Die Forstwirtschaft gehört zu den gefährlichsten Branchen. Eine erfolgreiche landesweite Präventionsarbeit ist auf eine verlässliche Unfallschwerpunkterhebung aus der Unfallstatistik angewiesen. Auf der Grundlage des Modells zur Entstehung von Unfällen werden mit deskriptiver und induktiver Datenanalyse von 204869 Forstunfällen des Privat- und Körperschaftswaldes Unfallschwerpunkte in der Waldarbeit hergeleitet. Durch die Kombination der Statistikmerkmale Arbeitsgebiet, Unfallgegenstand und Verletzung verursachender Vorgang werden erstmals umfassend systematisch Unfalltypen deskriptiv hergeleitet, die Unfallschwerpunkte darstellen und gleichartige Unfälle enthalten, so dass passgenaue Präventionsmaß-nahmen abgeleitet werden können. Dabei werden 67 % der Forstunfälle durch 21 Unfalltypen erfasst. Die Unfalltypen weisen spezifische Verletzungsmuster auf, die Auskunft über die Unfallschwere und damit über eine Prioritätensetzung in der Prävention sowie geeignete Präventionsmaßnahmen liefern können.
Mit der induktiven, loglinearen Analyse wird die Unfallursache Mensch in die Betrachtung mit einbezogen und lassen sich Zusammenhänge zwischen den Modellvariablen berechnen bzw. verdeutlichten und somit Unfallschwerpunkte bzw. Ansätze für die Prävention identifizieren. Mit den loglinearen Modellen kann beispielsweise herausgearbeitet werden, welche forstlichen Tätigkeiten besonders gefährlich sind oder welche Versichertengruppen bei verschiedenen forstlichen Tätigkeiten oder Unfalltypen überdurchschnittlich betroffen sind. Nach der loglinearen Modellierung erweisen sich die Fällung und das Rücken als gefährliche forstliche Tätigkeiten, die vergleichsweise hohe Anteile von Unfällen mit schweren Verletzungsfolgen aufzeigen. Junge Forstwirte (bis 30 Jahre) sind bei forstlichen Arbeiten deutlich häufiger beteiligt als erwartet. Ähnliches gilt auch für die Gruppe der älteren Landwirte (51 - 70 Jahre). Ursache hierfür kann eine verzerrte, verminderte Gefahreneinschätzung sein, die durch den Aufbau einer Kontrollillusion hervorgerufen wird.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:30337 |
| Date | 16 March 2017 |
| Creators | Michels, Ludger |
| Contributors | Erler, Jörn, Möhring, Bernhard, Technische Universität Dresden |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | German |
| Detected Language | German |
| Type | doc-type:doctoralThesis, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis, doc-type:Text |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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