su14031142

##submission.downloads##

Опубліковано

2026-03-27

Як цитувати

Коцюбинська, Ю., Козан, Н., Чадюк, В., & Юрак, М. (2026). АЛГОРИТМ ПРОГНОЗУВАННЯ РИЗИКІВ ТРАВМУВАННЯ ДИТИНИ-ПАСАЖИРА ПРИ РІЗНИХ ВАРІАНТАХ ТРАВМИ В СЕРЕДИНІ АВТОМОБІЛЯ . Неонатологія, хірургія та перинатальна медицина, 16(1(59), 91–98. https://doi.org/10.24061/2413-4260.XVI.1.59.2026.12