山地事故伤害严重程度的影响因素分析：基于加泰罗尼亚地区救援数据的流行病学研究

本研究针对山地活动事故频发但伤害严重程度影响因素不明的问题，通过分析加泰罗尼亚消防部门2011-2021年3257例救援数据，采用描述性统计和序数回归模型（Nagelkerke R2=0.12），揭示徒步（63%）、骑行（10.2%）和集体活动（84.3%）是高风险场景，男性（60.3%）和心血管事件（致死率55.5%）显著增加伤害严重程度。研究为山地安全防控提供了首个区域性实证依据。

　　

随着全球山地运动参与率激增（美国2022年参与者达1.6亿，西班牙加泰罗尼亚地区许可证20年增长3倍），事故导致的创伤性损伤和心血管事件成为重大公共卫生负担。然而，伤害严重程度的驱动因素仍不明确，尤其缺乏区域性流行病学数据。莱里达大学心理学系的研究团队通过分析加泰罗尼亚消防部门11年间3257例救援记录，首次构建了该地区山地事故的伤害预测模型，相关成果为制定精准预防策略提供了科学依据。

研究采用多阶段分析方法：首先对救援记录进行结构化提取（含海拔、活动类型、装备适切性等变量），通过卡方检验和Kruskal-Wallis检验筛选显著因子；进而构建非比例优势序数回归模型（VGAM包实现），处理伤害严重程度的4级分类（未受伤/轻中度伤/生命危险/死亡）。队列数据涵盖徒步（63%）、攀岩（11.6%）等7类活动，重点考察性别、海拔、周末时段等变量的交互效应。

研究结果揭示：1）伤害谱系方面，创伤性损伤占65.1%（骨折为主），但心血管事件致死率最高（55.5%）；2）风险活动中，集体采蘑菇（β=-2.51, p<0.001）和山地骑行（β=-1.48, p<0.001）的严重程度显著高于徒步；3）人口学特征显示，男性伤害风险增加28%（OR=0.72），周末事故严重程度提升35%；4）环境交互中，海拔每升高1000米使群体活动风险降低3.2%（β=0.00, p<0.001）。

讨论部分强调，该研究首次量化了加泰罗尼亚地区山地事故中活动类型-人口特征-环境因素的协同效应。尽管模型解释度（R²=0.12）提示存在未测量变量（如个体体能、微环境风险），但结果为定向干预提供了关键靶点：需重点加强周末时段老年男性群体的心血管监测，并在高海拔区域设置集体活动警示标识。未来研究应整合地理信息系统（GIS）数据以提升预测精度。

这项研究通过创新性地应用序数回归处理伤害严重程度的有序分类变量，克服了传统二分法（如Vanpoulle等人的逻辑回归）的信息损失问题，为山地医学研究提供了方法学范式。实践层面，建议救援部门标准化数据采集流程，并针对高风险群体（徒步者、骑行者和老年男性）开展季节性安全教育，这对降低全球山地运动疾病负担具有示范意义。