引用本文： 陳芳, 羅樂, 楊傲, 聶珍紅, 張慶軍, 郭毅. 機動車道路交通傷害危險因素的Meta分析. 中國循證醫學雜志, 2014, 14(12): 1434-1441. doi: 10.7507/1672-2531.20140231 復制
隨著社會經濟的快速發展，道路傷害已成為全球死亡和傷殘的重要原因之一。據世界衛生組織（WHO）預測，到2020年，道路交通傷害將成為全球第三位疾病[1]。近十多年來，隨著我國汽車的生產、消費激增，道路建設發展速度明顯滯后，道路交通傷害對我國人群健康和社會安全的威脅也日漸增大，機動車道路交通傷害是我國首位傷害死因[2]。
本研究所采用的道路交通傷害是指《中華人民共和國道路交通事故統計年報》中道路交通事故導致的人員死亡和受傷而不包括人員失蹤[3]。目前，國內外對于道路交通傷害的危險因素調查開展較多，但由于各研究類型、研究條件等混雜因素的不同，其報道的結果有較大差異。Meta分析作為一種較科學的文獻研究分析方法，能系統客觀地對多個研究結果進行綜合評價和定量分析，從而提高統計檢驗效能。因此，本研究運用Meta分析方法，對過去十余年已發表的關于國內外道路傷害危險因素研究的相關文獻進行綜合再分析，探討影響道路交通傷害發生的主要危險因素，為傷害的干預策略制定提供更加科學的依據。
1 資料與方法
1.1 納入與排除標準
1.1.1 研究類型
關于道路交通傷害危險因素的病例-對照研究（如有病例交叉研究可視為1：1病例-對照研究）。文種限中、英文。
1.1.2 研究對象
機動車駕駛員；機動車道路交通傷害的定義一致；研究開展的時間和地點有明確說明；研究類型和研究方法明確并基本相似；對暴露有明確定義且定義基本相似；能夠提供OR值及其95%可信區間（CI），若文獻中同時報道單因素和多因素分析結果，則選擇多因素logistic回歸的OR值結果。
1.1.3 結局指標
發生交通事故。
1.1.4 排除標準
重復發表、信息不完整、不清晰或出現錯誤、設計有明顯缺陷、數據不完整、統計計算有誤和無法轉化為OR值及其95%CI，以及無全文的文獻；自行車、電動自行車等非機動車傷害類型，以及職業傷害和學校交通傷害的研究資料。
1.2 文獻檢索
計算機檢索PubMed、EMbase、The Cochrane Library、Springer、EBSCO、CBM、CNKI、VIP和WanFang Data數據庫，納入關于機動車道路交通傷害危險因素的病例-對照研究，檢索時限均為從建庫起至2014年3月31日。檢索詞包括道路交通傷害、危險因素、病例-對照研究、road traffic crashes、traffic injury、motor vehicle injury、motor vehicle accident、motor vehicle traffic injury、motor vehicle accident injury、risk factors、case-control study等。以CNKI和PubMed為例，其具體檢索策略見框1。
1.3 文獻篩選及資料提取
由2名研究者按照納入與排除標準獨立閱讀文題及摘要，并交叉核對，意見不一致時討論解決，或咨詢第三方協助判斷，缺乏的資料盡量與作者聯系予以補充。然后進一步閱讀全文，根據納入與排除標準進行討論，達成共識后，最終確定是否納入或剔除該文獻。而后按照制定的數據提取表提取資料，提取內容主要包括：①納入研究的基本信息，包括研究題目、第一作者、發表雜志、道路交通傷害類型及時間地點等；②研究設計類型及質量評價的關鍵要素；③病例組與對照組患者基本情況，包括納入例數、年齡等。
1.4 納入研究的方法學質量評價
納入研究的方法學質量評價采用紐卡斯爾-渥太華量表（Newcastle-Ottawa Scale，NOS）針對病例-對照研究的質量評價標準[4, 5]進行評價。
1.5 統計分析
采用Cochrane協作網提供的RevMan 5.2軟件進行Meta分析。首先用RevMan 5.2自帶的計算器根據文獻報告的OR值及其95%CI計算效應量，然后對各獨立研究的結果進行一致性檢驗，根據檢驗結果計算合并的OR值及其95%CI。各研究結果間的異質性采用卡方檢驗，檢驗水準設為α=0.10，即當P < 0.10時，提示合并研究結果間存在異質性。若各研究結果間無統計學異質性，選擇固定效應模型進行Meta分析；若各研究結果間存在統計學異質性，首先分析異質性產生的原因并進行處理，若仍無法消除異質性，則選擇隨機效應模型進行Meta分析。
2 結果
2.1 文獻檢索結果
初檢共得到1 649篇文獻，經逐層篩選，最終納入18個研究[6-23]。文獻篩選流程及結果見圖 1。
CNKI
#1機動車道路交通傷害 #2危險因素 #3病例對照研究 #4 #1 AND #2 AND #3
PubMed
#1 road traffic crashes #2 traffic injury #3 motor vehicle injury #4 motor vehicle accident #5 motor vehicle traffic injury #6 motor vehicle accident injury #7 risk factors #8 case control study #9 #1 OR #2 OR #3 OR #4 OR #5 OR #6
圖1
文獻篩選流程及結果
2.2 納入研究的基本特征和方法學質量評價
納入研究的基本特征見表 1。納入的18個研究中，中文文獻10篇，其中成組病例-對照研究4個，1：1配對病例-對照研究4個，1：2配對病例-對照研究2個。調查地點涉及上海、成都、沈陽、浙江、南寧、南京、山東蓬萊、青島市黃島區等7個省市。納入的8篇英文文獻中，3個為1：1配對病例-對照研究，調查地點涉及美國、法國、新西蘭、泰國、斐濟、中國香港、伊朗等地區。納入研究的發表時間為1997年至2014年。
表1
納入研究的基本特征
納入研究的方法學質量評價結果見表 2。
表2
納入研究的方法學質量評價
2.3 Meta分析結果
2.3.1 疏忽大意
共納入3個研究。隨機效應模型Meta分析結果表明，疏忽大意是機動車道路交通傷害的危險因素[OR=19.95，95%CI（6.42，62.03)，P < 0.000 1]（圖 2）。
圖2
疏忽大意對道路交通傷害影響的Meta分析
2.3.2 酒后駕駛
共納入8個研究。隨機效應模型Meta分析結果顯示，酒后駕駛是機動車道路交通傷害的危險因素[OR=9.36，95%CI（4.62，18.95），P < 0.000 01]（圖 3）。
圖3
酒后駕駛對道路交通傷害影響的Meta分析
2.3.3 無證駕駛
共納入4個研究。隨機效應模型Meta分析結果顯示，無證駕駛是機動車道路交通傷害的危險因素[OR=5.07，95%CI（1.93，13.31），P=0.001]（圖 4）。
圖4
無證駕駛對道路交通傷害影響的Meta分析
2.3.4 違章操作
共納入6個研究。隨機效應模型Meta分析結果顯示，違章操作是機動車道路交通傷害的危險因素[OR=4.87，95%CI（1.98，11.93），P=0.000 5]（圖 5）。
圖5
違章操作對道路交通傷害影響的Meta分析
2.3.5 疲勞駕駛
共納入8個研究。固定效應模型Meta分析結果顯示疲勞駕駛是機動車道路交通傷害的危險因素[OR=4.08，95%CI（3.21，5.18），P < 0.000 01]（圖 6）。
圖6
疲勞駕駛對道路交通傷害影響的Meta分析
2.3.6 駕齡短
共納入6個研究。隨機效應模型Meta分析結果顯示駕齡短是機動車道路交通傷害的危險因素[OR=3.81，95%CI（2.08，6.97），P < 0.000 1]（圖 7）。
圖7
駕齡短對道路交通傷害影響的Meta分析
2.3.7 其他因素
其他因素如無安全措施、車輛故障、夜間駕駛、文化程度低和雨霧天氣等也可能是機動車道路交通傷害的潛在危險因素，超速行駛和男性司機也可能是道路交通傷害的危險因素。所有因素匯總結果見表 3。
表3
道路交通傷害影響因素Meta分析結果匯總表
3 討論
道路交通傷害已經成為全球公共衛生領域關注的重要問題，特別是機動車道路交通傷害。目前，雖然我國汽車保有量僅占世界汽車保有量的1.58%，但交通事故死亡人數卻占世界總數的8.70%，我國道路交通事故死亡人數近年來居世界第一位，按照汽車保有量的道路交通事故相對死亡率來評價，遠高于世界平均水平[15]。道路交通傷害的危險因素主要來自幾個方面：駕駛員自身原因、車況、交通道路狀況、環境因素如天氣等[24]。
疏忽大意、酒后駕車、無證駕駛、違章操作（不按規定讓行、不按交通標志行駛、違章闖紅燈等）、疲勞駕駛（慢性困倦、累計駕駛時間≥3 h）、駕齡短（駕齡≤5年）等幾項因素的合并OR值及其95%CI有統計學意義，是中國機動車道路交通傷害的主要危險因素。
疏忽大意、酒后駕車、無證駕駛、違章操作、疲勞駕駛、駕齡短經分析是道路交通傷害的主要獨立危險因素，無安全措施、車輛故障、夜間駕駛、超速行駛、文化程度低、雨霧天氣、男性司機也是道路交通傷害的潛在重要危險因素。
既往研究提示駕齡越短發生車禍的比例越大[13]，在多因素logistic回歸分析中實際駕齡 < 5年的駕駛員發生事故的危險性是實際駕齡 > 5年的駕駛員的3.035倍，提示駕齡越短，駕駛員的駕駛技術可能較生疏，發生事故的危險性就相對較高[10]。
有研究顯示，事故時駕駛員疏忽大意、感覺/判斷錯誤和措施不當為道路交通傷害的主要危險因素[25]，本次研究得到了相同的結論。本研究結果提示駕駛時應當集中精力，謹慎駕駛；感覺/判斷錯誤和措施不當更多地與駕駛適性和技能有關，因此可考慮在大量調查研究的基礎上制訂駕駛員職業適性標準，以篩選合格者來從事駕駛職業，減低駕駛員的職業風險性。同時，應當加強駕駛技能的培訓。
酒精是車禍發生的重要因素之一。隨飲酒量的遞增，車禍發生的相對危險性亦增加。酒精對駕駛員的操作能力起決定性作用，酒精可造成植物神經功能紊亂，使駕駛員視覺和觸覺功能下降，反應遲鈍，思維判斷力降低，操作精度減弱，不能控制自己的意識和行為，從而引起車禍的發生[26]。一般把酒后駕車定義為事故調查前6小時內飲酒[13]。
每天駕車時間、睡眠時間和睡眠狀況都與道路交通傷害的發生有關，長時間駕駛、睡眠不足、睡眠狀況不佳都可能使駕駛員產生駕駛疲勞，疲勞對駕駛員的主要危害是：簡單和復雜反應時都增大，當突發情況時，駕駛員難于迅速做出正確處理，易發生車禍[18]。
違章操作包括違章逆行、違章轉彎、違章裝載、違章倒車、違章停車、不按規定讓行、占道行駛、違章使用燈光、間距不夠等[10]。
有研究顯示，情緒化、異常的心理狀態[13]、婚姻狀況、開車前服用感冒藥、開車時接聽手機、道路類型、有既往車禍史等也可在一定程度上造成道路交通傷害的發生，其影響程度如何還有待進一步研究。
控制這些危險因素可在一定程度上降低機動車道路交通傷害的發生率，這就要求交通管理和相關部門應加強道路交通管理的力度，強化對道路交通傷害相關危險因素的干預措施，同時進一步加強對駕駛員的安全意識和交通法規的教育宣傳，改善駕駛員的安全態度和行為，預防和控制可改變因素對事故的危險作用，營造起全社會遵守交通規則、強化安全意識的良好氛圍[7]。如加強對駕駛員的安全教育，制定對酒后駕車、無證駕駛和違章操作的零容忍的法律制度，同時增強駕駛員的自我保護意識，設置兒童安全座椅、系安全帶或戴安全帽、安裝安全氣囊等[27]。
本研究的局限性：對于病因學研究而言，最佳設計為前瞻性隊列研究，而本研究納入文獻均為回顧性的病例-對照研究，不可避免地受到多種偏倚的影響，其探討病因的證據質量低于前瞻性研究，論證強度較低，這對本研究結論可靠性會有一定的影響。其次，本研究只檢索了PubMed、CNKI等數據庫及手檢部分相關期刊，有漏檢的可能，可能對研究研究結果造成影響。最后，道路交通傷害有時是多因素交互作用下的結果，最理想的分析方法是多因素分析，如多元線性回歸或logistic回歸，如有可能還應對各因素間是否存在交互作用進行分析。但因為種種原因，本研究無法做到多因素的Meta分析，也很難做到多因素間的交互作用的Meta分析，無法揭示多個危險因素與道路交通傷害之間的關系。
本研究納入的8篇外文文獻均對混雜因素進行了控制，如年齡、性別、事故發生時間、道路類型等，但無法完全控制其他未知的潛在混雜因素，且納入的幾個研究是研究某一單一危險因素對機動車道路交通傷害的影響，如只研究睡眠對交通傷害的影響[18, 20]，只研究酒精和精神類藥物對交通傷害的影響[22]以及只研究兩輪機動車（助力車和摩托車）對交通傷害的影響[21]。而納入的中文文獻只對基本的年齡、性別等混雜因素進行控制，而未描述對其他混雜因素如道路類型和事故發生時間的控制。
本研究只籠統地以機動車道路交通傷害是否發生來研究其危險因素，并未對傷害嚴重的等級進行劃分，有3篇英文文獻對傷害等級進行了劃分[16, 17, 19]，如其中1篇[17]把傷害劃分為致命傷害、嚴重傷害、次要傷害和輕微傷害。納入的國內研究均未對傷害等級進行劃分。納入的8篇英文文獻中，4篇的對照為發生道路交通事故但未發生傷害[16, 17, 19, 21]，4篇的對照為未發生道路交通傷害[18, 20, 22, 23]，中文文獻均為近期內未發生道路交通事故。發生道路交通事故但未受傷害的文獻研究的危險因素多為未帶安全帶或頭盔等，與未發生道路交通事故有區別。若對對照的類型進行亞組分析，則會增大異質性，故沒有分亞組分析。
超速行駛和男性司機在某一篇文獻中作為危險因素是有意義的，但合并之后意義不顯著，說明這兩個因素在納入文獻中不是重要的危險因素，對道路交通傷害的影響較小，也可能是受到混雜因素的影響而降低了效應量。
總之，本研究發現疏忽大意、酒后駕車、無證駕駛、違章操作、疲勞駕駛、駕齡短等是機動車道路交通傷害的獨立主要危險因素，控制這些危險因素可減少機動車道路交通傷害的發生。
隨著社會經濟的快速發展，道路傷害已成為全球死亡和傷殘的重要原因之一。據世界衛生組織（WHO）預測，到2020年，道路交通傷害將成為全球第三位疾病[1]。近十多年來，隨著我國汽車的生產、消費激增，道路建設發展速度明顯滯后，道路交通傷害對我國人群健康和社會安全的威脅也日漸增大，機動車道路交通傷害是我國首位傷害死因[2]。
本研究所采用的道路交通傷害是指《中華人民共和國道路交通事故統計年報》中道路交通事故導致的人員死亡和受傷而不包括人員失蹤[3]。目前，國內外對于道路交通傷害的危險因素調查開展較多，但由于各研究類型、研究條件等混雜因素的不同，其報道的結果有較大差異。Meta分析作為一種較科學的文獻研究分析方法，能系統客觀地對多個研究結果進行綜合評價和定量分析，從而提高統計檢驗效能。因此，本研究運用Meta分析方法，對過去十余年已發表的關于國內外道路傷害危險因素研究的相關文獻進行綜合再分析，探討影響道路交通傷害發生的主要危險因素，為傷害的干預策略制定提供更加科學的依據。
1 資料與方法
1.1 納入與排除標準
1.1.1 研究類型
關于道路交通傷害危險因素的病例-對照研究（如有病例交叉研究可視為1：1病例-對照研究）。文種限中、英文。
1.1.2 研究對象
機動車駕駛員；機動車道路交通傷害的定義一致；研究開展的時間和地點有明確說明；研究類型和研究方法明確并基本相似；對暴露有明確定義且定義基本相似；能夠提供OR值及其95%可信區間（CI），若文獻中同時報道單因素和多因素分析結果，則選擇多因素logistic回歸的OR值結果。
1.1.3 結局指標
發生交通事故。
1.1.4 排除標準
重復發表、信息不完整、不清晰或出現錯誤、設計有明顯缺陷、數據不完整、統計計算有誤和無法轉化為OR值及其95%CI，以及無全文的文獻；自行車、電動自行車等非機動車傷害類型，以及職業傷害和學校交通傷害的研究資料。
1.2 文獻檢索
計算機檢索PubMed、EMbase、The Cochrane Library、Springer、EBSCO、CBM、CNKI、VIP和WanFang Data數據庫，納入關于機動車道路交通傷害危險因素的病例-對照研究，檢索時限均為從建庫起至2014年3月31日。檢索詞包括道路交通傷害、危險因素、病例-對照研究、road traffic crashes、traffic injury、motor vehicle injury、motor vehicle accident、motor vehicle traffic injury、motor vehicle accident injury、risk factors、case-control study等。以CNKI和PubMed為例，其具體檢索策略見框1。
1.3 文獻篩選及資料提取
由2名研究者按照納入與排除標準獨立閱讀文題及摘要，并交叉核對，意見不一致時討論解決，或咨詢第三方協助判斷，缺乏的資料盡量與作者聯系予以補充。然后進一步閱讀全文，根據納入與排除標準進行討論，達成共識后，最終確定是否納入或剔除該文獻。而后按照制定的數據提取表提取資料，提取內容主要包括：①納入研究的基本信息，包括研究題目、第一作者、發表雜志、道路交通傷害類型及時間地點等；②研究設計類型及質量評價的關鍵要素；③病例組與對照組患者基本情況，包括納入例數、年齡等。
1.4 納入研究的方法學質量評價
納入研究的方法學質量評價采用紐卡斯爾-渥太華量表（Newcastle-Ottawa Scale，NOS）針對病例-對照研究的質量評價標準[4, 5]進行評價。
1.5 統計分析
采用Cochrane協作網提供的RevMan 5.2軟件進行Meta分析。首先用RevMan 5.2自帶的計算器根據文獻報告的OR值及其95%CI計算效應量，然后對各獨立研究的結果進行一致性檢驗，根據檢驗結果計算合并的OR值及其95%CI。各研究結果間的異質性采用卡方檢驗，檢驗水準設為α=0.10，即當P < 0.10時，提示合并研究結果間存在異質性。若各研究結果間無統計學異質性，選擇固定效應模型進行Meta分析；若各研究結果間存在統計學異質性，首先分析異質性產生的原因并進行處理，若仍無法消除異質性，則選擇隨機效應模型進行Meta分析。
2 結果
2.1 文獻檢索結果
初檢共得到1 649篇文獻，經逐層篩選，最終納入18個研究[6-23]。文獻篩選流程及結果見圖 1。
CNKI
#1機動車道路交通傷害 #2危險因素 #3病例對照研究 #4 #1 AND #2 AND #3
PubMed
#1 road traffic crashes #2 traffic injury #3 motor vehicle injury #4 motor vehicle accident #5 motor vehicle traffic injury #6 motor vehicle accident injury #7 risk factors #8 case control study #9 #1 OR #2 OR #3 OR #4 OR #5 OR #6
圖1
文獻篩選流程及結果
2.2 納入研究的基本特征和方法學質量評價
納入研究的基本特征見表 1。納入的18個研究中，中文文獻10篇，其中成組病例-對照研究4個，1：1配對病例-對照研究4個，1：2配對病例-對照研究2個。調查地點涉及上海、成都、沈陽、浙江、南寧、南京、山東蓬萊、青島市黃島區等7個省市。納入的8篇英文文獻中，3個為1：1配對病例-對照研究，調查地點涉及美國、法國、新西蘭、泰國、斐濟、中國香港、伊朗等地區。納入研究的發表時間為1997年至2014年。
表1
納入研究的基本特征
納入研究的方法學質量評價結果見表 2。
表2
納入研究的方法學質量評價
2.3 Meta分析結果
2.3.1 疏忽大意
共納入3個研究。隨機效應模型Meta分析結果表明，疏忽大意是機動車道路交通傷害的危險因素[OR=19.95，95%CI（6.42，62.03)，P < 0.000 1]（圖 2）。
圖2
疏忽大意對道路交通傷害影響的Meta分析
2.3.2 酒后駕駛
共納入8個研究。隨機效應模型Meta分析結果顯示，酒后駕駛是機動車道路交通傷害的危險因素[OR=9.36，95%CI（4.62，18.95），P < 0.000 01]（圖 3）。
圖3
酒后駕駛對道路交通傷害影響的Meta分析
2.3.3 無證駕駛
共納入4個研究。隨機效應模型Meta分析結果顯示，無證駕駛是機動車道路交通傷害的危險因素[OR=5.07，95%CI（1.93，13.31），P=0.001]（圖 4）。
圖4
無證駕駛對道路交通傷害影響的Meta分析
2.3.4 違章操作
共納入6個研究。隨機效應模型Meta分析結果顯示，違章操作是機動車道路交通傷害的危險因素[OR=4.87，95%CI（1.98，11.93），P=0.000 5]（圖 5）。
圖5
違章操作對道路交通傷害影響的Meta分析
2.3.5 疲勞駕駛
共納入8個研究。固定效應模型Meta分析結果顯示疲勞駕駛是機動車道路交通傷害的危險因素[OR=4.08，95%CI（3.21，5.18），P < 0.000 01]（圖 6）。
圖6
疲勞駕駛對道路交通傷害影響的Meta分析
2.3.6 駕齡短
共納入6個研究。隨機效應模型Meta分析結果顯示駕齡短是機動車道路交通傷害的危險因素[OR=3.81，95%CI（2.08，6.97），P < 0.000 1]（圖 7）。
圖7
駕齡短對道路交通傷害影響的Meta分析
2.3.7 其他因素
其他因素如無安全措施、車輛故障、夜間駕駛、文化程度低和雨霧天氣等也可能是機動車道路交通傷害的潛在危險因素，超速行駛和男性司機也可能是道路交通傷害的危險因素。所有因素匯總結果見表 3。
表3
道路交通傷害影響因素Meta分析結果匯總表
3 討論
道路交通傷害已經成為全球公共衛生領域關注的重要問題，特別是機動車道路交通傷害。目前，雖然我國汽車保有量僅占世界汽車保有量的1.58%，但交通事故死亡人數卻占世界總數的8.70%，我國道路交通事故死亡人數近年來居世界第一位，按照汽車保有量的道路交通事故相對死亡率來評價，遠高于世界平均水平[15]。道路交通傷害的危險因素主要來自幾個方面：駕駛員自身原因、車況、交通道路狀況、環境因素如天氣等[24]。
疏忽大意、酒后駕車、無證駕駛、違章操作（不按規定讓行、不按交通標志行駛、違章闖紅燈等）、疲勞駕駛（慢性困倦、累計駕駛時間≥3 h）、駕齡短（駕齡≤5年）等幾項因素的合并OR值及其95%CI有統計學意義，是中國機動車道路交通傷害的主要危險因素。
疏忽大意、酒后駕車、無證駕駛、違章操作、疲勞駕駛、駕齡短經分析是道路交通傷害的主要獨立危險因素，無安全措施、車輛故障、夜間駕駛、超速行駛、文化程度低、雨霧天氣、男性司機也是道路交通傷害的潛在重要危險因素。
既往研究提示駕齡越短發生車禍的比例越大[13]，在多因素logistic回歸分析中實際駕齡 < 5年的駕駛員發生事故的危險性是實際駕齡 > 5年的駕駛員的3.035倍，提示駕齡越短，駕駛員的駕駛技術可能較生疏，發生事故的危險性就相對較高[10]。
有研究顯示，事故時駕駛員疏忽大意、感覺/判斷錯誤和措施不當為道路交通傷害的主要危險因素[25]，本次研究得到了相同的結論。本研究結果提示駕駛時應當集中精力，謹慎駕駛；感覺/判斷錯誤和措施不當更多地與駕駛適性和技能有關，因此可考慮在大量調查研究的基礎上制訂駕駛員職業適性標準，以篩選合格者來從事駕駛職業，減低駕駛員的職業風險性。同時，應當加強駕駛技能的培訓。
酒精是車禍發生的重要因素之一。隨飲酒量的遞增，車禍發生的相對危險性亦增加。酒精對駕駛員的操作能力起決定性作用，酒精可造成植物神經功能紊亂，使駕駛員視覺和觸覺功能下降，反應遲鈍，思維判斷力降低，操作精度減弱，不能控制自己的意識和行為，從而引起車禍的發生[26]。一般把酒后駕車定義為事故調查前6小時內飲酒[13]。
每天駕車時間、睡眠時間和睡眠狀況都與道路交通傷害的發生有關，長時間駕駛、睡眠不足、睡眠狀況不佳都可能使駕駛員產生駕駛疲勞，疲勞對駕駛員的主要危害是：簡單和復雜反應時都增大，當突發情況時，駕駛員難于迅速做出正確處理，易發生車禍[18]。
違章操作包括違章逆行、違章轉彎、違章裝載、違章倒車、違章停車、不按規定讓行、占道行駛、違章使用燈光、間距不夠等[10]。
有研究顯示，情緒化、異常的心理狀態[13]、婚姻狀況、開車前服用感冒藥、開車時接聽手機、道路類型、有既往車禍史等也可在一定程度上造成道路交通傷害的發生，其影響程度如何還有待進一步研究。
控制這些危險因素可在一定程度上降低機動車道路交通傷害的發生率，這就要求交通管理和相關部門應加強道路交通管理的力度，強化對道路交通傷害相關危險因素的干預措施，同時進一步加強對駕駛員的安全意識和交通法規的教育宣傳，改善駕駛員的安全態度和行為，預防和控制可改變因素對事故的危險作用，營造起全社會遵守交通規則、強化安全意識的良好氛圍[7]。如加強對駕駛員的安全教育，制定對酒后駕車、無證駕駛和違章操作的零容忍的法律制度，同時增強駕駛員的自我保護意識，設置兒童安全座椅、系安全帶或戴安全帽、安裝安全氣囊等[27]。
本研究的局限性：對于病因學研究而言，最佳設計為前瞻性隊列研究，而本研究納入文獻均為回顧性的病例-對照研究，不可避免地受到多種偏倚的影響，其探討病因的證據質量低于前瞻性研究，論證強度較低，這對本研究結論可靠性會有一定的影響。其次，本研究只檢索了PubMed、CNKI等數據庫及手檢部分相關期刊，有漏檢的可能，可能對研究研究結果造成影響。最后，道路交通傷害有時是多因素交互作用下的結果，最理想的分析方法是多因素分析，如多元線性回歸或logistic回歸，如有可能還應對各因素間是否存在交互作用進行分析。但因為種種原因，本研究無法做到多因素的Meta分析，也很難做到多因素間的交互作用的Meta分析，無法揭示多個危險因素與道路交通傷害之間的關系。
本研究納入的8篇外文文獻均對混雜因素進行了控制，如年齡、性別、事故發生時間、道路類型等，但無法完全控制其他未知的潛在混雜因素，且納入的幾個研究是研究某一單一危險因素對機動車道路交通傷害的影響，如只研究睡眠對交通傷害的影響[18, 20]，只研究酒精和精神類藥物對交通傷害的影響[22]以及只研究兩輪機動車（助力車和摩托車）對交通傷害的影響[21]。而納入的中文文獻只對基本的年齡、性別等混雜因素進行控制，而未描述對其他混雜因素如道路類型和事故發生時間的控制。
本研究只籠統地以機動車道路交通傷害是否發生來研究其危險因素，并未對傷害嚴重的等級進行劃分，有3篇英文文獻對傷害等級進行了劃分[16, 17, 19]，如其中1篇[17]把傷害劃分為致命傷害、嚴重傷害、次要傷害和輕微傷害。納入的國內研究均未對傷害等級進行劃分。納入的8篇英文文獻中，4篇的對照為發生道路交通事故但未發生傷害[16, 17, 19, 21]，4篇的對照為未發生道路交通傷害[18, 20, 22, 23]，中文文獻均為近期內未發生道路交通事故。發生道路交通事故但未受傷害的文獻研究的危險因素多為未帶安全帶或頭盔等，與未發生道路交通事故有區別。若對對照的類型進行亞組分析，則會增大異質性，故沒有分亞組分析。
超速行駛和男性司機在某一篇文獻中作為危險因素是有意義的，但合并之后意義不顯著，說明這兩個因素在納入文獻中不是重要的危險因素，對道路交通傷害的影響較小，也可能是受到混雜因素的影響而降低了效應量。
總之，本研究發現疏忽大意、酒后駕車、無證駕駛、違章操作、疲勞駕駛、駕齡短等是機動車道路交通傷害的獨立主要危險因素，控制這些危險因素可減少機動車道路交通傷害的發生。
