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.
Die zunehmende Beliebtheit des Pedelecs zeigt sich in jährlich steigenden Absatzzahlen. In ähnlichem Maße steigt die Zahl der in der amtlichen Unfallstatistik verzeichneten Pedelecunfälle, sodass das Thema der Verkehrssicherheit von Pedelecfahrern zunehmend an Bedeutung gewinnt. Bisherige Forschungsarbeiten bieten weder ein repräsentatives Bild der Nutzergruppe noch ein ganzheitliches Bild ihres Unfallgeschehens. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurden daher drei verschiedene methodische Ansätze gewählt, um die Nutzergruppe von Pedelecs und deren Unfallgeschehen zu beschreiben. Die Repräsentativbefragung bietet erstmalig einen breiten Überblick über personen- und fahrzeugbezogene Charakteristika der Pedelecfahrer in Deutschland, ihr Fahr- und Nutzungsverhalten, mögliche Probleme im Umgang mit dem Pedelec sowie erlebte Unfälle binnen der vergangenen drei Jahre (n = 775). Die beiden Unfallanalysen – eine Klinikbefragung verunfallter Pedelecfahrer (n = 39) sowie eine Analyse der in der German In-Depth Accident Study (GIDAS) enthaltenen Pedelecunfälle (n = 214) – liefern eine detaillierte Beschreibung des jeweiligen Unfalls und seiner Folgen.
Die Gruppe der Pedelecfahrer erweist sich vorwiegend als ältere, aber aktive Nutzergruppe, die das Pedelec oft und für unterschiedliche Zwecke nutzt. Ihr überwiegend hohes Sicherheitsgefühl im Straßenverkehr geht mit einer eher niedrigen Risikobereitschaft einher. In den vergangenen zwei Jahren haben allerdings insbesondere jüngere Fahrer zwischen 18 und 44 Jahren das Pedelec für sich entdeckt, die derzeit (noch) einen geringen Anteil an der Nutzergruppe wie auch im Unfallgeschehen stellen. Als Unfallschwerpunkte zeichnen sich Kollisionen mit einem Pkw sowie die nur selten polizeilich erfassten Alleinunfälle ab. Auch wenn die meisten Fahrer eigenen Angaben zufolge mit dem Pedelec schneller unterwegs sind als mit einem konventionellen Fahrrad, ereignen sich nur wenige Unfälle bei Geschwindigkeiten am Maximum der mit legalen Mitteln erreichbaren Tretunterstützung von 25 km/h. Häufig erfolgen sie beim Stehen oder Anfahren und spiegeln somit die von vielen Fahrern berichteten Balanceprobleme bei niedrigen Geschwindigkeiten wider. In beiden Unfallanalysen wirken Selektionseffekte, aufgrund derer die Generalisierbarkeit der Ergebnisse eingeschränkt ist. So beinhaltet GIDAS ausschließlich die polizeilich erfassten Unfälle und damit vorwiegend Unfälle mit einem weiteren Beteiligten, während in der Klinikbefragung stationär behandelte, ältere Pedelecfahrer überrepräsentiert sind. Zu den Nutzern von S-Pedelecfahrern und ihrem Unfallgeschehen lassen sich aufgrund geringer Fallzahlen keine belastbaren Aussagen treffen.
Auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse werden verschiedene Empfehlungen zur Verbesserung der Verkehrssicherheit für Pedelecfahrer abgeleitet, die gemäß dem Fokus der vorliegenden Arbeit primär beim Fahrer (z. B. Erhöhung der Helmtragequote) oder dessen Fahrzeug (z. B. technische Unterstützung zur Verbesserung der Fahrstabilität auch bei geringen Geschwindigkeiten) ansetzen. Ferner bedarf es weiterführender Studien zur Beschreibung von Pedelecunfällen und ihrer Ursachen, auch mit Fokus auf den Pkw-Fahrern als häufigsten Unfallgegnern bei Pedelecunfällen mit mindestens zwei Beteiligten, sowie einer Überprüfung und Verbesserung der Güte amtlicher Statistiken bezüglich der Erkennung elektrifizierter Räder und ihrer korrekten Klassifikation als Pedelecs oder S-Pedelecs.
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.