《Transportation Research Interdisciplinary Perspectives》：A socio-ecological model of drowsy driving in the UK: Are we there yet?
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尽管疲劳驾驶对道路交通碰撞、伤亡及相关经济成本有重大影响，但其仍是持续存在的交通安全与公共卫生问题。虽然已有大量关于驾驶情境下嗜睡与疲劳的文献，以及相应的政策、实践和保护程序，但疲劳驾驶的发生率似乎保持稳定，这凸显出需要对该行为的影响因素进行更综合的理解。本叙
尽管疲劳驾驶对道路交通碰撞、伤亡及相关经济成本有重大影响，但其仍是持续存在的交通安全与公共卫生问题。虽然已有大量关于驾驶情境下嗜睡与疲劳的文献，以及相应的政策、实践和保护程序，但疲劳驾驶的发生率似乎保持稳定，这凸显出需要对该行为的影响因素进行更综合的理解。本叙事综述整合了来自交通科学、睡眠科学、心理学、职业健康与公共卫生领域的跨学科证据，审视了疲劳驾驶的规模、其促成因素，以及其作为一种复杂的交通行为如何受到个体、社会及社会层面相互作用的塑造，而非仅仅由个人选择所决定。在综述证据的基础上，研究者提出了一种疲劳驾驶的社会生态学模型，将生物学、行为学、职业、技术与政策影响因素整合至单一概念框架内。本综述识别了关键知识空白与未来研究重点，并提供了一个指导跨学科交通研究、政策与实践的框架，以应对疲劳驾驶并提升道路安全。
论文主体内容总结
Overview（概述）
道路交通碰撞是可预防的死亡、重伤及长期残疾的主要原因之一，对个人、家庭、社区和行业造成严重影响。基于英国交通部数据，2024年英国（不含北爱尔兰）所有警方报告的碰撞中，24%涉及至少一名因工作驾车的司机，导致6679人死亡或重伤。然而，这些数字可能低估了真实情况，原因包括工作相关道路事故常无需报告、警方未系统收集“出行目的”信息，以及责任与保险问题可能阻碍披露。疲劳，尤其是嗜睡，是驾驶能力受损的主要因素，但认知与行动之间存在明显差距。本文区分了源于生物睡眠债的睡眠相关疲劳与包含任务诱发因素的广义疲劳，并引入双过程睡眠调节模型来解释为何损伤不仅取决于清醒时长，还受昼夜节律影响。尽管美国调查显示94.8%的人认为疲劳驾驶非常危险，但仍有18.7%的人承认过去一个月内曾疲劳驾驶，且仅有29%的人相信会被当局查获。在美国，疲劳驾驶每年约导致32.8万起碰撞、10.9万人受伤和6400人死亡，其中大部分死亡发生在23:00至06:59之间，对应昼夜节律低谷。一项自然驾驶研究发现约8.8%-9.5%的碰撞与嗜睡相关，荟萃分析表明疲劳驾驶使交通事故风险增加1.29至1.34倍。研究表明驾驶员能够评估自身嗜睡程度，主观嗜睡感与生理测量指标存在相关性，但研究间差异较大。关于睡眠时长，共识指出24小时内睡眠≤2小时者不适合驾驶，3-5小时者可能受损，但睡眠时长仅是因素之一。英国《公路法规》明确了驾驶员的责任，但国家睡眠基金会报告显示，58%的疲劳驾驶归因于职业需求导致的睡眠不足，且公众认为疲劳驾驶的风险远低于酒驾或毒驾。职业因素是重要驱动因素，高工作压力、长工时和非传统排班导致睡眠质量下降。疲劳估计是英国主干道约20%事故的因素之一，每年工作相关事故损失达1.15亿至2.4亿英镑。睡眠不足在英国每年导致约20万个工作日损失，生产力损失达402亿英镑，失眠造成的经济损失高达340亿英镑。约150万英国人患有阻塞性睡眠呼吸暂停，其中85%未被诊断，另有360万人从事轮班工作。由于缺乏标准化的嗜睡客观测量方法，执法和准确数据收集面临困难。以往的安全措施如自动紧急制动等虽减少了事故发生率，但未直接解决疲劳驾驶的复杂性。近年来研究聚焦于利用机器学习进行实时生理评估和汽车技术创新，如眼睑闭合率、脑电图、心率变异性等指标，但这些方法存在侵入性强、个体差异大等问题。目前多数策略仍在开发测试中，实际效果尚未显现。无论采用何种检测技术，当检测到危险嗜睡时采取的行动仍是重大挑战，驾驶员倾向于使用打开车窗或播放音乐等低效对策，而非“咖啡加小睡”等有效策略。未来车辆技术可能需要发挥更积极作用，但这引发了责任归属问题。
A socio-ecological model of drowsy driving（疲劳驾驶的社会生态学模型）
本综述的关键贡献在于将社会生态学模型应用于疲劳驾驶，整合了个体、社会和社会层面的影响因素。该模型源自布朗芬布伦纳的理论，强调个体既受不同系统影响，也反过来影响这些系统。模型设定了三个相互关联的影响层面：个体层面、社会层面和社会层面。在个体层面，遗传、行为、健康、环境及心理（包括态度和信念）塑造睡眠习惯和疲劳驾驶行为。在社会层面，家庭、学校、工作场所、邻里和文化进一步影响个体行为，例如为满足工作或家庭义务而减少睡眠。在社会层面，公共政策、全球化、技术和经济因素影响社会层面进而作用于个体行为，如电灯和移动电话的发明改变了全球睡眠健康。该模型指出，不良睡眠健康会向下游传导，导致生理和心理变化，最终增加发病率和死亡率。应用于疲劳驾驶时，疲劳驾驶可导致事故、伤害和死亡，进而产生广泛的社会和经济后果。
Individual factors（个体因素）
在个体因素方面，关于睡眠功能、睡眠需求及不良睡眠影响的信念至关重要。遗传因素和对睡眠缺失的遗传易感性、轮班工作耐受性或睡眠障碍也应考虑。此外，对疲劳驾驶的态度和信念是关键考量：尽管个体知道这是危险行为，但仍有许多人参与其中，并相信自己不会被抓到或卷入事故。年龄、性别、种族和社会经济地位等人口统计学因素也会影响决策。值得注意的是，以往行为——即之前疲劳驾驶却未发生事故或被处罚的经历——可能会影响未来的选择，这是一个新的研究方向。
Social factors（社会因素）
在社会因素方面，工作场所/教育系统是社会层面的核心。工作时长（包括通勤时间）和上学时间是睡眠时长的主要驱动力。睡眠缺失和睡眠障碍在工作场所的成本巨大，但除某些安全关键职业外，大多数职业环境中对其筛查和管理极少。工作之外，家庭、朋友和同伴发挥着重要作用，例如伴侣在治疗寻求、阻塞性睡眠呼吸暂停和失眠管理依从性方面非常重要。同伴影响通过强化社交规范（如熬夜、疲劳驾驶、低估嗜睡风险）影响冒险驾驶行为，尤其在年轻驾驶员中。
Societal factors（社会层面因素）
在社会层面因素方面，重视生产力胜过睡眠的社会态度、24/7社会的需求以及历史文化观念鼓励以睡眠换取生产力。技术因素扮演双重角色：一方面汽车技术创新有助于降低风险，另一方面技术可通过光、噪音或温度污染损害睡眠。经济因素影响睡眠机会，经济压力可能导致个体牺牲睡眠用于工作或创收。立法和工作场所政策规定了工作时间、排班和疲劳管理，从而塑造了充足睡眠的机会。全球化增加了旅行、商业驾驶和在传统睡眠时段进行在线沟通的频率，提高了疲劳驾驶风险。对私人机动车的日益依赖也扩大了疲劳驾驶的机会。新冠疫情等特定事件对睡眠产生了影响。政策方面，多项法规和指南直接或间接旨在预防疲劳驾驶，但监管环境受到当前数据缺失的阻碍——缺乏“硬性”指标使得疲劳驾驶在资源分配和技术投资中被降级，系统性低估维持了较低的风险感知，阻碍了大规模安全改革的立法动力。该框架为未来国际比较研究提供了基础。
Future directions（未来方向）
社会生态学模型为应对疲劳驾驶这一复杂问题提供了全面框架，指出了测量、干预、技术、政策和实施方面的关键空白。未来研究需关注：1）可靠有效的客观嗜睡检测方法；2）理解社会人口学差异和睡眠缺失、睡眠障碍的不均衡分布；3）探究知识与行为之间的差距；4）推动包括机器学习和人工智能在内的汽车技术创新，确定其准确性、可接受性和有效性；5）开展表观遗传学研究，以确定各因素如何及何时与疲劳驾驶的经验、态度和方法相关联。应用该模型有助于推进对促成因素的理解，为政策和实践建议奠定证据基础。
Key actions to address drowsy driving in the UK（应对英国疲劳驾驶的关键行动）
在公共卫生宣传方面，应针对最可能疲劳驾驶的人群开展类似反对酒驾的运动。雇主应承担更多责任，确保员工有足够休息时间，安排灵活排班，提供高质量休息和小憩机会。在已有政策法规的情况下，可扩展相关举措，如在主要道路沿线增设安全睡眠区。所有措施都需以可靠数据为基础，以准确描绘问题规模并为国家干预措施的经济投入提供依据。为此，提出了七项按社会生态模型各层面组织的行动：1）政府支持开展公共宣传活动，提高对疲劳驾驶风险的认知，针对高风险群体如轮班工人；2）雇主必须确保员工充分休息，将疲劳管理纳入风险评估；3）事故调查中需纳入疲劳相关主题；4）鼓励雇主积极推广员工睡眠障碍筛查和治疗；5）推荐车队运营商安装疲劳检测系统；6）倡导建立统一的疲劳评估协议，类似于酒精呼气测试；7）建立全国疲劳驾驶事件登记数据库，以便更准确地分析趋势和评估政策效果。
Conclusion（结论）
疲劳驾驶是一个复杂现象。尽管普遍知晓其危害，仍有大量个体继续从事这一危险行为。其原因复杂，可能包括：未意识到自身受损、认为自己仍能驾驶、假设可以避免事故、既往无事故经历、认为不会被抓或被起诉，或因工作或社会义务感到必须驾驶。虽有创新方案被提出，但由于个体差异、实用性和成本考虑，尚无标准化方法。缺乏公共卫生宣传、不可执行的政策法律以及24小时社会的持续需求加剧了这一问题。责任归属问题仍未解决。本综述的贡献在于将疲劳驾驶重新定义为系统层面的交通安全问题，而非单纯的个体责任。应对这一挑战需要超越个体责任模型，转向更广泛的交通与社会生态视角，认识到社会、组织、技术和政策环境如何塑造疲劳驾驶风险及预防机会。该框架为未来跨学科和国际研究提供了基础，以检验不同交通和监管背景下的关系，并识别在整个交通系统中分散责任的干预措施。
