Современные подходы к оказанию первой помощи при отравлениях и меры по повышению эффективности ее оказания

Обложка
  • Авторы: Биркун А.А.1,2, Дежурный Л.И.3,4
  • Учреждения:
    1. Медицинская академия им. С.И. Георгиевского ФГАОУ ВО "Крымский федеральный университет им. В.И. Вернадского"
    2. ГБУЗ "Крымский республиканский центр медицины катастроф и скорой медицинской помощи"
    3. ФГБУ "Центральный научно-исследовательский институт организации и информатизации здравоохранения" Минздрава России
    4. ФГБОУ ДПО "Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования" Минздрава России
  • Выпуск: № 1 (2023)
  • Страницы: 57-65
  • Раздел: Клинические аспекты медицины катастроф
  • URL: https://bakhtiniada.ru/2070-1004/article/view/360277
  • DOI: https://doi.org/10.33266/2070-1004-2023-1-57-65
  • ID: 360277

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Резюме. Цель исследования – изучение психофизиологических особенностей и возможностей профилактики невнимательности и утомляемости у водителей автотранспортных средств, отвлекающихся на электронные устройства.

Материалы и методы исследования. Выполнен анализ 45 публикаций на русском и английском языках, найденных с помощью баз Cyberleninka, PubMed, Elibrary, ScienceDirect.

Результаты исследования и их анализ. Отвлечение внимания на электронные устройства у водителей автотранспортных средств приводит к их еще большему утомлению как следствию попыток сочетать вождение с несвязанными с ним действиями. Отвлечение на мобильный телефон может спровоцировать все формы потери внимания – слуховую, зрительную, биомеханическую, познавательную. Сделан вывод, что в настоящее время недостаточно распространены алгоритмы анализа усталости/отвлечения внимания у водителей автотранспортных средств.

Об авторах

А. А. Биркун

Медицинская академия им. С.И. Георгиевского ФГАОУ ВО "Крымский федеральный университет им. В.И. Вернадского"; ГБУЗ "Крымский республиканский центр медицины катастроф и скорой медицинской помощи"

Email: birkunalexei@gmail.com
докт. мед. наук, доцент; доцент кафедры общей хирургии, анестезиологии-реаниматологии и скорой медицинской помощи Симферополь

Л. И. Дежурный

ФГБУ "Центральный научно-исследовательский институт организации и информатизации здравоохранения" Минздрава России; ФГБОУ ДПО "Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования" Минздрава России

Email: birkunalexei@gmail.com
Москва

Список литературы

  1. Дятлов М.Н., Долгов К.О., Тодорев А.Н. Основные факторы, снижающие работоспособность водителя перед рейсом // Молодой ученый. 2013. № 11. С. 99-103.
  2. Булыгин А.О., Кашевник А.М. Анализ современных исследований в области детектирования утомления водителя в кабине транспортного средства // Системы анализа и обработки данных. 2021. № 3. C. 19-36. doi: 10.17212/2782-2001-2021-3-19-36.
  3. Жданова О.А. Разработка интеллектуальной системы контроля усталости водителя // IX Международная студенческая научная конференция «Студенческий научный форум». 2017. URL: https://scienceforum.ru/2017/article/2017040107.
  4. Peruzzini M., Tonietti M., Iani C. Transdisciplinary Design Approach Based on Driver’s Workload Monitoring // J. Industr. Inform. Integr. 2019. V.15, No. 2. P. 91-102. doi: 10.1016/j.jii.2019.04.001.
  5. Свечинский С.А., Солодовников Д.Н. Прибор контроля усталости водителя за рулем // Международный студенческий научный вестник. 2021. № 2. URL: https://eduherald.ru/ru/article/view?id=20555.
  6. Лашков И.Б. Анализ поведения водителя при управлении транспортным средством с использованием фронтальной камеры смартфона // Информационно-управляющие системы. 2017. № 4. C. 7-17.
  7. Катышева К.В. Влияние психофизиологических особенностей водителей на безопасность дорожного движения // Молодой ученый. 2017. № 12. С. 172-175.
  8. Пеньшин Н.В., Ивлев В.Ю. Физиология водителя и ее влияние на безопасность дорожного движения // Международный научно-исследовательский журнал. 2016. № 1. С. 59-61. doi: 10.18454/IRJ.2016.43.021.
  9. Niranjan S., Gabaldon J., Hawkins T.G., Gupta V.K., McBride M. The Influence of Personality and Cognitive Failures on Distracted Driving Behaviors among Young Adults // Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour. 2022. No. 84. P. 313-329. doi: 10.1016/j.trf.2021.12.001.
  10. Рыбалочко Е.Ю., Яценко А.А. Психофизические особенности человека при управлении автомобилем на больших скоростях // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2016. № 7-4. С. 702-705.
  11. ИКТ – источник или средство предупреждения ДТП? // Век качества. 2011. № 2. C. 26-29.
  12. Yared T., Patterson P. The Impact of Navigation System Display Size and Environmental Illumination on Young Driver Mental Workload // Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour. 2020. No. 74. P. 330-344. doi: 10.1016/j.trf.2020.08.027.
  13. Berger M., Eranil A., Bernhaupt R., Pfleging B. InShift: A Shifting Infotainment System to Enhance Co-Driver Experience and Collaboration // 13th International Conference on Automotive User Interfaces and Interactive Vehicular Applications. Association for Computing Machinery. New York, USA, 2021. P. 10-15. doi: 10.1145/3473682.3480254.
  14. Strayer D. Is the Technology in Your Car Driving You to Distraction? // Policy Insights from the Behavioral and Brain Sciences. 2015. V.2, No. 1. P. 157-165. doi: 10.1177/2372732215600885.
  15. Gazder U., Assi K.J. Determining Driver Perceptions about Distractions and Modeling their Effects on Driving Behavior at Different Age Groups // Journal of Traffic and Transportation Engineering (English Edition). 2022. V.9, No. 1. P. 33-43. doi: 10.1016/j.jtte.2020.12.005.
  16. García-Herrero S., Febres J.D., Boulagouas W., Gutiérrez J.M., Mariscal Saldaña M.Á. Assessment of the Influence of Technology-Based Distracted Driving on Drivers’ Infractions and Their Subsequent Impact on Traffic Accidents Severity // International Journal of Environmental Research and Public Health. 2021. V.18, No. 13. P. 7155. doi: 10.3390/ijerph18137155.
  17. Ивасик Д.В., Васильченко А.А., Сидоренко Т.А., Мисюрин П.Л. Проблемы обеспечения безопасности дорожного движения // Инженерный вестник Дона. 2019. № 3. С. 1-10.
  18. Baker J.M., Bruno J.L., Piccirilli A., Gundran A., Harbott L.K., Sirkin D.M., Marzelli M., Hosseini S.M.H., Reiss A.L. Evaluation of Smartphone Interactions on Drivers’ Brain Function and Vehicle Control in an Immersive Simulated Environment // Sci. Rep. 2021. No. 11. P. 1998. doi: 10.1038/s41598-021-81208-5.
  19. Road Safety Factsheet: Driver Distraction. The Royal Society for the Prevention of Accidents. Calthorpe Road, Edgbaston, Birmingham, 2017. URL: https://www.rospa.com/rospaweb/docs/advice-services/road-safety/drivers/driver-distraction.pdf.
  20. Huisingh C., Owsley C., Levitan, E.B., Irvin M.R., MacLennan P., McGwin G. Distracted Driving and Risk of Crash or Near-Crash Involvement among Older Drivers Using Naturalistic Driving Data with a Case-Crossover Study Design // J. Gerontol. A Biol. Sci. Med. Sci. 2019. V.74, No. 4. P. 550-555. doi: gerona/gly119.
  21. Dingus T.A., Guo F., Lee S., Antin J.F., Perez M., Buchanan-King M., Hankey J. Driver Crash Risk Factors and Prevalence Evaluation Using Naturalistic Driving Data // Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 2016. V.113, No. 10. P. 2636-2641.
  22. Cooper J.M., Wheatley C.L., McCarty M.M., Motzkus C.J., Lopes C.L., Erickson G.G., Baucom B.R.W., Horrey W.J., Strayer D.L. Age-Related Differences in the Cognitive, Visual, and Temporal Demands of In-Vehicle Information Systems // Front. Psychol. 2020. No. 11. P. 1154. doi: 10.3389/fpsyg.2020.01154.
  23. Ortega C.A.C., Mariscal M.A.; Boulagouas W., Herrera S., Espinosa J.M., García-Herrero S. Effects of Mobile Phone Use on Driving Performance: An Experimental Study of Workload and Traffic Violations // Int. J. Environ. Res. Public Health. 2021. No. 18. P. 7101. doi: 10.3390/ijerph1813710.
  24. Zheng R., Nakano K., Ishiko H., Hagita K., Kihira M., Yokozeki T. Eye‑Gaze Tracking Analysis of Driver Behavior While Interacting with Navigation Systems in an Urban Area // IEEE Transactions on Human-Machine Systems. 2015. No. 46. doi: 10.1109/THMS.2015.2504083.
  25. Knapper A., Van Nes N., Christoph M., Hagenzieker M., Brookhuis K. The Use of Navigation Systems in Naturalistic Driving // Traffic Injury Prevention. 2016. V.17, No. 3. P. 264–270. doi: 10.1080/15389588.2015.1077384.
  26. Fountas G., Pantangi S.S., Hulme K.F., Anastasopoulos P.Ch. The Effects of Driver Fatigue, Gender, and Distracted Driving on Perceived and Observed Aggressive Driving Behavior: A Correlated Grouped Random Parameters Bivariate Probit Approach // Analytic Methods in Accident Research. 2019. V.22, No. 100091. P. 2213-6657. doi: 10.1016/j.amar.2019.100091.
  27. Vogelpohl T., Kühn M., Hummel T., Vollrath M. Asleep at the Automated Wheel-Sleepiness and Fatigue During Highly Automated Driving // Accident, Analysis and Prevention. 2019. No. 126. P. 70-84. doi: 10.1016/j.aap.2018.03.013.
  28. Saxby D.J., Matthews G., Neubauer C. The Relationship between Cell Phone Use and Management of Driver Fatigue: It’s Complicated // Journal of Safety Research. 2017. No. 61. P. 129-140. doi: 10.1016/j.jsr.2017.02.016.
  29. Fraschetti A., Cordellieri P., Lausi G., Mari E., Paoli E., Burrai J., Quaglieri A., Baldi M., Pizzo A., Giannini A.M. Mobile Phone Use “on the Road”: A Self-Report Study on Young Drivers // Frontiers in Psychology. 2021. No. 12. P. 620653. doi: 10.3389/fpsyg.2021.620653.
  30. McDonald C.C., Sommers M.S. Teen Drivers’ Perceptions of Inattention and Cell Phone Use While Driving // Traffic Inj. Prev. 2015. V.16, No. 2. P. S52-58. doi: 10.1080/15389588.2015.1062886.
  31. Zhang L., Cui B., Yang M., Guo F., Wang J. Effect of Using Mobile Phones on Driver’s Control Behavior Based on Naturalistic Driving Data // International Journal of Environmental Research and Public Health. 2019. V.16, No. 8. P. 1464. doi: 10.3390/ijerph16081464.
  32. Darzi A., Gaweesh S.M., Ahmed M.M., Novak D. Identifying the Causes of Drivers’ Hazardous States Using Driver Characteristics, Vehicle Kinematics, and Physiological Measurements // Frontiers in Neuroscience. 2018. No. 12. P. 568.
  33. Leem S.K., Khan F., Cho S.H. Vital Sign Monitoring and Mobile Phone Usage Detection Using IR-UWB Radar for Intended Use in Car Crash Prevention // Sensors (Basel, Switzerland). 2017. V.17, No. 6. P. 1240. doi: 10.3390/s17061240.
  34. He J., McCarley J.S., Crager K., Jadliwala M., Hua L., Huang S. Does Wearable Device Bring Distraction Closer to Drivers? Comparing Smartphones and Google Glass // Applied Ergonomics. 2018. No. 70. P. 156–166. doi: 10.1016/j.apergo.2018.02.022.
  35. Inayat K., Sanam S.R., Shah K., Shaukat A., Tae-Sun C. Analyzing Drivers’ Distractions due to Smartphone Usage: Evidence from AutoLog Dataset // Mobile Information Systems. 2021. No. 2021. P. 14. doi: 10.1155/2021/5802658.
  36. Riegler A., Riener A., Holzmann C. Adaptive Dark Mode: Investigating Text and Transparency of Windshield Display Content for Automated Driving // Conference: Mensch und Computer. Hamburg, Germany, 2019. doi: 10.18420/muc2019-ws-612.
  37. Ulrich L., Nonis F., Vezzetti E., Moos S., Caruso G., Shi Y., Marcolin F. Can ADAS Distract Driver’s Attention? An RGB-D Camera and Deep Learning-Based Analysis // Appl. Sci. 2021. No. 11. P. 11587. doi: 10.3390/app112411587.
  38. Rathi R., Sawant A., Jain L., Kulkarni S. Driver Fatigue and Distraction Analysis Using Machine Learning Algorithms // International Conference on Innovative Computing and Communications. Advances in Intelligent Systems and Computing. Ed. Gupta D., Khanna A., Bhattacharyya S., Hassanien A.E., Anand S., Jaiswal A. Springer, Singapore, 2021. P. 1165. doi: 10.1007/978-981-15-5113-0_88.
  39. Dong B.-T., Lin H.-Y. An On-Board Monitoring System for Driving Fatigue and Distraction Detection // 22nd IEEE International Conference on Industrial Technology (ICIT). Valencia, Spain, 2021. P. 850-855. doi: 10.1109/ICIT46573.2021.9453676.
  40. Ding C., Chae R., Wang J., Zhang L., Hong H., Zhu X., Li C. Inattentive Driving Behavior Detection Based on Portable FMCW Radar // IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques. 2019. V.67, No. 10. P. 4031-4041. doi: 10.1109/TMTT.2019.2934413.
  41. Ткаченко О.Н., Дорохов В.Б., Дементиенко В.Д. Психофизиологические аспекты поддержания оптимального уровня внимания водителей при частично автоматизированном вождении автомобиля // Социально-экологические технологии. 2020. № 4. С. 482-504.
  42. Нефедьев А.И., Нефедьев Д.И., Безбородов С.А., Гусев В.Г. Контроль состояния водителя во время движения автотранспортного средства // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. 2021. № 2. С. 60-64.
  43. Fan C., Peng Y., Peng S., Zhang H., Wu Y., Kwong S. Detection of Train Driver Fatigue and Distraction Based on Forehead EEG: A Time-Series Ensemble Learning Method // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2021. No. 2021. P. 1-11. doi: 10.1109/TITS.2021.3125737.
  44. Shin J., Kim S., Yoon T., Joo C., Jung H.I. Smart Fatigue Phone: Real-Time Estimation of Driver Fatigue Using Smartphone-Based Cortisol Detection // Biosensors & Bioelectronics. 2019. No. 136. P. 106-111. doi: 10.1016/j.bios.2019.04.046.
  45. Xu X., Hang G., Jiadi Y., Yingying C., Yanmin Z., Guangtao X., Minglu L. ER: Early Recognition of Inattentive Driving Leveraging Audio Devices on Smartphones // IEEE Conference on Computer Communications. 2017. P. 1-9. doi: 10.1109/INFOCOM.2017.8057022.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».