Impact of Vehicle Restraint Systems on Injury Outcomes : A Combined Approach Using Real-World Crash Data and Computational Modelling

Abstract

Los incidentes de tráfico siguen siendo un problema importante de salud pública, y las medidas de seguridad de los vehículos, en particular los sistemas de retención, desempeñan un papel crucial en la mitigación del riesgo de lesiones en un choque. Sin embargo, la verdadera eficacia de estos sistemas es a menudo difícil de evaluar, ya que los datos de incidentes en el mundo real implican variables que van desde condiciones del accidente, las características de los ocupantes, a las características del sistema de retención. Aunque investigaciones anteriores han estudiado la seguridad de los vehículos, estos estudios no han incluido las características específicas de los sistemas de retención. Esta tesis tiene como objetivo el desarrollo de una metodología integral para evaluar el impacto de los sistemas de retención en las lesiones, considerando la variabilidad de las condiciones de los incidentes en el mundo real. Se desarrolló un método para identificar la presencia y configuración de las características de los sistemas de retención (como dispositivos de pretensado y de limitación de carga), lo que permitió una representación precisa de su implementación en el mundo real y facilitó su integración con los datos de incidentes de tráfico. El impacto de estos sistemas de retención en las lesiones se evaluó utilizando dos enfoques complementarios. El primer enfoque combinó datos de incidentes de tráfico reales con los sistemas de retención para estimar el riesgo de lesiones mediante un método de regresión logística. Esto proporcionó un análisis estadístico de los factores que contribuyen a lesiones moderadas, graves y fatales en diversos escenarios de colisión. Para el segundo enfoque, se combinó un modelo del interior de un vehículo genérico, un modelo humano y condiciones de incidentes de tráfico reales para evaluar el impacto de los sistemas de retención en las lesiones estimadas usando el modelo de simulación. Estas simulaciones permitieron aislar variables del accidente, proporcionando una comprensión más profunda de cómo los sistemas de retención funcionan en una amplia gama de escenarios del mundo real. Esta tesis presenta varios hallazgos relacionados con los sistemas de retención de los vehículos y su impacto en las lesiones. Se desarrolló una herramienta para identificar la presencia y características de dispositivos de pretensado y de limitación de carga en los sistemas de retención de vehículos utilizando mediciones de fuerza en un choque. La herramienta demostró un excelente rendimiento al identificar la presencia de dispositivos de pretensado (puntuación F1: 0.95) y una alta precisión para dispositivos de limitación de carga de una sola etapa (puntuación F1: 0.90). Sin embargo, mostró un rendimiento moderado para dispositivos de limitación de carga de doble etapa (puntuación F1: 0.77). Las configuraciones detalladas de los sistemas de retención para 1,318 vehículos se hicieron disponibles públicamente a través de un repositorio de GitHub. Para el primer enfoque de evaluación del impacto de los sistemas de retención en las lesiones, los datos de incidentes de tráfico reportados en NASS CDS se complementaron con información detallada sobre dispositivos de pretensado y de limitación de carga. Esto reveló asociaciones significativas entre estas características y las lesiones. Las fuerzas de limitación de carga se clasificaron en bajas (por debajo de 4.5 kN) y altas (por encima de 4.5 kN) para comprender mejor su impacto. La presencia de estos dispositivos se vinculó con una reducción significativa en las lesiones fatales, con una reducción que varía según el nivel de fuerza del limitador de carga (OR = 0.31 para dispositivos de baja fuerza, OR = 0.42 para dispositivos de alta fuerza). Los dispositivos de limitación de carga de baja fuerza se asociaron con un menor riesgo de lesiones AIS 3+ en todo el cuerpo (OR = 0.70), y ambas categorías de fuerza de limitación de carga se relacionaron con un menor riesgo de lesiones AIS 2+ en todo el cuerpo en choques con delta-v altos. Sin embargo, no se encontraron asociaciones significativas entre la presencia de dispositivos de pretensado y de limitación de carga y los riesgos de lesiones en regiones específicas del cuerpo. Para el segundo enfoque, se desarrolló un método que empleó modelos computacionales para estimar el impacto de los sistemas de retención en las lesiones estimadas por el modelo. Aunque el método basado en modelado computacional no capturó con precisión las distribuciones de lesiones del mundo real, proporcionó algunas ideas sobre cómo las variaciones en las condiciones de choque afectan los resultados de las lesiones. Surgieron diferencias significativas entre las predicciones de los modelos de Multibody (MB) y de Elementos Finitos (FE), con el modelo de cuerpo humano (HBM) de FE adaptado a diferentes antropometrías demostró un mayor potencial para capturar el impacto de los sistemas de retención en una variedad de condiciones de choque. El método también destacó que las fuerzas de limitación de carga más bajas estaban significativamente relacionadas con una reducción en el riesgo de fractura de costillas tanto en valores pequeños como grandes de delta-v. Aunque el método demostró la capacidad de evaluar los efectos de las configuraciones de los sistemas de retención en los resultados de las lesiones, aún no permite hacer predicciones precisas del número de lesiones que podrían evitarse por cada 1,000 incidentes de tráfico. Mejoras futuras en las predicciones de criterios de lesiones, especialmente para incidentes de tráfico de baja severidad, podrían mejorar la precisión de estas estimaciones.

Road traffic crashes remain a major public health issue, with vehicle safety measures, particularly restraint systems, playing a crucial role in mitigating injury risk during collisions. However, the true e!cacy of these systems is often di!cult to assess, as real-world crash data involves complex variables such as crash conditions, occupant characteristics, and the specific configurations of safety features in different vehicle models. While previous research has explored vehicle safety performance, these studies have not fully included the specific characteristics of the restraint systems across vehicle models. This dissertation aimed to address this gap by developing a comprehensive methodology to assess the impact of restraint systems on injury outcomes, considering the variability inherent in real-world crash conditions. A method was developed to identify the presence and configuration of restraint system features (such as pre-tensioning and load-limiting devices), enabling an accurate representation of their real-world implementation and facilitating their integration with crash data. The impact of these restraint systems on injury outcomes was assessed using two complementary approaches. The first approach combined real-world crash data with the restraint systems to estimate the injury risk using a logistic regression method. This provided a statistical analysis of the factors contributing to moderate, severe and fatal injuries across various crash scenarios. For the second approach, a vehicle interior sled model, a human model and real-world crash conditions were combined to assess the impact of restraint systems on predicted injury outcomes. These simulations enabled an isolation of crash variables, o#ering deeper insights into how restraint systems perform across a wide range of real-world scenarios. This thesis presents several key findings related to vehicle restraint systems and their impact on injury outcomes. Atoolwas developed to identify the presence and characteristics of pre-tensioner and load-limiting devices in vehicle restraint systems using force-time history measurements. The tool demonstrated excellent performance in identifying the presence of pre-tensioning devices (F1 score: 0.95) and high accuracy for single-stage load-limiting devices (F1 score: 0.90). However, it showed moderate performance for double-stage load-limiting devices (F1 score: 0.77). Detailed restraint system configurations for 1,318 vehicles were made publicly available via a GitHub repository, enabling broader community validation and integration with crash test databases. For the first approach to assess the impact of restraint systems on injury outcomes, NASS CDS crash data was augmented with detailed information on pre-tensioning and load-limiting devices. This revealed significant associations between these features and injury outcomes. Load-limiting forces were classified into low (below 4.5 kN) and high (above 4.5 kN) to better understand their impact. The presence of these devices was linked to a significant reduction in fatal injuries, with the reduction varying based on load-limiter force level (OR = 0.31 for low-force, OR = 0.42 for high-force devices). Lowforce load-limiting devices were associated with a reduced risk of AIS 3+ whole-body injuries (OR = 0.70, and both load-limiting force categories were linked to lower AIS 2+ injury risks in the whole-body in high delta-v crashes. However, no significant associations were found between the presence of pre-tensioning and load-limiting devices and injury risks in specific body regions. For the second approach, a method was developed that employed computational models to estimate the impact of restraint systems on predicted injury outcomes. While the computer modelling-based method did not accurately capture real-world injury distributions, it showed some insights into how variations in crash conditions affect injury outcomes. Significant differences emerged between the Multibody (MB) and Finite Element (FE) models’ predictions, with the morphed FE Human BodyModel (HBM) demonstrating greater potential in capturing the impact of restraint systems across a range of crash conditions. The method also highlighted that lower load-limiting forceswere significantly linked to a reduction in rib fracture risk across both small and large delta-v values. Though the method demonstrated the ability to assess the e#ects of restraint system configurations on injury outcomes, it does not yet allow for precise predictions of the number of injuries that could be avoided per 1,000 crashes. Future improvements in injury criteria predictions, particularly for low-severity crashes, may enhance the accuracy of these estimations.