A study of Disability Adjusted Life Years (DALYs) from injuries and deaths from road traffic and mathematical model of road traffic injury prevention and control measures among the Thai population in 2017

Authors

  • Keeratikan Kladsawat Division of Epidemiology, Department of Disease Control

Keywords:

DALYs, mathematical models, injuries and fatalities, road traffic injuries, preventive measures

Abstract

Background: DALYs is an indicator that reflect a population's health problems which encompasses mortality, morbidity and disability, and is measured in the standardized unit of measurement. Objectives of this study are to estimate health burden of road traffic injuries and fatalities among the Thai population and to compare the impact of road traffic injury prevention measures to develop policy alternatives for executives and to design specific more measures for relevant agencies.
Methods: The study was divided into 2 parts: 1) secondary data analysis to estimate DALYs from injuries and deaths from road traffic of the Thai population using the 43 Folders System and Road traffic death data integration and 2) applying mathematical model to estimate and compare the impact of road traffic injury prevention and control measures specific to the target population, comparing with generalized measures.
Results: The results showed that Thai population lost 16.7 million DALYs from premature death and disability caused by road traffic injuries. Males DALYs was 1.6 times more than females. The population with the most DALYs was male aged 5-44 years. From the mathematical model analysis, it was found if measures can be taken to reduce injuries and deaths in the male population aged 5–44 by 10, 20 and 30 percent, it will return a healthy year of 6.9 hundred thousand DALYs, 1.4 million DALYs and 2.0 million DALYs, respectively. Compared to DALYs averted per capita among intervention groups of implementing preventive measures focusing on the male population aged 5– 44 was 1.5 times higher than that of generalized measures.
Discussions and conclusion: The results of the study clearly showed that if there are limited resources, implementation of measures specific to the target population with the highest DALYs lose from road traffic injuries and fatalities, i.e. the male population aged 5–44 years, will provide the best value.

References

องค์การอนามัยโลก. รายงานสถานการณ์โลกด้านความปลอดภัยทางถนน พ.ศ. 2558 [อินเทอร์เน็ต]. [เข้าถึงเมื่อ 4 มี.ค. 2563]. เข้าถึงได้จาก: http://www.who.int/violence_injury_prevention/road_traffic/en/

กรมควบคุมโรค. ครึ่งทางทศวรรษแห่งความปลอดภัยทางถนน อุ บัติเหตุทางถนนในประเทศไทย 2557 [อินเทอร์เน็ต]. [เข้าถึง เมื่อ 4 มี.ค. 2563]. เข้าถึงได้จาก: http://www.thaincd.com /document/file/info/injured/Diary 2016.pdf

กรมควบคุมโรค. การบาดเจ็บจากการจราจรทางถนน [อินเทอร์เน็ต]. [เข้าถึงเมื่อ 14 เม.ย. 2563]. เข้าถึงได้จาก: https://ddc.moph.go.th/disease_detail.php?d=73

องค์การอนามัยโลก สำนักงานประจำประเทศไทย. รายงาน สถานการณ์โลกด้านความปลอดภัยทางถนน พ.ศ. 2561 [อินเทอร์เน็ต]. [เข้าถึงเมื่อ 14 เม.ย. 2563]. เข้าถึงได้จาก: https://www.who.int/violence_injury_prevention/road_safety_status/2018/en/

มูลนิธิไทยโรดส์ ศูนย์วิจัยอุบัติเหตุแห่งประเทศไทย สถาบันเทคโนโลยีแห่งเอเชีย. รายงานสถานการณ์อุบัติเหตุทางถนน ของประเทศไทย 2559–2560 [อินเทอร์เน็ต]. [เข้าถึงเมื่อ 14 เม.ย. 2563]. เข้าถึงได้จาก: http://trso.thairoads.org/ resources/8404

กระทรวงมหาดไทย. กฎกระทรวงฉบับที่ 10 (พ.ศ. 2524) ออก ตามความในพระราชบัญญัติจราจรทางบก พ.ศ. 2522 [อินเทอร์เน็ต]. [เข้าถึงเมื่อ 6 พ.ค. 2563]. เข้าถึงได้จาก http://trafficpolice.go.th/assets/traffic/di/กฎกระทรวงฉบับที่ 10.pdf

. World Health Organization. Global status report on road safety 2018 [Internet] . [cited 2020 May 6] . Available from: https://www.who.int/publications/i/item/9789241565684

กรมควบคุมโรค. การบาดเจ็บจากการจราจรทางถนน (RTI) [อินเทอร์เน็ต]. [เข้าถึงเมื่อ 6 พ.ค. 2563]. เข้าถึงได้จาก https://ddc.moph.go.th/disease_detail.php?d=73

Downloads

Published

2024-05-05

How to Cite

Kladsawat, . K. (2024). A study of Disability Adjusted Life Years (DALYs) from injuries and deaths from road traffic and mathematical model of road traffic injury prevention and control measures among the Thai population in 2017. Weekly Epidemiological Surveillance Report, 51(47), 717–727. retrieved from https://he05.tci-thaijo.org/index.php/WESR/article/view/1649

Issue

Section

Original article