机动车事故的风险与困倦轮:系统回顾和荟萃分析

文摘

研究目标

困倦的车轮被广泛认为是机动车事故的一个原因。然而,系统回顾的研究调查这种关系尚未出版。本研究的目的是量化困倦在车轮之间的关系和机动车事故。

方法

系统回顾了利用Medline,斯高帕斯,ISI的科学。结果测量感兴趣的是机动车事故定义为涉及4 -双轮车辆在道路交通,专业和非专业司机,有或没有客观后果。曝光是困倦轮轮定义为自我报告的睡意。研究包括如果他们提供机动车事故的风险评估与调整轮困倦。风险估计和95%置信区间(95% CIs)提取和集中优势比(ORs)使用一个随机效应模型。异质性量化使用Q统计和我²索引。使用多元回归异质性的潜在原因进行调查。

结果

十横断面研究(51520人),六个病例对照研究(4904人),和一个队列研究(13674人)。困倦的车轮与风险增加有关机动车事故(集中或2.51 (95% CI 1.87;3.39])。显著的异质性被发现之间的个人风险评估(Q = 93.21;我²= 83%)。

结论

困倦的车轮会增加机动车事故的风险时,应考虑调查健身开车。还需要进一步的研究来探讨这种关系的本质。

系统回顾注册号

普洛斯彼罗2015 CRD42015024805

介绍

行为嗜睡甚至可以被定义为难以保持清醒而开展的活动。¹困倦的车轮可以被定义为难以保持清醒干扰驾驶技能。机动车事故是全世界死亡率和发病率的主要原因和预计将在2030年的第四大死因。^2,3在欧洲,每年交通事故造成120000人死亡,240万人受伤。⁴交通事故归因于困倦的比例变化各国从3.9%到33%在美国,⁵法国,^6,7和新西兰。⁸在过去的15年里,几项研究表明,睡眠轮是导致道路交通事故的一个重要因素。^{6,7,9 - 11}困倦的轮子现在是一个主要的国际公共卫生问题,因为它大大有助于与交通有关的发病率和死亡率的沉重的代价。^8,1210到30%的致命事故归因于嗜睡掌舵。^7,13瞌睡机动车事故被广泛认为是导致开车时睡着和行为障碍归因于困倦。¹⁴在以前的研究中显示,睡意轮是最重要的一个睡眠相关因素与事故风险有关。^{6 - 8,11}它可以引起各种睡眠障碍(例如,睡眠呼吸暂停¹⁵由行为等因素),而且睡眠不足^{16日至18日}在轮班工作和参与。^9,19然而,之间的大小关系困倦轮和机动车事故的风险研究中是非常不同的。^{6,8,11,12,20.}

据我们所知,系统回顾的研究调查困倦在车轮之间的关系和机动车事故尚未出版。目前的研究旨在提供证据进行系统回顾相关文献关于睡眠的车轮(暴露)和机动车事故(结果测量感兴趣的)。观察性研究的文献包括成年司机提供调整后的机动车事故的风险评估相关的睡意在车轮的对照组。本文提供了有价值的输入建议评估风险在沉睡的司机开车。因此,本研究的主要目的是研究机动车事故的风险相关的睡意在车轮通过系统回顾和荟萃分析的观察性研究。第二个目标是研究睡眠障碍的影响和行为因素对这种风险。

方法

这项研究符合要求的系统回顾和荟萃分析的首选报告项目(棱镜)声明²¹(补充文件S8)。(系统回顾注册号:普洛斯彼罗2015 CRD42015024805)。

合格标准

观察性研究符合这个荟萃分析的队列研究,病例对照研究和横断面研究提供调整风险的估计在轮机动车事故与困倦。结果测量感兴趣的是机动车事故定义为涉及4 -双轮车辆在道路交通,专业和非专业司机,有或没有客观后果(如警察干预或经济损失或材料或物理伤害)。曝光是困倦轮轮定义为自我报告的困倦,指困倦的感觉(难以保持清醒)开车时在一个特定的时期。入选标准是(1)感兴趣的结果:机动车事故,(2)曝光:嗜睡的轮评估一个特定的问题,(3)睡眠障碍或睡眠卫生测量通过个人宣言或临床睡眠评估,和(4)的对照组。排除标准:(1)案例报告和案例系列没有对照组,(2)实验研究(真正的驾驶,驾驶模拟器),(3)行人受伤,(4)自行车伤害,(5)研究涉及儿童,和(6)研究,险死还生的事故和事故之间的区别还不清楚。

搜索策略

Medline,斯高帕斯和ISI的知识网络的数据库是使用关键字搜索相关的观察性研究,机动车事故,在车轮和困倦。三个评论者(JAMF,某人,FS)开发的搜索策略;关键字的详细信息和查询中使用Medline数据库报告的补充材料。没有时间限制是应用于搜索。只研究在英语被认为是。搜索策略是开发和执行2015年7月在每个选定的数据库。尾注X4 (Thomson Reuters)被用来编译的参考书目。

研究选择

潜在的相关研究都是由两个独立评论员(JAMF和某人)和第一筛选通过标题和摘要。全文文章认为合格的评论家之一就是通过大学的图书馆检索波尔多和法国国家健康与医学研究。决赛资格独立评估。之间的差异是由共识解决两个审稿人,如果可能的话。否则,第三个审稿人(PP)做出了最后的决定。

质量的评价研究

Newcastle-Ottawa规模被用来评估纳入研究的质量。每个研究得分从0到9星的选择和组织的可比性和确定暴露病例对照和队列研究感兴趣的结果。²²

数据提取

从每个研究包括以下数据提取使用一个标准化的形式:研究设计(队列研究、病例对照研究、横断面研究),数据收集工具(邮件、nonmail(纸质问卷或电话),和面对面访谈),调整相关的机动车事故风险评估在车轮困倦,变量用于计算调整风险,机动车事故的数量在整个集团和困倦的车轮组,机动车类型(汽车或混合机动车类型),机动车事故有或没有客观后果,和评估事故的时期。困倦的频率在轮计算研究人口。此外,以下参与者的特征提取:性别;年龄;和睡眠问题,如呼吸,snoring-disordered睡眠,睡眠不足,参与倒班工作。嗜睡掌舵的定义为每一个研究中,提取和嗜睡轮评估期在事故发生前(就在事故之前,在前一年,或者一年多前)提取。然后,数据提取并记录在一个Excel数据库和全文的一致性验证由两个独立评论家(某人和FS)。

荟萃分析

机动车事故的总体风险轮估计与困倦。调整风险估计提取每个选择的研究,包括在一个森林的情节作为优势比(ORs),这是一个好的风险衡量当事件的发生率是罕见的,当不同的研究设计是集中在一个单一的荟萃分析。²³池或95%可信区间(CI)机动车事故相关困倦在车轮和其他机动车事故计算采用方差倒数法和随机效应模型。²⁴统计学异质性是评估使用Q统计量(p< .10视为重要)和我²索引。²⁵发表偏倚是评估通过视觉检查漏斗图和Egger测试(p< 0。被认为是显著的)。进行了荟萃分析使用“Metafor”包在R软件(诉3.0.3)²⁶;所有p价值观是双面的。

多元回归

随机效应多元回归分析探讨异质性来源之间的个人估计轮机动车事故与困倦。^24,27下面的潜在来源的异质性进行了研究:(1)分类变量:研究设计(队列研究、病例对照研究、横断面研究),数据收集工具(邮件、nonmail纸质问卷或电话和面对面访谈),评估机动车事故,机动车类型(汽车或混合机动车类型),机动车事故有或没有客观后果和评估周期轮评估事故和嗜睡的周期在事故发生前(就在事故之前,在前一年还是一年多前);(2)连续变量:利率的女性,参与者报告频率轮困倦,比例与睡眠呼吸障碍的参与者和打鼾,睡眠不足,和参与者在轮班工作或夜间工作,质量研究(NOS)。

每个潜在的异质性来源首先调查了使用单变量的多元回归模型。多元多元回归模型是使用手动构建逆向消除只包括与来源p单变量模型中的< . 05。²⁸R²指数被用来量化的比例变化机动车事故的风险相关的睡意在车轮与每一个异质性的潜在来源。^29日,30.多元回归分析使用R软件(诉3.0.3)通过“Metafor”包。²⁷

结果

研究选择

标识的文献检索3758篇文章,其中826是重复的,因此被移除。剩余的2932文章,2697被发现是无关紧要的,检查标题和摘要后被排除在外。剩下的233篇文章进行了全文检查(见补充信息文件选择流程细节),产生17观察性研究的最终选择合格的荟萃分析^{6 - 8,10 - 12,16,20.,31-40}(图1)。

特性的研究包括

参与者

17个合格的研究包括发表在1993年和2014年之间,由来自五大洲共有70098名参与者(表1)。研究不同的样本大小从229年到35004年的参与者。16个研究包括男女,而从沙特阿拉伯(只有授权人开车)是基于男性。³²关于参与者的年龄,三项研究涉及非常年轻的人(主要是30岁以下),^8,36,39而其他研究包括老年参与者。在七个研究中,参与者年龄在30到50年^{10,11,16,31日,32,34,35}而其他人则包括超过50岁的司机。^{6,7,12,33,37,38,40}

研究设计和数据来源

17项研究选择的六个病例对照研究,^{8,10,11,16,34,37}10是横断面研究,^{6,7,33节,35,36,38-40}和一个队列研究。¹²

四个研究数据收集的面对面的面试。^8,11,32,37通过电子邮件在三个研究中,数据收集^20.,33,34在所有的其他研究nonmail(6个研究论文问卷^{12,31日,35,38-40}四个研究)和通过电话。^6,10,16,36

关于质量,²²三个病例对照研究获得了最高分Newcastle-Ottawa规模(九星)。^10,11,16横断面研究,这个分数范围从5到8个恒星,弱点有关参与者的选择(代表性的样本,样本大小和描述的nonrespondents)。

瞌睡的评估

轮评估困倦,大部分的研究使用的术语“在方向盘上打盹”。表2显示困倦的车轮是如何制定的研究。康纳等的研究。⁸和刘et al。³⁷斯坦福睡眠量表中的项”程度的警觉性立即崩溃或调查”之前,^37,41Hutchens et al。³⁶et al,·斯塔茨指出:"开车时。¹⁰使用期限昏昏欲睡和雄鹅等人打瞌睡的术语。³³

四个研究认为嗜睡轮为这一事件“之前”事故^8,11,16,37而其他作者认为困倦在车轮^{6,7,10,12,20.,32,34,35}或更长时间^{31日,36,38,39}在事故发生前。

研究中包括频率轮困倦的范围从1.1%到58%;在两个研究中,超过50%的参与者声明的一个小插曲,困倦的轮子,^7,31日在八个研究中,^{6,10,16,32,36,38-40}它由20%至50%,而在五个研究中,睡意掌舵的频率低于20%。^{8,11,12,34,37}这些数据都不能用于两个研究。^33,35

评估机动车事故

研究包括四个或两轮车,11个研究只包括汽车。机动车事故分类有或没有客观后果(如警察干预或经济损失或材料或物理伤害)(表2)。

5研究认为事故在前一年的数据收集,^6,7,12,32,35而另一些人则认为是一个长时期(从3年寿命)。^{31日,33,36,38,39}这些数据没有可供选择的一项研究⁴⁰而不是由六个病例对照研究。^{8,10,11,16,34,37}

荟萃分析和多元回归

调整或范围从0.63 (95% CI 0.22;1.82)³⁷12.90 (95% CI 1.72;97.69)^31日。表3显示了包括对于每个或调整因素。经历困倦的轮机动车事故的风险增加(集中或2.51 (95% CI 1.87;3.39])。显著的异质性被发现之间的个人风险评估(Q = 93.21;我²= 83%,图2)。调整或范围从0.63 (95% CI 0.22;1.82)研究刘et al。³⁷12.90 (95% CI 1.72;97.69)^31日(图2)。只有一项研究提供了一个稳定的点估计。³⁷本研究从分析时,主要分析的结果是一致的(或= 2.66 (1.97,3.60)。目视检查漏斗图显示一个不对称的更大规模的研究是一个较低的风险增加(Egger测试:p< . 01)。

单变量的多元回归分析发现,异质性并不是解释为以下变量:研究设计(p= .89),数据收集工具(p=点),评估事故(p=点),机动车类型(p= .82),机动车事故后果(有或没有目标p=点),睡意轮评估期在事故发生前(p= .88点)、性别(p=总收入),困倦的频率轮(p= .09点),参与者的比例与睡眠障碍呼吸和打鼾(p=),睡眠剥夺(p= 54),轮班工作/夜间工作(p=点)和质量(NOS分数)(p= 53)。

讨论

尽管文献的财富与睡眠有关的事故,目前的系统评价是第一个系统地收集所有的观察性研究调查的风险在轮机动车事故和嗜睡。17项研究包括,除了发现司机在方向盘上报告困倦机动车事故的风险相对于其他司机。池的风险估计发现超过两方面的风险增加的机动车事故由于困倦轮。这些研究显示高频率的报道困倦轮在不同的时间框架的评价和不同人群的司机。报道的高频率轮困倦,重大或使该变量被认为是交通事故的一个重要危险因素。即使研究选择的集合我们的论文看起来异构,荟萃分析的强度依赖于这样一个事实,我们只选择研究调整交通事故的风险相关的睡意在其他古典偶然因素(年龄、性别、体重指数、睡眠障碍…)。目前的结果突出唤起时开车的困倦的重要性确定病人的医疗健康开车。^20.,42之间的积极联系困倦在车轮和机动车事故发现在目前的荟萃分析强烈表明,睡意轮应该出现在医疗健康的未来版本驱动的指导方针。

这项荟萃分析的结果与玛莎的研究等。⁴³报告说,一半的习惯性地沉睡的司机困倦报道主要发生在开车,因为他们不报告任何其他活动期间过度嗜睡。此外,我们的结果应该比之间的关联强度阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)和机动车事故的风险。两个系统评价Tregear et al。⁴⁴和艾伦等。¹⁵显示分别汇集或为2.43,平均为3.1。因为大多数的研究包括在我们的荟萃分析调整计算或夜间呼吸紊乱(比例表3),池或在我们的荟萃分析不能只归因于夜间呼吸紊乱。这表明,值得考虑同时困倦轮和阻塞性睡眠呼吸暂停综合症是两个不同的因素在评估健身开车。

荟萃分析结果符合研究找到一个无意义的关系量化的白天嗜睡埃普沃思嗜睡量表(ESS)和事故风险。^8,43,45的确,困倦的评价由ESS和评价轮不关心相同类型的困倦。ESS量化行为困倦在相对被动的情况下,低水平的警觉性(“坐着看书或看电视”),而在轮指司机困倦条件要求高水平的警觉性(在开车时一辆车)。因此,调查困倦的车轮应系统地添加到古典ESS评价有效地确定健身在沉睡的司机开车。困倦的确切配方问题轮还有待确定,,目前还没有明确的共识如何评估它。回顾不同的方法评估睡眠后车轮在我们的评论,我们建议使用以下的问题:“你有经验的前一年至少一次严重的嗜睡发作在开车,驾驶困难或强迫你停车。”

一些作者认为,司机并不总是可靠的回答问题评估轮困倦。事实上,他们可能不知道这些症状或否认他们有。^46,47有关的可能没认识到睡眠,大多数与驾驶模拟器实验研究发现,自我报告的困倦和脑电图活动表明嗜睡是高度相关的。因此,驾驶员在驾驶的是意识到自己的睡眠问题似乎是可靠的。⁴⁸轮有关的漏报嗜睡,没有证据表明任何搪塞偏见的流行病学研究困倦的轮子,和它的高患病率(20%以上在大多数的研究包括在目前的荟萃分析)不指向任何漏报的司机。此外,我们相信,通知司机在方向盘上困倦的风险,应该强制加强道路安全。

应该考虑一些局限性。多元回归没有发现一个重要因素来解释个体之间的异质性来源的估计在轮机动车事故与困倦。限制我们的研究可以,我们没有评估道路类别(高速公路、城市、和开放路)多元回归。事实上,不同的道路类型可以影响自我报告的频率困倦轮和固有的意外风险。因此,道路类别可以解释异质性的因素。

几个方法论的问题时还应该考虑解释这项荟萃分析的结果。用于招募参与者可能的方法引入了一个显著的选择性偏差。一般选择标准和响应率没有报道或不清楚。此外,同时困倦轮和结果(机动车事故)自我报告的变量,从而提高回忆偏倚的可能性。没有理由相信这种回忆偏倚也不会担心呼吸的报告——和snoring-disordered睡眠或睡眠不足。

机动车事故的潜在危险因素如年龄、体重指数、酗酒和吸毒,睡眠时间,和其他医疗条件并不总是考虑调整或研究包括(见表3)。这些因素的影响,都可能与困倦在车轮和事故风险,因此有可能修改的一些估计风险由于困倦。异质性也是一个荟萃分析的担忧,但它往往是高当荟萃分析的观察性研究。⁴⁹在目前的研究中,我们使用一个随机模型来降低其影响的联合估计,并用多元回归探索的因素可以解释它。多元回归也可能受到某些限制如聚合和生态的偏见。⁵⁰

发表偏倚可能也会影响目前的荟萃分析的结果。然而,随着漏斗图显示缺乏大型和精确研究与风险高于池,这个限制可能导致风险的低估了。

此外,巨大的影响大小在这个荟萃分析发现大大减少新证据的可能性将大大改变结果的方向。

结论

据我们所知,这是第一个审查调查困倦在车轮之间的关系和机动车事故。主要的发现是,驾驶员在驾驶的经历困倦的风险增加,机动车事故,所以还需要进一步的研究来探讨这种关系的本质。此外,调查困倦的车轮应系统地添加到古典ESS评价有效地确定健身在沉睡的司机开车。

补充材料

补充材料是可用的睡眠网上。

公开声明

作者没有金融或利益冲突的披露。

确认

作者承认Aurelien Boiseau。

引用