Abstract Objective To estimate the number of collateral casualties associated with road users considered responsible for a road crash. Method We analyzed the case series comprising all 790,435 road users involved in road crashes with victims in Spain from 2009 to 2013, recorded in a nationwide police-based registry. For each road user assumed to be responsible for a crash, we collected information relative to health outcomes in other people involved in it, and obtained the total number of collateral casualties per 100 road users considered responsible for the crash. We then estimated the strength of associations between sex, age and the number of collateral casualties generated by car drivers considered responsible for the crash, and calculated rate ratios and corresponding 95% confidence intervals. Results Pedestrians responsible for crashes were associated with the lowest number of collateral casualties (13.1/100), whereas the highest number (153/100) was observed for bus drivers responsible for crashes. Car drivers were associated with 104.4/100 collateral casualties. The youngest and the oldest car drivers responsible for crashes were associated with 33% and 41% more deaths, respectively, than the 25-34 year old group. Male drivers were associated with 22% more collateral casualties than female drivers. Conclusions Regardless of the type of road user who was responsible for a road crash, their active contribution to the crash led to an additional number of collateral casualties in other, non-responsible users. The number and severity of collateral casualties were related to the type of vehicle and the number of people involved. These results are potentially useful to support the need to promote safer driver practices among subgroups of high-risk drivers.

Resumen Objetivo Estimar el número de víctimas colaterales asociadas a los usuarios de las vías de tráfico responsables de una colisión. Método Se estudió la serie de casos formada por los 790.435 usuarios de la vía implicados en accidentes de tráfico con víctimas en España, entre 2009 y 2013, recogidos en el Registro de Accidentes de Tráfico con Víctimas de la Dirección General de Tráfico. Para cada uno de los usuarios considerado responsable se recogió información sobre las consecuencias sanitarias para las otras personas implicadas en el mismo accidente, y se calculó el número total de víctimas colaterales por cada 100 usuarios responsables. A continuación se estimó la fuerza de asociación de la edad y el sexo de los conductores de turismo con el número de víctimas colaterales generadas por ellos, y se obtuvieron las correspondientes razones de tasas y sus intervalos de confianza del 95%. Resultados Los peatones responsables de atropellos se asociaron al menor número de víctimas colaterales (13,1/100), mientras que la cifra más alta de estas (153/100) se asoció a los conductores de autobús responsables del accidente. Los de turismo implicaron a 104,4/100. Los conductores de turismo más jóvenes (<25 años) y los de mayor edad (>64 años) implicaron respectivamente un 33% y un 41% más de víctimas colaterales que el grupo de 25-34 años. Los varones se asociaron a un 22% más de víctimas colaterales que las mujeres. Conclusiones Independientemente del tipo de usuario responsable del accidente, su contribución activa se asoció a un número adicional de víctimas colaterales, cuyas magnitud y gravedad dependieron sobre todo del tipo de vehículo conducido. Este trabajo puede ser útil para reforzar las actuaciones destinadas a prevenir la accidentalidad en los usuarios de alto riesgo.

Abstract Objective To estimate the number of collateral casualties associated with road users considered responsible for a road crash. Method We analyzed the case series comprising all 790,435 road users involved in road crashes with victims in Spain from 2009 to 2013, recorded in a nationwide police-based registry. For each road user assumed to be responsible for a crash, we collected information relative to health outcomes in other people involved in it, and obtained the total number of collateral casualties per 100 road users considered responsible for the crash. We then estimated the strength of associations between sex, age and the number of collateral casualties generated by car drivers considered responsible for the crash, and calculated rate ratios and corresponding 95% confidence intervals. Results Pedestrians responsible for crashes were associated with the lowest number of collateral casualties (13.1/100), whereas the highest number (153/100) was observed for bus drivers responsible for crashes. Car drivers were associated with 104.4/100 collateral casualties. The youngest and the oldest car drivers responsible for crashes were associated with 33% and 41% more deaths, respectively, than the 25-34 year old group. Male drivers were associated with 22% more collateral casualties than female drivers. Conclusions Regardless of the type of road user who was responsible for a road crash, their active contribution to the crash led to an additional number of collateral casualties in other, non-responsible users. The number and severity of collateral casualties were related to the type of vehicle and the number of people involved. These results are potentially useful to support the need to promote safer driver practices among subgroups of high-risk drivers.

Resumen Objetivo Estimar el número de víctimas colaterales asociadas a los usuarios de las vías de tráfico responsables de una colisión. Método Se estudió la serie de casos formada por los 790.435 usuarios de la vía implicados en accidentes de tráfico con víctimas en España, entre 2009 y 2013, recogidos en el Registro de Accidentes de Tráfico con Víctimas de la Dirección General de Tráfico. Para cada uno de los usuarios considerado responsable se recogió información sobre las consecuencias sanitarias para las otras personas implicadas en el mismo accidente, y se calculó el número total de víctimas colaterales por cada 100 usuarios responsables. A continuación se estimó la fuerza de asociación de la edad y el sexo de los conductores de turismo con el número de víctimas colaterales generadas por ellos, y se obtuvieron las correspondientes razones de tasas y sus intervalos de confianza del 95%. Resultados Los peatones responsables de atropellos se asociaron al menor número de víctimas colaterales (13,1/100), mientras que la cifra más alta de estas (153/100) se asoció a los conductores de autobús responsables del accidente. Los de turismo implicaron a 104,4/100. Los conductores de turismo más jóvenes (<25 años) y los de mayor edad (>64 años) implicaron respectivamente un 33% y un 41% más de víctimas colaterales que el grupo de 25-34 años. Los varones se asociaron a un 22% más de víctimas colaterales que las mujeres. Conclusiones Independientemente del tipo de usuario responsable del accidente, su contribución activa se asoció a un número adicional de víctimas colaterales, cuyas magnitud y gravedad dependieron sobre todo del tipo de vehículo conducido. Este trabajo puede ser útil para reforzar las actuaciones destinadas a prevenir la accidentalidad en los usuarios de alto riesgo.

Abstract Objective To quantify the magnitude of the association between the type of vehicle and the probability of being responsible for a collision between two or more vehicles. Method From the registry of road crashes with victims maintained by the Spanish Traffic General Directorate (2014 and 2015), a matched case-control study was designed. Cases were offending drivers involved in the 27,630 collisions between two or more vehicles in which only one of the drivers had committed a driving mistake or offence. Each case was matched with the non-offending drivers of the vehicles involved in the same crash: in all, 31,219 controls were included. Apart from the commission of offences and the type of vehicle involved, we got information about other characteristics of the driver (age, sex, etc.) and about the vehicle (age). Odds ratios (OR) were calculated in order to quantify the association between each type of vehicle and the odds of being responsible for the collision, crude and adjusted (by conditioned logistic regression) by the rest of collected variables. Results In comparison with private cars, bicycles had a lower risk of causing a collision (adjusted OR: .30), and also mopeds (aOR: .52) and buses (aOR: .63). Vans (aOR: 1.19) and four-wheel vehicles (aOR: 1.33) increased the risk. Conclusion Two-wheeled vehicles and buses had a lower risk of causing collisions than private cars. This association is independent of some of the characteristics of the driver, as well as the age of the vehicle.

Resumen Objetivo Cuantificar la magnitud de la asociación entre el tipo de vehículo y la probabilidad de ser el responsable de una colisión entre dos o más vehículos. Método A partir del registro de accidentes de tráfico con víctimas de la Dirección General de Tráfico (2014 y 2015) se diseñó un estudio de casos y controles emparejado. Los casos fueron los conductores infractores implicados en las 27.630 colisiones entre dos o más vehículos, en las que solo uno de los conductores implicados había cometido algún error de conducción o infracción. Cada caso se emparejó con los conductores no infractores de los vehículos implicados en el mismo accidente; en total se dispuso de 31.219 controles. Aparte de la comisión de infracciones y del tipo de vehículo implicado, se obtuvo información para otras características del conductor (edad, sexo, etc.) y del vehículo (antigüedad). Se calcularon odds ratios (OR) para cuantificar la asociación entre cada tipo de vehículo y la odds de ser el causante de la colisión, crudas y ajustadas (ORa) (regresión logística condicionada) por el resto de las variables recogidas. Resultados En comparación con los turismos, se obtuvo un menor riesgo de provocar la colisión para bicicletas (ORa: 0,30), ciclomotores (ORa: 0,52) y autobuses (ORa: 0,63), y un mayor riesgo para furgonetas (ORa: 1,19) y vehículos todoterreno (ORa: 1,33). Conclusión Los vehículos de dos ruedas y los autobuses tienen un menor riesgo de provocar colisiones que los turismos. Esta asociación es independiente de algunas características del conductor, así como de la antigüedad del vehículo.

Abstract Objective To quantify the magnitude of the association between the type of vehicle and the probability of being responsible for a collision between two or more vehicles. Method From the registry of road crashes with victims maintained by the Spanish Traffic General Directorate (2014 and 2015), a matched case-control study was designed. Cases were offending drivers involved in the 27,630 collisions between two or more vehicles in which only one of the drivers had committed a driving mistake or offence. Each case was matched with the non-offending drivers of the vehicles involved in the same crash: in all, 31,219 controls were included. Apart from the commission of offences and the type of vehicle involved, we got information about other characteristics of the driver (age, sex, etc.) and about the vehicle (age). Odds ratios (OR) were calculated in order to quantify the association between each type of vehicle and the odds of being responsible for the collision, crude and adjusted (by conditioned logistic regression) by the rest of collected variables. Results In comparison with private cars, bicycles had a lower risk of causing a collision (adjusted OR: .30), and also mopeds (aOR: .52) and buses (aOR: .63). Vans (aOR: 1.19) and four-wheel vehicles (aOR: 1.33) increased the risk. Conclusion Two-wheeled vehicles and buses had a lower risk of causing collisions than private cars. This association is independent of some of the characteristics of the driver, as well as the age of the vehicle.

Resumen Objetivo Cuantificar la magnitud de la asociación entre el tipo de vehículo y la probabilidad de ser el responsable de una colisión entre dos o más vehículos. Método A partir del registro de accidentes de tráfico con víctimas de la Dirección General de Tráfico (2014 y 2015) se diseñó un estudio de casos y controles emparejado. Los casos fueron los conductores infractores implicados en las 27.630 colisiones entre dos o más vehículos, en las que solo uno de los conductores implicados había cometido algún error de conducción o infracción. Cada caso se emparejó con los conductores no infractores de los vehículos implicados en el mismo accidente; en total se dispuso de 31.219 controles. Aparte de la comisión de infracciones y del tipo de vehículo implicado, se obtuvo información para otras características del conductor (edad, sexo, etc.) y del vehículo (antigüedad). Se calcularon odds ratios (OR) para cuantificar la asociación entre cada tipo de vehículo y la odds de ser el causante de la colisión, crudas y ajustadas (ORa) (regresión logística condicionada) por el resto de las variables recogidas. Resultados En comparación con los turismos, se obtuvo un menor riesgo de provocar la colisión para bicicletas (ORa: 0,30), ciclomotores (ORa: 0,52) y autobuses (ORa: 0,63), y un mayor riesgo para furgonetas (ORa: 1,19) y vehículos todoterreno (ORa: 1,33). Conclusión Los vehículos de dos ruedas y los autobuses tienen un menor riesgo de provocar colisiones que los turismos. Esta asociación es independiente de algunas características del conductor, así como de la antigüedad del vehículo.