CogniFit - Ibilgailu motordun istripu batean parte hartzeko probabilitatea kalkulatzea datu soziodemografiko eta kognitiboen arabera.

Lege-oharra : datuen analisiaren txosten labur honetan aurkezten den material guztia, berariaz kontrakoa adierazi ezean, kanpoko ikertzaile independente talde batek gaur egun garatzen ari da. Txosten honetan aurkezten den analisia informazio-helburuetarako soilik eskaintzen da eta ez dira parekideek aztertutako argitalpen zientifiko gisa erabili edo hartu behar.

Jatorrizko izena : ibilgailu motordun istripu batean parte hartzeko probabilitatea kalkulatzea datu soziodemografiko eta kognitiboen arabera.

Egileak : Jon Andoni Duñabeitia ^{1, 2} , José Luis Tapia ¹ .

• 1. Centro de Ciencia Cognitiva - C3 (Zientzia Kognitiboen Zentroa), Universidad Nebrija (Madril, Espainia).
• 2. AcqVA Aurora Zentroa, Norvegiako Artic University (Tromsø, Norvegia).

Ondorio nagusiak:

Erlazio sendoa dago CogniFit-en "Estimazioa" puntuazio kognitiboaren eta trafiko-istripu mota ezberdinen artean, gidarien generoaren arabera (koefiziente guztiak 0,75 baino handiagoak dira). Adina, sexua eta gidarien Estimazioaren puntuazioa iragarle onak dira auto-istripu hilgarri batean parte hartzeko (bariantzaren % 98,3, R = 0,966, R2 = 0,983), lesiodun istripu batean parte hartzeko (bariantzaren % 96,2 azalduz), R = 92 = 96,2 eta R = 92. kalte materialak dituzten istripuak (bariantzaren % 95,8 azalduz, R = 0,979, R2 = 0,958).

CogniFit® neurriak

Parte-hartzaileen estimazio gaitasunak neurtzeko modu independentean egindako bi lan kognitibotatik bildu ziren datuak, telefono mugikorrak zein ordenagailu pertsonalak erabiliz. Guztira , 123 herrialde ezberdinetako eta 18 eta 78 urte bitarteko 20.231 pertsonak bete zituzten CogniFit® lan hauek (10.627 emakume, 9.606 gizonezko).

Zereginetako batek parte-hartzaileek etengabeko entzumen-estimulu baten iraupena kalkulatzeko duten gaitasuna neurtu zuen, etengabeko entzumen-estimulu bat eteteko eskatuz, aurrez aurkeztutako etengabeko entzumen-estimulu baten denbora zehatza erreproduzitzeko. Beste zereginak mugitzen diren objektuen abiadura, egin beharreko eta egin beharreko distantzia eta abiaduraren eta distantziaren elkarrekintzak objektu baten mugimenduan nola eragiten duen kalkulatzeko duten gaitasuna neurtu zuen. Bi ataza hauetan lortutako menpeko aldagaiak parte-hartzaile bakoitzaren zehaztasun-portzentaje orokorrari dagozkio, eta parte-hartzaileen zehaztasun hobeak portzentaje-puntuazio handiagoak adierazten ditu. Aldagai horietatik, pertsona bakoitzaren estimazio-gaitasunen CogniFit® neurri konposatu bat kalkulatu zen.

Motordun ibilgailuen istripu neurriak

Datuak Estatu Batuetako National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) erakundetik lortu dira Fatality and Injury Reporting System Tool (FIRST) bidez. 2014tik 2018ra arteko datu guztiak hiru motatako ibilgailuen istripuetan parte hartu duten pertsonen kopuru garbiari dagozkion datu guztiak kontsultatu eta jakinarazteko zerbitzu publikotik jaso dira, gidariaren adinaren arabera ( 18 eta 78 urte bitarteko pertsonak hautatu dira)

Lehenik eta behin, 2004-2017ko Fatality Analysis Reporting System (FARS) eta 2018ko Urteko Txosten Fitxategiko (ARF) 2018ko giza hildakoen istripuetan parte hartzen duten gidariei dagozkien datuak bildu ziren.

Bigarrenik, 2004-2015 aldiko Automobilgintzako Laginketa Sistema Nazionalaren Sistema Orokorren Estimazio Sistematik (NASS-GES) eta Crash Report Sampling System (CRSS) 2016-2017tik lortu ziren lesioak soilik eragiten dituzten ibilgailuen istripuetan parte hartzen duten gidarien datuak.

Eta hirugarrenik, jabetza-kalteetan soilik motordun ibilgailuen istripuetan parte hartzen duten gidariei dagozkien datuak iturri berberetatik bildu ziren.

Hasierako hipotesiak

Adina faktore kritikoa da bai mota bakoitzaren istripuen maiztasunerako, bai larritasunerako (gidari zaharragoek istripu gutxiagotan parte hartzen dutelako). Gainera, adina estimazio gaitasunen moderatzaile esanguratsua da (CogniFit® konposatuaren emaitzek puntuazio baxuagoak erakusten dituzte adineko pertsonentzat).

Bi hipotesi hauek kontuan izanda, korrelazio-analisiak istripu kopuruaren eta CogniFit® estimazio-zereginen emaitzen artean erlazio zuzen esanguratsua erakutsi beharko luke , adinak behaketa horiek bultzatu ditzakeela kontuan hartuta. Baina are garrantzitsuagoa dena, CogniFit® puntuazio konposatuak edozein motatako ibilgailuen istripuen estimaziorako onura gehigarri bat adierazten badute, hori erregresio-analisi batean erakutsi beharko litzateke adinaren eragina kontuan hartu ondoren.

Dena den, kontuan izan behar da bi datu-iturriak populazio ezberdinetako lagin ezberdinei dagozkiela. Ibilgailu motordunen istripuaren neurriak Estatu Batuetako National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) erakundetik lortu ziren, beraz, batez ere, estatubatuar herritarrak bakarrik inplikatuz. Aitzitik, CogniFit® neurriak jatorri ezberdinetako lagin ezberdin batetik lortu ziren (123 herrialde). Hori dela eta, kontuz ibili behar da hurrengo analisiaren emaitzak kontuan hartuta, korrelazio faltsuen ezkutuko eragin baten ondorioz I motako errorea egon daitekeela kontuan hartuta.

Hala ere, hainbat ohar egin behar dira horri buruz. Lehenik eta behin, kontuan hartu behar da lagin-tamaina zabal eta adierazgarriarekin eta CogniFit® bezalako propietate psikometriko egokiak dituen proba kognitibo jakin baten emaitzak (ikus esteka hau ebaluazio-tresnen baliozkotasunari eta fidagarritasunari buruzko xehetasunetarako) datu normatibo gisa har litezkeela eta, ondorioz, antzeko beste lagin batzuei aplikatu ahal zaizkiela orokortzearen bidez. Bigarrenik, eta orokortzea eta transferigarritasuna ahalbidetuko luketen lagin-tamaina nahiko handiak izatearen premisaren arabera, kontuan hartu behar da datu-multzo arauemaile batetik edo beste lagin bateko bariantza kontuan hartzeko analisi baten ondoriozko parametro-estimazioak erabiltzea gero eta gehiago estrapolatzeko bide bat dela (ikus, adibidez, artikulu hau ). Hori bereziki garrantzitsua da egungo analisiaren testuinguruan, kontuan hartuta istripuetan sartu baino lehen bateria kognitibo batekin ebaluatu den kohorte baten motordun ibilgailuen istripuei buruzko datu nazionalak eskuratzea ia ezinezkoa dela. Nolanahi ere, eta analisia antzeko jatorria duten laginetara bideratu nahian, ikuspegi paralelo bat egin da CogniFit® ebaluazioa egin duten eta AEBetako herritarrak zirela adierazi duten pertsonen datuak soilik kontuan hartuta. Azpi-hautaketa honetan 1290 emakumezko eta 762 gizonezko izan ziren. Garrantzitsua da, Ameriketako lagin honetan berehala aurkezten den korrelazio-analisi bera egin zenean, efektu paraleloak lortu ziren, ondorio nagusiak indartuz (Pearson-en r>.55 eta Spearman-en rho>.40rekin gizonezkoen datuen analisirako, eta Pearson-en r>.57 eta Spearman-en rho>.42 ps<,00 emakumezkoen datuekin dena;01).

Korrelazio-analisia

18 eta 78 urte bitarteko gizonezkoen eta emakumezkoen batez besteko CogniFit® eta NHTSA datuak estatistikoki aztertu ziren, funtzio monotonikoetarako Spearman-en rank-koefizientean eta aldagaien arteko erlazio linealetarako Pearson-en korrelazio-koefizientean oinarritutako korrelazio-ikuspegiaren arabera.

CogniFit® bi zereginetan gizonezkoen eta emakumezkoen batez besteko zehaztasun-portzentajeak 1) istripu hilgarrietan parte hartu zuten gidarien eta emakumezkoen datu gordinarekin erlazionatu ziren, 2) lesioetan soilik istripuetan eta 3) jabetza-kalteetan soilik istripuetan.

Emaitzek korrelazio positibo sendoak erakutsi zituzten CogniFit® neurri konposatuen eta adinetako hiru istripu motaren kopuruaren artean, kasu guztietan 0,80tik gorako korrelazio koefizienteekin . Hurrengo grafikoek aldagaien arteko erlazio hauek adierazten dituzte dagozkien korrelazio koefizienteekin batera. Puntu bakoitzak adin-puntu zehatz bakoitzeko balioa adierazten du, eta marra urdina egokitutako LOESS lerroari dagokio (ikus 1. grafikoa).

Horrez gain, antzeko prozedura bat jarraitu zen datuak gidarien sexuaren arabera (gizonezkoa edo emakumezkoa) arabera banatuz. Korrelazio koefizienteak oso antzekoak izan ziren bi genero taldeentzat, CogniFit® neurri konposatuaren eta istripu moten arteko erlazio intrintsekoaren sendotasuna frogatuz , gidarien sexuaren arabera ( koefiziente guztiak 0,75 baino handiagoak izanik ). Dagokion grafikoek kolore ezberdin batean adierazten duten genero talde bakoitzarekin erlazio hori erakusten dute (ikus 1. grafikoa).

Erregresio-analisia

Erregresio linealaren analisia egin da istripu-mota desberdinen datuak mendeko neurri gisa, mota eta genero bakoitzeko istripuen ehunekora bihurtutako guztizkoaren arabera, eta gidarien adina, haien sexua eta CogniFit® puntuazio konposatua faktore iragarle gisa , azken bi faktoreen arteko elkarrekintza ere gehituz ereduei.

Istripu hilgarriei dagozkien emaitzek ereduaren egokitze-ontasun oso handia erakutsi zuten, bariantzaren % 98,3 parametroen estimazioen arabera (R=0,966, R2=0,983) azalduz . Faktore ezberdinen eredu-koefizienteek adinaren eta generoaren aurreikuspen-ahalmen handia erakutsi zuten, eta frogatu zuten gidari adinekoek gidari gazteek baino istripu hilgarri gutxiago izan zutela eta emakumeek gizonezkoek baino istripu hilgarri gutxiago izan zutela . CogniFit® puntuazio konposatuak ere eragin nabarmena erakutsi zuen , pertsona baten estimazio-trebetasunen eta istripu hilgarrien kopuruaren arteko harreman zuzena iradokiz. Garrantzitsuena, azken behaketa hau CogniFit® puntuazio konposatuaren eta generoaren arteko elkarrekintza esanguratsu baten bidez sailkatu zen. Grafikoetan ikusten den moduan (ikus 2. grafikoa), CogniFit® konposatuaren puntuazioen eragina desberdina izan zen genero bakoitzean: gizonezkoen kasuan, CogniFit® konposatuaren puntuazio altuagoak istripu hilgarrietan parte hartzeko arrisku handiagoarekin erlazionatu ziren, eta emakumezkoentzat, aldiz, CogniFit® konposatuaren puntuazio altuagoak istripu hilgarrien portzentaje baxuagoekin .

Aurkikuntza paraleloak ikusi ziren zauritutako ibilgailu motordunen istripuei dagozkien datuak aztertzeko. Eredu berak bariantzaren % 96,2 azaldu zuen (R=0,981, R2=0,962) eta adinaren eragina nabarmena izan zen , CogniFit® puntuazio konposatuaren eragina ere gertatu zen. Generoak eta CogniFit® puntuazio konposatuak elkarrekintza esanguratsua erakutsi dute: gizonezkoek CogniFit® puntuazio konposatuaren eta lesioen soilik istripu kopuruaren artean espero zen eredu zuzena jarraitu zuten bitartean, emakumezkoek alderantzizko erlazioa erakutsi zuten: emakumezkoen kasuan, CogniFit® puntuazio konposatu altuagoak istripu gutxiagorekin erlazionatu ziren.

Azkenik, ondasun higiezinetan soilik eragindako ibilgailuen istripuei dagozkien datuen azterketa egin da. Eredu berak bariantzaren %95,8 azaldu zuen (R=0,979, R2=0,958) , eta adinaren, generoaren eta CogniFit® puntuazio konposatuaren ondorioak esanguratsuak izan ziren . Generoak eta CogniFit® puntuazio konposatuak elkarrekintza esanguratsu bat erakutsi zuten , beste behin ere CogniFit® puntuazio konposatuen eta lesiorik gabeko motordun ibilgailuen istripu kopuruaren arteko alderantzizko erlazioa erakutsiz, gidarientzat soilik.

Ondorengo taulak eredu estatistikoaren azalpen-ahalmena laburbiltzen du CogniFit® puntuazio konposatuak gehituz, gidarien adina eta haien sexua soilik barne hartzen dituen eredu sinpleago baten aurrean. Itxura denez, kasu guztietan lortzen diren ereduak nabarmen hobeak dira (dagokion eredu estatistikoen kontrasteek frogatzen duten moduan).