Allgemein gesagt, der Begriff Unfall wird verwendet, um Ereignisse zu bezeichnen, die zu unerwünschten oder ungeplanten Körperverletzungen oder -schäden führen; Ein Unfallmodell ist ein konzeptionelles Schema, das auf die Analyse solcher Ereignisse angewendet wird. (Einige Modelle können ausdrücklich erklären, dass „Beinahe-Unfälle“ – manchmal auch als „Beinahe-Unfälle“ bezeichnet – von dem Modell abgedeckt sind; die Unterscheidung ist jedoch für diesen Artikel nicht wichtig.) Unfallmodelle können unterschiedlichen Zwecken dienen. Erstens können sie ein konzeptionelles Verständnis davon vermitteln, wie Unfälle passieren. Zweitens können Modelle verwendet werden, um Informationen über Unfälle aufzuzeichnen und zu speichern. Drittens können sie einen Mechanismus zur Untersuchung von Unfällen bereitstellen. Diese drei Ziele sind nicht ganz voneinander getrennt, bilden aber ein nützliches Mittel zur Kategorisierung.

Dieser Artikel beschreibt MAIM, das Merseyside Accident Information Model, das am ehesten an den zweiten Zweck angepasst ist – das Aufzeichnen und Speichern von Unfallinformationen. Nach einem Überblick über die Gründe für MAIM werden einige frühe Studien zur Bewertung des Modells beschrieben. Der Artikel endet mit den jüngsten Fortschritten bei MAIM, einschließlich der Verwendung „intelligenter Software“ zum Sammeln und Analysieren von Informationen über Unfälle mit Verletzungen.

Frühe Unfallmodellierung

In Heinrichs Modell (1931) wurde die kausale Abfolge, die zu einem Unfall führte, mit einer Abfolge von fünf fallenden Dominosteinen verglichen, von denen jeder die ersten vier brauchte, bevor das endgültige Ereignis eintreten konnte. In einem Vorläufer von MAIM kam Manning (1971) zu dem Schluss, dass „die Grundvoraussetzungen einer unfallbedingten Verletzung die Anwesenheit eines Wirts [z. B. eines Arbeiters] und eines Objekts aus der Umgebung sind, das zum Unfall beiträgt. Der Wirt oder das Objekt oder beide bewegen sich relativ zueinander.“ Kjellén und Larsson (1981) entwickelten ein eigenes Modell, das zwei Ebenen postulierte: den Unfallablauf und die zugrunde liegenden bestimmenden Faktoren. In einem späteren Artikel beschrieben Kjellén und Hovden (1993) die nachfolgenden Fortschritte im Zusammenhang mit anderer Literatur und verwiesen auf die Notwendigkeit einer „effizienten Nutzung vorhandener Informationen aus Routine- und Beinahe-Unfallberichten durch ein leistungsfähiges Informationsabrufsystem“. Dies wurde für MAIM erreicht.

Begründung für MAIM

Es scheint ein weitgehender Konsens darüber zu bestehen, dass nützliche Informationen zu Unfällen sich nicht nur auf die unmittelbaren Umstände des Schadens oder der Verletzung konzentrieren sollten, sondern auch ein Verständnis der vorangegangenen Kette von Ereignissen und Faktoren beinhalten sollten, die den Unfallablauf verursacht haben. Einige frühe Klassifizierungssysteme konnten dies nicht erreichen. Das Verstehen von Objekten, Bewegungen (von Personen oder Objekten) und Ereignissen war häufig gemischt und aufeinanderfolgende Ereignisse wurden nicht unterschieden.

Ein einfaches Beispiel verdeutlicht das Problem. Ein Arbeiter rutscht auf einem Ölfleck aus, stürzt und schlägt mit dem Kopf auf eine Maschine und erleidet eine Gehirnerschütterung. Wir können die (unmittelbare) Unfallursache (Ausrutschen auf Öl) und die Verletzungsursache (Aufprall auf den Kopf der Maschine) leicht unterscheiden. Einige Klassifikationssysteme beinhalten jedoch die Kategorien „Sturz von Personen“ und „Aufprall auf Gegenstände“. Beiden konnte der Unfall zugeordnet werden, wobei beides nicht einmal die unmittelbare Unfallursache (Ausrutschen auf Öl) oder ursächliche Faktoren (zB wie kam das Öl auf den Boden) beschreibt.

Das Problem besteht im Wesentlichen darin, dass in einer multifaktoriellen Situation nur ein Faktor betrachtet wird. Ein Unfall besteht nicht immer aus einem einzelnen Ereignis; es können viele sein. Diese Punkte bildeten die Grundlage für die Entwicklung von MAIM durch den Arbeitsmediziner Derek Manning.

Beschreibung von MAIM

Kernstück des Unfalls ist die zunächst unvorhergesehen (ungewolltes oder ungeplantes) Ereignis mit der beschädigten Ausrüstung oder der verletzten Person (Abbildung 1). Dies wird nicht immer das erste Ereignis im beschriebenen Unfallprozess sein vorhergehendes Ereignis. Im obigen Beispiel gilt der Ausrutscher als erstes unvorhergesehenes Unfallereignis. (Angesichts des Vorhandenseins von Ölflecken auf dem Boden ist es nicht unvorhersehbar, dass jemand darauf ausrutscht und hinfällt, aber die Person, die geht, sieht dies nicht voraus.)

Abbildung 1. Das MAIM-Unfallmodell

Das Verhalten des Gerätes oder der Person wird durch das Allgemeine beschrieben Aktivität zu der Zeit und eine genauere Beschreibung der Art von körperliche Bewegung wann das erste Ereignis eingetreten ist. Die beteiligten Objekte werden beschrieben, und für diejenigen, die sich auf Ereignisse beziehen, umfassen die Eigenschaften von Objekten Lage, Bewegung und Zustand. Gelegentlich kann ein zweites Objekt beteiligt sein, das mit dem ersten Objekt in Wechselbeziehung steht (z. B. das Schlagen eines Meißels mit einem Hammer).

Wie oben erwähnt, kann es mehr als ein Ereignis geben und die zweite Veranstaltung kann auch ein (vielleicht anderes) Objekt enthalten. Zusätzlich kann das Gerät oder die Person eine zusätzliche Körperbewegung ausführen, wie z. B. das Ausstrecken einer Hand, um einen Sturz zu verhindern oder zu bremsen. Diese können in das Modell aufgenommen werden. Ein drittes viertes oder späteres Ereignis kann eintreten, bevor die Sequenz schließlich zu einer Verletzung führt. Das Modell kann in alle Richtungen erweitert werden, indem komponentenbezogene Faktoren erfasst werden. Beispielsweise würden Zweige von Tätigkeiten und körperlichen Bewegungen psychische Faktoren, Medikamente oder körperliche Einschränkungen eines Arbeitnehmers erfassen.

Im Allgemeinen können separate Ereignisse leicht intuitiv unterschieden werden, aber eine strengere Definition ist nützlich: ein Ereignis ist eine unerwartete Änderung oder das Fehlen einer Änderung im Energiezustand der Situation. (Der Begriff Energie umfasst sowohl kinetische als auch potentielle Energie.) Das erste Ereignis ist immer unerwartet. Folgeereignisse können nach dem ersten Ereignis erwartet, sogar unvermeidlich sein, sind aber vor dem Unfall immer unerwartet. Ein Beispiel für einen unerwarteten Energiemangel ist, wenn ein geschwungener Hammer den Nagel verfehlt, auf den er gerichtet ist. Das Beispiel eines Arbeiters, der auf einem Ölfleck ausrutscht, hinfällt und sich den Kopf aufschlägt, liefert eine Veranschaulichung. Das erste Ereignis ist „Fußausrutschen“ – anstatt stillzustehen, erhält der Fuß kinetische Energie. Das zweite Ereignis ist „Fall“, wenn weitere kinetische Energie erworben wird. Diese Energie wird durch die Kollision des Kopfes des Arbeiters mit der Maschine absorbiert, wenn die Verletzung auftritt und die Sequenz endet. Dies kann wie folgt auf das Modell „geplottet“ werden:

1. 1. Ereignis: Fuß auf Öl ausgerutscht.
2. 2. Ereignis: Person gestürzt.
3. 3. Ereignis: Kopf gegen Maschine geschlagen.

Erfahrung mit MAIM

Eine frühere Version des MAIM-Modells wurde in einer Studie aller 2,428 gemeldeten Unfälle im Jahr 1973 in einer Getriebefabrik auf dem Gelände eines Automobilunternehmens verwendet. (Siehe Shannon 1978 für weitere Einzelheiten.) Die Arbeitsgänge umfassten das Schneiden und Schleifen von Zahnrädern, die Wärmebehandlung und die Getriebemontage. Beim Schneidevorgang entstanden scharfe Metallsplitter und Späne, als Kühlmittel wurde Öl verwendet. Zur Sammlung von Informationen wurden speziell entwickelte Formulare verwendet. Jeder Unfall wurde unabhängig voneinander von zwei Personen auf das Modell aufgetragen und Diskrepanzen wurden durch Diskussion gelöst. Für jeden Unfall wurden die Komponenten mit Zahlencodes versehen, sodass die Daten auf einem Computer gespeichert und Analysen durchgeführt werden konnten. Im Folgenden werden einige grundlegende Ergebnisse skizziert und eine Untersuchung der konkreten Erkenntnisse aus der Nutzung des Modells vorgestellt.

Die Unfallrate wurde deutlich reduziert (um fast 40 %), offensichtlich als Ergebnis der durchgeführten Studie. Die Forscher erfuhren, dass viele Mitarbeiter aufgrund der für die Studie erforderlichen zusätzlichen Befragungen (und des daraus resultierenden Zeitaufwands) „keine Lust hatten“, kleinere Verletzungen zu melden. Mehrere Beweismittel bestätigten dies:

1. Nach Abschluss der Studie stieg die Rate 1975 wieder an.
2. Die Rate der Arbeitsunfälle mit Ausfallzeit blieb unbeeinflusst.
3. Der Besuch des Medizinischen Zentrums für nicht-berufsbedingte Beschwerden war davon nicht betroffen.
4. Die Unfallzahlen auf dem restlichen Gelände blieben unbeeinflusst.

Der ermäßigte Satz schien also tatsächlich ein Artefakt der Berichterstattung zu sein.

Ein weiteres interessantes Ergebnis war, dass es 217 Verletzungen (8 %) gab, bei denen die beteiligten Arbeiter nicht sicher waren, wie oder wann sie aufgetreten sind. Dies wurde entdeckt, weil die Arbeiter ausdrücklich gefragt wurden, ob sie sicher seien, was passiert sei. Typischerweise handelte es sich bei den betroffenen Verletzungen um Schnitte oder Splitter, was angesichts der Art der Arbeit in diesem Werk relativ häufig vorkommt.

Von den verbleibenden Unfällen bestand fast die Hälfte (1,102) aus nur einem Ereignis. Unfälle mit zwei und drei Ereignissen waren sukzessive seltener, und 58 Unfälle betrafen vier oder mehr Ereignisse. Der Anteil der Unfälle mit Zeitverlust nahm mit steigender Zahl der Ereignisse deutlich zu. Eine mögliche Erklärung ist, dass die kinetische Energie mit jedem Ereignis zunahm, so dass mit mehr Ereignissen mehr Energie abgebaut werden musste, wenn der Arbeiter und das beteiligte Objekt kollidierten.

Eine weitere Untersuchung der Unterschiede zwischen Unfällen mit und ohne Ausfallzeit ergab sehr deutliche Unterschiede in den Verteilungen für einzelne Komponenten des Modells. Als zum Beispiel das erste Ereignis „Ausrutschen“ war, führte fast ein Viertel der Unfälle zu Zeitverlust; aber bei „Durchstich am Körper“ tat dies nur 1 %. Bei Kombinationen von Komponenten wurden solche Unterschiede betont. Bei den Schlussereignissen und dazugehörigen Objekten beispielsweise führte keiner der 132 Unfälle, bei denen der Verunfallte „durchstochen“ oder „zersplittert“ zu Zeitverlust, aber beim Schlussereignis „zerrenkt/verstaucht“ mit „Nr Gegenstand betroffen“, verursachten 40 % der Verletzungen Zeitverluste.

Diese Ergebnisse widersprachen der Ansicht, dass die Verletzungsschwere weitgehend eine Glückssache ist und die Vermeidung aller Arten von Unfällen zu einer Verringerung schwerer Verletzungen führen würde. Das bedeutet, dass die Analyse aller Unfälle und der Versuch, die häufigsten Arten zu verhindern, nicht zwangsläufig Auswirkungen auf die Verursacher von Schwerverletzten haben würde.

Eine Teilstudie wurde durchgeführt, um die Nützlichkeit der Informationen im Modell zu bewerten. Es wurden mehrere potenzielle Verwendungen von Unfalldaten identifiziert:

• um die Sicherheitsleistung zu messen – das Ausmaß, in dem Unfälle in einer Anlage oder einem Bereich einer Anlage im Laufe der Zeit auftreten

• Ursachen zu identifizieren

• Fehler zu identifizieren (im weitesten Sinne des Wortes)

• um die Beherrschung zu überprüfen, d. h. um zu sehen, ob Sicherheitsmaßnahmen, die getroffen wurden, um bestimmte Arten von Unfällen zu verhindern, tatsächlich wirksam sind

• Bereitstellung einer fachlichen Grundlage, da Kenntnisse über ein breites Spektrum von Unfallsituationen und -umständen hilfreich sein können, um Ratschläge zur Unfallverhütung zu geben.

Drei Sicherheitsbeauftragte (Praktiker) bewerteten die Nützlichkeit der verbalen Beschreibungen und der geplotteten Modelle für eine Reihe von Unfällen. Jeder bewertete mindestens 75 Unfälle auf einer Skala von 0 (keine nützlichen Informationen) bis 5 (für den Einsatz vollkommen ausreichend). Bei den meisten Unfällen waren die Bewertungen identisch, dh es gingen keine Informationen bei der Übertragung von den schriftlichen Beschreibungen in das Modell verloren. Bei einem Informationsverlust handelte es sich meist nur um einen Punkt auf der Skala von 0 bis 5 – also nur um einen kleinen Verlust.

Die verfügbaren Informationen waren jedoch selten „völlig ausreichend“. Dies lag unter anderem daran, dass die Sicherheitsbeauftragten es gewohnt waren, detaillierte Untersuchungen vor Ort durchzuführen, was in dieser Studie nicht durchgeführt wurde, da alle gemeldeten Unfälle, sowohl kleinere als auch größere, erfasst wurden. Es sei jedoch daran erinnert, dass die auf den Modellen aufgetragenen Informationen direkt schriftlichen Beschreibungen entnommen wurden. Da relativ wenig Information verloren ging, legte dies die Möglichkeit nahe, den Zwischenschritt auszuschließen. Die weiter verbreitete Verwendung von Personalcomputern und die Verfügbarkeit verbesserter Software machen eine automatisierte Datenerfassung möglich – und ermöglichen die Verwendung von Checklisten, um sicherzustellen, dass alle relevanten Informationen erhalten werden. Zu diesem Zweck wurde ein Programm geschrieben und ersten Tests unterzogen.

MAIM Intelligente Software

Das MAIM-Modell wurde von Troup, Davies und Manning (1988) verwendet, um Unfälle mit Rückenverletzungen zu untersuchen. Auf einem IBM-PC wurde eine Datenbank erstellt, indem Ergebnisse aus Patienteninterviews kodiert wurden, die von einem Interviewer durchgeführt wurden, der Erfahrung mit dem MAIM-Modell hatte. Die Analyse der Interviews zur Ermittlung der MAIM-Beschreibung (Abbildung 2 ) erfolgte durch den Interviewer und erst zu diesem Zeitpunkt wurden die Daten in die Datenbank eingegeben. Während das Verfahren recht zufriedenstellend war, gab es potenzielle Probleme, das Verfahren allgemein zugänglich zu machen. Insbesondere waren zwei Fachgebiete erforderlich – Gesprächsfähigkeiten und die Vertrautheit mit der Analyse, die zur Erstellung der MAIM-Beschreibung des Unfalls erforderlich ist.

Abbildung 2. Zusammenfassung des Unfalls, aufgezeichnet durch Patientenbefragung

Software wurde von Davies und Manning (1994a) entwickelt, um ein Patienteninterview durchzuführen und eine Unfalldatenbank unter Verwendung des MAIM-Modells zu erstellen. Der Zweck der Software bestand darin, zwei Fachbereiche bereitzustellen – das Interview und die Analyse, um die MAIM-Ereignisstruktur zu bilden. Die MAIM-Software ist tatsächlich ein intelligentes „Frontend“ für eine Datenbank und war 1991 ausreichend entwickelt, um in einer klinischen Umgebung getestet zu werden. Die MAIM-Software wurde entwickelt, um mit dem Patienten über „Menüs“ zu interagieren – der Patient wählt Optionen aus Listen aus, die nur die Verwendung der Cursortasten und der „Enter“-Taste erfordern. Die Auswahl eines Items aus der Liste der Optionen beeinflusste in gewissem Maße den Weg durch das Interview und hatte auch den Effekt, dass Informationen an der entsprechenden Stelle der MAIM-Beschreibung des Unfalls aufgezeichnet wurden. Diese Methode der Datenerfassung eliminierte die Notwendigkeit von Rechtschreib- und Tippkenntnissen und führte auch zu einem wiederholbaren und konsistenten Interview.

Die Ereignisstruktur des MAIM-Modells verwendet Verben und Objekte, um einfache Sätze zu bilden. Verben in Ereignissen können verschiedenen Unfallszenarien zugeordnet werden, und diese Eigenschaft des Modells bildet die Grundlage für die Konstruktion eines Satzes verknüpfter Fragen, die ein Interview bilden. Die Fragen werden so gestellt, dass in jedem Stadium nur einfache Entscheidungen getroffen werden müssen, wodurch die komplexe Darstellung des Unfalls effektiv in eine Reihe einfacher Beschreibungen zerlegt wird. Sobald ein Ereignisverb identifiziert wurde, können zugehörige Substantive gefunden werden, indem die Objekte lokalisiert werden, um einen Satz zu bilden, der die vollständigen Einzelheiten der Beschreibung des bestimmten Ereignisses wiedergibt. Es ist klar, dass diese Strategie die Verwendung eines umfangreichen Verzeichnisses von Objekten erfordert, die schnell und effizient durchsucht werden können.

Das Home Accident Surveillance System (HASS) (Department of Trade and Industry 1987) überwacht an Unfällen beteiligte Objekte, und die von HASS verwendete Objektliste wurde als Grundlage eines Objektverzeichnisses für die MAIM-Software verwendet und um gefundene Objekte erweitert am Arbeitsplatz. Objekte können in Klassen gruppiert werden, und mit dieser Struktur kann ein hierarchisches Menüsystem definiert werden – Klassen von Objekten bilden Schichten, die Menülisten entsprechen. Somit kann eine verknüpfte Liste zugeordneter Objekte verwendet werden, um einzelne Elemente zu lokalisieren. Als Beispiel das Objekt Hammer können gefunden werden, indem der Reihe nach ausgewählt wird: (1) Werkzeuge, (2) Handwerkzeuge und (3) Hammer aus drei aufeinanderfolgenden Menülisten. Ein bestimmtes Objekt könnte möglicherweise in mehrere verschiedene Gruppen eingeteilt werden – beispielsweise könnte ein Messer mit Küchenutensilien, Werkzeugen oder scharfen Gegenständen in Verbindung gebracht werden. Diese Beobachtung wurde verwendet, um redundante Verknüpfungen im Objektverzeichnis zu erstellen, wodurch viele verschiedene Pfade zum Auffinden des erforderlichen Objekts ermöglicht werden. Das Objektverzeichnis umfasst derzeit einen Wortschatz von rund 2,000 Einträgen zu Arbeits- und Freizeitwelten.

Das MAIM-Interview erhebt außerdem Informationen zu Tätigkeiten zum Unfallzeitpunkt, Körperbewegungen, Unfallort, Mitwirkungsfaktoren, Verletzungen und Behinderungen. All diese Elemente können bei einem Unfall mehrfach auftreten, was sich in der Struktur der zugrunde liegenden relationalen Datenbank widerspiegelt, die zur Erfassung des Unfalls verwendet wurde.

Am Ende des Interviews werden mehrere Sätze zum Unfallgeschehen aufgenommen und der Patient wird gebeten, diese in die richtige Reihenfolge zu bringen. Zusätzlich wird der Patient gebeten, Verletzungen mit den aufgezeichneten Ereignissen zu verknüpfen. Eine Zusammenfassung der gesammelten Informationen wird dann zur Information auf dem Bildschirm des Computers dargestellt.

Ein Beispiel für eine Unfallzusammenfassung, wie sie der Patient sieht, ist in Abbildung 2 dargestellt . Dieser Unfall wurde dem MAIM-Diagramm in Abbildung 2 überlagert . Angaben zu Faktoren und Ort des Unfalls wurden weggelassen.

Das erste unvorhergesehene oder unbeabsichtigte Ereignis (Erstereignis) des Verletzten ist in der Regel das erste Ereignis im Unfallablauf. Wenn beispielsweise eine Person ausrutscht und stürzt, ist das Ausrutschen normalerweise das erste Ereignis im Unfallablauf. Wenn hingegen eine Person durch eine Maschine verletzt wird, weil eine andere Person die Maschine bedient, bevor das Opfer frei steht, ist das erste Ereignis, an dem das Opfer beteiligt ist, „Einklemmung durch Maschine“, aber das erste Ereignis in der Unfallfolge ist „Sonstiges“. Person bediente Maschine vorzeitig“. In der MAIM-Software wird das erste Ereignis im Unfallablauf erfasst und kann entweder aus dem ersten Ereignis des Verletzten oder als Vorereignis entstehen (Abbildung 1). Diese Betrachtungsweise mag theoretisch unbefriedigend sein, aber aus Sicht der Unfallverhütung kennzeichnet sie den Beginn des Unfallablaufs, der dann gezielt zur Vermeidung ähnlicher Unfälle in der Zukunft eingesetzt werden kann. (Der Begriff Aktion der Abweichung wird von einigen Behörden verwendet, um den Beginn des Unfallablaufs zu beschreiben, aber es ist noch nicht klar, ob dies immer gleichbedeutend mit dem ersten Unfallereignis ist.)

Als die MAIM-Software zum ersten Mal in einer klinischen Umgebung verwendet wurde, war klar, dass es Probleme bei der korrekten Bewertung einiger Arten von Unfällen „unter den Füßen“ gab. Das MAIM-Modell identifiziert das erste unvorhergesehene Ereignis als Ausgangspunkt des Unfallablaufs. Stellen Sie sich zwei ähnliche Unfälle vor, einen davon mit einem Arbeiter absichtlich auf einen Gegenstand tritt, der dann zerbricht, und ein zweiter Unfall, bei dem ein Arbeiter unbeabsichtigt auf einen zerbrechenden Gegenstand tritt. Beim ersten Unfall ist das Betreten des Objekts eine Körperbewegung und das erste unvorhergesehene Ereignis ist das Zerbrechen des Objekts. Beim zweiten Unfall ist das Betreten des Gegenstandes das erste unvorhergesehene Unfallereignis. Die Auflösung dieser beiden Szenarien besteht darin, zu fragen: „Sind Sie versehentlich auf etwas getreten?“ Dies zeigt, wie wichtig die richtige Gestaltung des Interviews ist, um genaue Daten zu erhalten. Die Analyse dieser beiden Unfälle lässt folgende Empfehlungen zur Unfallverhütung zu; Der erste Unfall hätte verhindert werden können, indem der Patient darauf aufmerksam gemacht worden wäre, dass das Objekt zerbrechen würde. Der zweite Unfall hätte verhindert werden können, indem der Patient darauf aufmerksam gemacht worden wäre, dass das Objekt eine Gefahr für den Fuß darstellt.

Die MAIM-Software wurde erfolgreich in drei klinischen Umgebungen getestet, darunter ein einjähriges Projekt in der Unfall- und Notfallabteilung des Royal Liverpool University Hospital. Patienteninterviews dauerten zwischen 1 und 5 Minuten, und im Durchschnitt wurden zwei Patienten pro Stunde befragt. Insgesamt wurden 15 Unfälle registriert. An Publikationen auf Basis dieser Daten wird gearbeitet.

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