Bedingt durch ihre Definition - mindestens 24-stündiger Klinikaufenthalt - umfasst die Kategorie der Schwerverletzten in der amtlichen Verkehrsunfallstatistik eine große Breite tatsächlicher Verletzungsschweregrade. Durch das hohe persönliche Leid sowie die bedeutsamen volkswirtschaftlichen Kosten sind innerhalb dieser Gruppe die Schwerstverletzten von besonderem Interesse. Es werden drei Studien der Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt) vorgestellt, in denen auf Grundlage verschiedener Datenquellen Verletzungsmuster und Verletzungsschwere in Zusammenhang mit Parametern des Unfallgeschehens gebracht wurden. Zusammengefasst zeigt sich, dass (a) die Zahl der Schwerstverletzten sich in den letzten Jahren nicht in gleichem Maße reduziert hat, wie die Zahlen Schwerverletzter und Getöteter; (b) sich über verschiedene Datenquellen (GIDAS, TraumaRegister DGU, Rettungsdienst, Polizei) ähnliche Verletzungsmuster in Abhängigkeit der Verkehrsteilnahme zeigen; (c) durch die Verbindung von medizinischen Daten des TraumaRegisters mit Daten der Polizei gute Voraussetzungen für eine umfangreiche Erfassung Schwerstverletzter in Deutschland geschaffen werden könnten.
Introduction: The method of causation analysis applied under the German accident survey GIDAS, which is based on Accident Causation Analysis System (ACAS) focuses on an on-scene data collection of predominantly directly event-related causation factors which were crucial in the accident emergence as situational resulting events and influences. The paradigm underlying this method refers to the findings of the psychological traffic accident research that most causally relevant features of the system components human, infrastructure and vehicle technology are found directly in the situation shortly before the accident. This justifies the survey method which is conducted directly at the accident (on-scene), shortly after the accident occurrence (in-time) with the detection of human-related causes (in-depth). Human aspects of the situation analysis that interact and influence the risk situations shortly before the collision are reported as errors, lapses, mistakes and failures in ACAS in specific categories and subcategories. Thus methodically ACAS is designed primarily for the collection of accident features on the level of operational action, which certainly leads to valid findings and behavioral causes of accidents. The enhancement by means of Moderating Conditions concerns the pre-crash phase in different levels: strategical, tactical and operational.
The "Seven Steps Method" is an analysis and classification system, which describes the human participation factors and their causes in the temporal sequence (from the perceptibility to concrete action errors) taking into consideration the logical sequence of individual basic functions. By means of the "seven steps" it is possible to describe the relevant human causes of accidents from persons involved in the accident in an economic way with a sufficient degree of exactitude, because the causes can be further differentiated in their value (e.g. diversion as external diversion with regard to impact due to surroundings) and their sub values (e.g. external diversion with regard to impact due to surroundings in the shape of a "capture" of the perception by a prominent object of the traffic environment). Theoretically it is possible that one or more causing moments can be assigned to a person involved in an accident in each of the "seven steps"; however it is also possible to sufficiently clarify the cause in only one level (examples for this are described). In the practice of accident investigation at the site of the accident, the sequence chart is also relevant. With its assistance the questioning of the people involved in an accident can be accomplished in a structured way by assigning a set of questions to each step.
With an ever rising human life expectancy the share of elderly people in society is constantly rising. This leads to the fact that at the same rate the share of people with age related diseases such as dementia and poor eyesight taking part in traffic will rise and therefore traffic accidents caused by this group of people due to the disease will play an ever greater role. This Situation will be among the future challenges of road safety work. At present this study displays specific characteristics of accidents caused by elderly car drivers (aged 65 or higher) based on the analysis of the German In-Depth Accident Study GIDAS. Herein almost 1000 elderly car drivers were identified as accident participants in the years 2008 to 2011. The focus of this study lies on identifying special types of accidents which are caused by elderly drivers and on characterizing these types with the information gathered on scene and by interviewing the participants. The main evidence analyzed is the knowledge about the accident locality, the trajectories of the participants as well as the reasons for the occurrence of the accidents. Furthermore personal information such as the personal condition before the accident and driving purposes is used to identify patterns of contributing circumstances for accidents caused by elderly traffic participants.
Der Vergleich der Ergebnisse aus drei von der Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt) durchgeführten Studien ergab, dass keiner der bisher gewählten Ansätze optimal erscheint, um als Grundlage für eine langfristige Untersuchungsreihe zu schwerstverletzten Unfallopfern zu dienen. Dagegen verspricht die Verknüpfung der Daten des Traumaregisters der Deutschen Gesellschaft für Unfallchirurgie mit polizeilichen Unfalldaten einen Fortschritt. Somit könnten die Primärdaten zweier bereits etablierter Dokumentationssysteme für die künftige Untersuchung der Schwer(st)verletztenproblematik effizient genutzt werden. Zu einem ähnlichen Ergebnis kommt eine aktuelle Studie der Rheinisch-Westfälischen Hochschule Aachen und der Universitätsklinik Aachen aus dem Jahr 2009. Hierdurch wurde der viel versprechende Erkenntnisgewinn zur Verletzungsschwere und Verletzungsmustern belegt, der durch eine Zusammenführung der Daten der laut amtlicher Unfallstatistik Schwerstverletzten mit denjenigen der nach medizinischen Krankenakten ermittelten schweren Unfälle bestätigt.
As the official German catalogue of accident causes has difficulty in matching the increasing demands for detailed psychologically relevant accident causation information, a new system, based on a "7 Steps" model, so called ACASS, for analyzing and collecting causation factors of traffic accidents, was implemented in GIDAS in the year 2008. A hierarchical system was developed, which describes the human causation factors in a chronological sequence (from the perception to concrete action errors), considering the logical sequence of basic human functions when reacting to a request for reaction. With the help of this system the human errors of accident participants can be adequately described, as the causes of each range of basic human functions may be divided into their characteristics (influence criteria) and further into specific indicators of these characteristics (e.g. distraction from inside the vehicle as a characteristic of an observation-error and the operation of devices as an indication for distraction from inside the vehicle. The causation factors accordingly classified can be recorded in an economic way as a number is assigned to each basic function, to each characteristic of that basic function and to each indicator of that characteristic. Thus each causation factor can be explicitly described by means of a code of numbers. In a similar way the causation factors based on the technology of the vehicle and the driving environment, which are also subdivided in an equally hierarchical system, can be tagged with a code. Since the causes of traffic accidents can consist of a variety of factors from different ranges and categories, it is possible to tag each accident participant with several causation factors. This also opens the possibility to not only assign causation factors to the accident causer in the sense of the law, but also to other participants involved in the accident, who may have contributed to the development of the accident. The hierarchical layout of the system and the collection of the causation factors with numerical codes allow for the possibility to code information on accident causes even if the causation factor is not known to its full extent or in full detail, given the possibility to code only those cause factors, which are known. Derived from the systematic of the analysis of human accident causes ("7 steps") and from the practical experiences of on-scene interviews of accident participants, a system was set in place, which offers the possibility to extensively record not only human causation factors in a structured form. Furthermore, the analysis of the human causation factors in such a structured way provides a tool, especially for on-scene accident investigations, to conduct the interview of accident participants effectively and in a structured way.
Within the COST Action TU1101 the working group WG 1 is dealing with acceptance criteria and problems in helmet use while bicycling concerning conspicuity, thermal stress, ventilation deficits and other potential confounding. To analyze the helmet usage practice of bicyclists in Europe a questionnaire was developed in the scope of working group 1 to collect relevant information by means of a field study. The questionnaire consists of some 66 questions covering the fields of personal data of the cyclist, riding und helmet usage habits, information concerning the helmet model and the sensation of the helmet, as well as information on previous bicycle accidents. A second complementary study is conducted to analyze if the use of a bicycle helmet influences the seating geometry and the posture of cyclists when riding a bicycle and if the if the helmet vertically limits the vision. For this purpose cyclists with and without helmets were photographed in real world situations and relevant geometrical values such as the decline of the torso, the head posture of the upper vertical vision limit due to the helmet were established from the photos. The interim results of the field studies which were conducted in Germany by the Hannover Medical School are presented in this study. Some 227 questionnaires were filled out, of which 67 participants had used a helmet and 42 of the 227 participants have had a bicycle accident before. For the analysis of the riding position and posture of the cyclist over 40 pictures of riders with a helmet and over 240 pictures of riders without a helmet were measured concerning the seating geometry to describe the influence of using a bicycle helmet. Some results in summary: From the riders interviewed with the questionnaire only 11% of the city bike riders and 12% of the mountain bike riders always used the helmet, while 38% of the racing bike riders and 88% of the e-bike-riders always used the helmet. The helmet use seems not to change the sensation of safety of cycling compared to the use of a car. The arguments for not wearing a helmet are mostly stated to be the short distance of a trip, high temperatures or carelessness and waste of time. The reasons for using a helmet are stated to be the feeling of safety and being used to using a helmet. Being a role model for others was also stated to be a reason for helmet use. Concerning the sensation of the helmet 9% of the riders reported problems with the field of vision when using a helmet, 57% saw the problem of sweating too much, and 10% reported headaches or other unpleasant symptoms like pressure on the forehead when using the helmet. The analysis of the seating posture from the pictures taken of cyclists revealed that older cyclists generally have a riding position where the handle bar is higher than the seat (0-° to 10-° incline from seat to handlebar), while younger riders had a higher variance (between -10-° decline and 20-° incline). Further, elderly riders and riders with helmets seem to have a more upright position of the upper body when cycling. The vertical vision limit due to the helmet is determined by the front rim of the helmet (mostly the sun shade). Typical values here range from 0-° (horizontal line from the eye to the sun shade) to 75-° upwards, in which elderly riders tend to have a slightly higher vertical vision limit possibly due to the helmet being worn more towards the face.
From literature well-known analyzes on risks, hazards and causes of accidents of older drivers are amended by the present study in which a comparison of the specific features of accident causes of older car drivers (older than 60 years) and of younger car drivers (under 25 years) is conducted. Mainly the question is pursued if specific errors, mistakes and lapses are predominant in the two different age groups. The analysis system ACAS (Accident Causation Analysis System) used hereby consists of a sequential system of accident causation factors from the human, the technical and the infrastructural field, whereupon for this study the influence of the human features on the accident development in two different age groups is of interest. ACAS is both an accident model and an analysis and classification system, which describes the human participation factors of an accident and their causes in the temporal sequence (from the perceptibility to concrete action errors) taking into consideration the logical sequence of individual basic functions. In five steps (categories) of a logical and temporal sequence the hierarchical system makes human functions and processes as determinants of accident causes identifiable. The methodology specifically focuses on the use in so-called "In-Depth" and "On-Scene" investigation studies. With the help of the system for each accident participant one or more of five hypotheses of human cause factors are formed and then specified by appropriate verification criteria. These hypotheses in turn are further specified by indicators in such manner that the coding of the causation factors by a code system meets the needs of database processing and are accessible to a quantitative data analysis. The first results of the descriptive comparison of the two age groups concern mainly differences in the functional levels "information admission/perception" (where the elderly drivers have more difficulties than the young ones) and "information processing/evaluation" (where the younger drivers show more problems). Concerning the cognitive function of "planning" the group of younger drivers seems to be more often involved in an accident because of excessive speed.
Analyse glättebedingter Unfälle von Güterkraftfahrzeugen mit mehr als 12 t zulässigem Gesamtgewicht
(2022)
Die Überschreitung des möglichen Reibwertpotenzials zwischen Fahrbahn und Reifen stellt nach wie vor ein großes Sicherheitsrisiko dar. Während sich mittlerweile Systeme in der Entwicklung befinden, die das aktuelle Reibwertpotenzial recht verlässlich schätzen können, stellt sich die Frage, auf welche Weise diese Information am besten dem Fahrer* zu übermitteln ist. Diese und weitere Fragen bezüglich des Nutzens einer Reibwertwarnung werden in diesem Projekt beantwortet. Im Laufe dieses Projektes wurde untersucht, welcher Nutzen eine Reibwertwarnung für Güterkraftfahrzeuge darstellt. Mittels einer Probandenstudie im Fahrsimulator der technischen Universität Berlin ließen sich Fahrverhalten feststellen, welche positive Auswirkungen im Falle eines glättebedingten Unfalles hätten. Die Grundlage bildete zunächst die Literaturrecherche, die sowohl Erkenntnisse über den Stand der Technik von Fahrerassistenzsystemen sowie auch Einblicke in die Forschung zur Gestaltung von Warnungen aufzeigte. Zahlreiche Details über das Sicherheitspotenzial, das Angebot der verschiedenen Hersteller, die Gesetzgebung und weiteres hinsichtlich der Fahrerassistenzsysteme wurden ergründet, während zur Gestaltung von Warnungen kognitive Modelle und die Auswirkungen von Warnungen auf einen Probanden untersucht wurden. Folglich war es möglich, zusammen mit einer Expertenrunde und Vorstudien zur Gestaltung der unterschiedlichen Glätte-Icons, eine wissenschaftlich fundierte Warnstrategie herauszuarbeiten, die aus akustischen Signalen, Sprachangaben und grafischen Anzeigen auf einem Head-Up-Display besteht. Parallel dazu wurde mittels einer Analyse von Unfällen von schweren Lkw mit vermindertem Kraftschluss ein Überblick über die Unfallsituation von N3-Lkw verschafft. Dazu wurden die Daten der GIDAS-Unfalldatenbank untersucht und eine repräsentative Zufallsstichprobe der Unfälle, bei denen Kraftschlussminderung eine Rolle gespielt haben könnte, erstellt. Zwei Szenarien wurden hierbei betrachtet: Auffahrunfälle, bei denen der Lkw auf ein weiteres Fahrzeug auffährt, sowie Fahrunfälle, bei denen der Lkw-Fahrer die Kontrolle über sein Fahrzeug verliert. Diese Unfallanalyse bildete dann die Basis für die Szenariengestaltung der Probandenstudie im Fahrsimulator. Kritische Fahrszenarien, unübersichtliche Kurven- und Bergfahrten und ein Stauende hinter einer Kuppe, jeweils gepaart mit Regen, Starkregen oder Nebel und den dazu variierenden Reibwert der Straße, wurden samt der Warnstrategie im Fahrsimulator dargestellt. In der Probandenstudie durchfuhren Kraftfahrzeugfahrer die präparierten Simulationen, wobei die Experimentalgruppe die Glättewarnung erhielt und die Kontrollgruppe die gleiche Simulation ohne Warnung durchfuhr. Die Hauptfragestellungen, die sich stellten, waren, ob die Fahrer mit Warnsystem ihr Verhalten (insbesondere ihre Geschwindigkeit) an den Zustand der Fahrbahn anpassten und ob die Fahrer mit Warnsystem eine bessere Fahrleistung in Gefahrensituationen im Vergleich zu Fahrern ohne Warnsystem zeigen. Außerdem wurde untersucht, wie die Fahrer die Kritikalität der Fahrsituationen einschätzen und wie die Fahrerbewertung bezüglich der Warnstrategie ausfallen. Zusammenfassend zeigte die Studie, dass die Probanden mit Warnung ihr Fahrverhalten besser an die Glättesituation anpassten als Probanden ohne Warnung. Erstere reduzierten ihre Geschwindigkeit deutlich früher und stärker. Die entwickelte Warnstrategie wurde als positiv und hilfreich bewertet und wurde mit einer hohen Akzeptanz von den Probanden angenommen. Durch die Corona-Pandemie fiel die Stichprobengröße der Probanden geringer aus als ursprünglich geplant, was für die Ergebnisse miteinzuberechnen ist. Im Schlussteil dieses Projektes wurde der konkrete Nutzen von Glättewarnsystem bei Lkw in Bezug auf das Unfallgeschehen analysiert. Mit der Kenntnis der Auswirkung eines Glättewarnsystems auf das Fahrverhalten der Lkw-Fahrer konnten die Lkw-Unfälle aus der GIDAS-Datenbank durch eine Vorwärtsrekonstruktion neu simuliert werden, um zu ermitteln, welchen Einfluss das Glättewarnsystem auf den Unfall gehabt hätte. Die Analyse zeigte unter anderem, dass eine Glättewarnung für Lkw bei 12 % aller Unfälle zum Einsatz kommen könnte. Bei einer angenommenen mittleren Reduktion der Fahrgeschwindigkeit der Lkw-Fahrer um 9,6 km/h bei Tempo 80 aufgrund der Glättewarnung wären nahezu 30 % der Kollisionen bei Alleinunfällen oder Unfällen mit Beteiligung eines anderen Fahrzeugs sowohl bei den Lkw als auch bei den Kollisionsgegnern vermieden worden. Ferner hätten mehr als die Hälfte der Lkw und der Kollisionsgegner geringere Kollisionsschweren gehabt. Mittels Verletzungsrisikokurven konnte gezeigt werden, dass durch die geringeren Kollisionsschweren das Risiko, ernsthafte oder schwerere Verletzungen zu erleiden, deutlich gesunken ist. Bei den Lkw-Unfällen mit Fußgängern wären von neun analysierten Unfällen zwei vermieden worden und sieben Unfälle hätten aufgrund der geringeren Kollisionsgeschwindigkeit des Lkws das Potenzial die Verletzungsschwere der Fußgänger zu verringern. * Gender Disclaimer: In diesem Bericht wird aus Gründen der besseren Lesbarkeit das generische Maskulinum verwendet. Dabei werden weibliche und anderweitige Geschlechteridentitäten ausdrücklich mitgemeint, soweit es für die Aussage erforderlich ist.
For the avoidance of traffic accidents by means of advanced driver assistance systems the knowledge of failures and deficiencies a few seconds before the crash is of increasing importance. This information e.g. is collected in the German accident survey GIDAS by an interview derived from the ACAS methodology. However to display the whole range of accident causation factors additional information is needed on enduring factors of the system components "human", "infrastructure" and "machine". On the strategic level these accident moderating factors include long term influences such as medical preconditions or a general higher risk taking behavior as well as influences on the immediate conflict level such as an aggressive response to a perceived previous traffic conflict. This study was conducted to examine the feasibility of collecting such causation information in the scope of an in-depth accident investigation like GIDAS. Due to the comprehensive amount of information necessary to estimate the moderating factors the collection of the information is distributed to different methods. 5 cases of real world crashes have been investigated where information was collected on-scene and retrospective by interviews. The identified moderating factors of the accidents and the method for collecting the information are displayed.