事故信息模型（MAIM）概述
事故是用来表示某些引起不希望有的或意外的身体损伤或破坏的事件，事故模型就是用来分析这些事件的概念性方案。
事故模型可用于以下目的：第一，对事故如何发生提供了一个概念性的认识；第二，模型可用于记录和储存事故的资料；第三，可能提供调查事故的机理。这三种目的是不能完全区分的，且形成了一个有用的分类方法。
事故信息模型主要用于上述第二个目的，即记录和储存事故资料。
一、MAIM事故信息模型
有用的事故信息不应该只着重在其对环境的直接破坏和损伤，还应该对包括其前面发生的一连串的事件和导致事故序列发生的因素的全面理解。图3-11表达了MAIM事故模型。
3-11 MAIM事故模型
下面用一个简单的例子说明这个模型。一个工人在有油的地面上因脚打滑而摔倒，导致头碰撞机器，造成脑部受到震荡。这很容易识别这个事故的直接原因(是油引起的脚打滑)和损伤原因(头碰在机器上)。然而这个例子所描述的却不是事故的直接原因(滑倒在油上)也不是导致的因素(油是怎样洒到地上的)。实际上问题是在多因素状况下发生的，而他们只考虑了一个因素。
一个事故可能由许多因素构成，不总是由一个单独的事件组成，这些观点是MAIM理论发展的基础。上面所举的例子，脚打滑可看作是事故的第一个意料之外的事件(由于地面上有油的存在，可以想象到某些人将会发生脚滑和摔倒，但这个情况是人走路时没有预见到的)。当第一个事件出现时，人或装备的动作可通过当时一般的活动以及更为详细的身体移动等情况来加以描述。那些与事件、物体特征有关的位置、移动和状况等都要加以描述。有时，也要涉及与第一个物体相关的第二个物体。正如上面提到的，可能有一个以上的事件发生，同时第二个事件也可能涉及到一个物体(或者是不同的物体)。此外，设备和人可能有另外一种身体的移动方式，像伸出一只手去防护或阻断摔倒的动作，均可包括在模型中。第三、第四或以后的事件都可能相继出现在序列之前，最终导致损伤。该模型还可通过记录与每个成分有关的因素而向各方面扩展，比如，在活动和身体移动的这些部分中也可以记录心理学因素、药物处理或工人的身体受限制的因素等。通常分开的事件可能易于凭直观区分，但更有用的是应有一个明确的定义。如一个事件是在所处的能力状态下出现的一个意外的改变，或者是缺乏改变(能量包括动能和潜能)，“第一个事件总是意外的，继而发生的事件可能是预料到的，甚至是必然发生的，但在第一个事件以后，事故发生之前总是意外的。
例如举起一个锤子敲打一个钉子而没有打准就是一个意外的缺乏能量改变的例子。一个工人在有油的地上脚打滑、摔倒和打破了头的例子也说明这个问题。他的第一个事件是“脚打滑”，由于脚具有动能故仍然保持不倒。当工人进一步获得动能时，造成第二个事件发生即“摔倒”。当工人的头与机器碰撞时，并发生损伤能量被吸收，于是事件序列终止。这些情况可“绘制”成模型如下：
（1）第一个事件，脚在油地上打滑；
（2）第二个事件，人摔倒；
（3）第三个事件，头碰撞在机器上。
二、MAIN模型的应用
1973年曾用一个早期的MAIM模型版本，研究在一个汽车公司的齿轮箱制造厂报道的2428例事故(详细内容见Shannon1978)。工厂中的操作包括切割、磨齿轮、热处理和齿轮箱装配。切割过程产生锐利的金属碎片和刮刀，用油作冷却剂。有目的地设计了表格用来收集资料，每一个事故由两个人单独地绘制在模型中，如有不一致之处经过讨论解决，对每一事故的各个成分给以数字代码，以便将资料储存在计算机中并进行分析。下面概括了某些基本的结果，同时提出一个检查的结果，特别说明从使用模型中学到了什么。从表面上看，由于执行了这个研究，事故率明显降低(接近40%)，但研究员们了解到由于研究中提出了一些外加的问题要求(涉及到所需的时间)，许多雇员“不能被打扰”去报告微小的损伤。从多项资料确定了这个看法：
（1）在研究结束后，于1975年事故率再次升高；
（2）由损伤造成的时间损失率未受影响；
（3）为了非工业性疾病访问医疗中心而没有影响工人；
（4）在其他基地的事故率未受影响。
因此，以上事实证明，得出的降低率是一种假象的报道。
另一个有兴趣的发现是有217例(8%)损伤，当明确地问到工人他们是否曾真的发生过什么损伤时，他们不能确定是如何发生的或者何时发生的损伤，这就揭示出这类刀割或尖片类的损伤在该厂相当普遍，这主要是由于该厂工作性质所造成的。在其余的事故中，接近一半(1102例)只包括一个事件，包括两个和三个连续事件的事故很少，涉及到四个或更多事件的有58例，随着每个事故中事件数增加，事故造成的时间损失率也明显地增加，可能的解释是在每个事件中动能都要增加，所以发生的事件增多，以致当工人与物体碰撞时，就会有更多的能量消耗。
当进一步检查损失时间的事故与不损失时间的事故之间的差异时，发现模型的个别成分在分布上有明显的差异。例如，第一个事件是“人滑倒”时，几乎就有1/4的事故出现时间损失，而“身体被刺伤”时，反而只有1%出现时间损失。若是由于这些成分的联合作用，这种差异就更大了。比如，就最终事件和有关的物体而言，在132例事故中，没有一例是由于刺破或尖片扎伤引起时间损失的，但若最终事件不是与物体碰撞而发生的扭伤，则40%的损伤造成了时间的损失。这些结果在很大程度上反驳了损伤的严重性是与命运有关，以及对各类事故都进行预防可使严重损伤下降的观点，这个意思是说，如果分析了所有事故以及试图预防最常见的各类事故，对那些引起严重损伤的事故未必有作用。
在一个附属的研究项目中对模型中信息的作用进行评估，查明下面几种事故资料的可能用途：
a. 衡量安全的执行情况，衡量一个厂或厂的一个区域在一段时间内所发生事故的范围和程度
b. 查明原因；
c. 查明失误；
d. 检查控制，即查看所用安全措施在预防某些类型事故中是否确实有效；
e. 提供一个专家鉴定意见的基础，这种关于广泛事故的情况和环境的知识可能有助于预防事故发生的设计。
三个安全专业人员评估了字面上的描述，以及为一系列事故设计的模型的实用性，每个人至少评估了75例事故，用0(无用的信息)至5(完全适用的信息)来打分。对大多数事故的评估结果是一致的，也就是说从书面描述转换到模型的过程中没有丢失任何信息，信息丢失之处几乎都正好是0至5分之间的一个点，即仅仅有很少的丢失。然而所得到的信息很少是“完全合适的”，部分原因是由于安全专业人员仅将它们用于详细的就地调查，某些内容在本研究所报道的事故中没有涉及到，包括从最小到最严重的。不过应该记住，模型上绘制的信息直接取自书面上的描述，由于丢失的信息相当少，故建议排除中间步骤的可能性，由于更广泛的使用个人计算机和得到改良的软件，因而能够做到自动化收集资料，并用核查清单确保所有的有关资料都能够得到。
MIAM的智能软件Troup、Davies和Manning用MAIM模型调查了引起背部损伤的事故建立数据库，由一名熟悉MAI M模型的随访者通过对病人随访取得资料。由随访者分析随访的资料，并完成MAIM的描述(见图3-11)，在这个阶段将资料输入资料库。方法是相当满意的，但是为使这个方法容易被普遍地接受，还有一些潜在的问题。为此，特别需要两个领域的专家，要求有随访技能的专业人员和为建立MAIM的事故描述所需的熟练的分析人员。
Davies和Manning通过对病人进行随访，并使用MAIM模型建立事故资料库编制智能软件，该软件的意图是提供给两个区域的专门技能——随访及分析和形成MAIM事件结构。MAIM模型描述事件的结构是用动词和物体构成简单的句子。事件中的动词可与不同事故情况有联系，而且这种模型的特点是建立一套随访时所使用的问题的基础，提出问题的方式是：被询问的人在任一阶段只要做简单地选择就可以，实际上就是减少了复杂性，有效地将复杂的事故说明变成一套简单的描述。一旦查明事件的动词，通过把物体放到合适位置的方式便可找到有关的名词，并构成能全面详细地描述这个特殊事件的一句话，很清楚，这种方法实际上利用了一个能够快速、有效地找到物体名称的有丰富内容的词典。
3-12 根据对病人随访的记录所做的事故总结
家庭事故监视系统HASS，工业和商业部，1987能监测事故中所涉及到的各种物体，而且HASS所用的物体名单是MAIM软件的物体词典的基础，同时已扩展到包括工地上所出现的各种物体。将这些物体分类，还可以使这个分类结构形成一个等级制的菜单系统，将物体分类形成不同层次，相当于菜单中所列的项目。因此可利用一个联系起来的物体的清单找到个别项目。例如，选择物体“铁锤”可从三个连续性菜单的清单中发现，其顺序为：a.工具、b.手用工具、c.铁锤。一个给定的物体可能分在几个不同的组内，例如，一把菜刀可能放在厨房类项目中、工具或尖锐物体项目中。在物体的词典里通过观察建立了过多的联系，人们可从许多不同的途径去寻找所需要的物体。最近关于工作和休闲环境项目的物体词典包括大约有2000个词汇。MAIM随访也收集事故当时活动的有关信息，收集身体移动、事故地点、影响因素、损伤和丧失能力等信息，所有这些成分在一次事故中可出现多次，这也反映在基本的合理的资料库的结构内，用来记录事故。在随访的后期，记录了几句描述事故中事件的句子，同时要求病人将这些句子按正确顺序进行排列。此外，还要求病人将损伤与记录事件相联系，然后总结所收集的信息并在计算机屏幕上显示。图3-12是一个病人的事故总结例子，省略了有关详细的因素和事故发生的位置。
涉及到受伤的人的第一个意外的或不愿发生的事件通常是在事故序列中的第一个事件，例如，当一个人脚打滑并摔倒时，通常脚打滑在事故序列中是第一个事件。如果在另一方面，这个人又因机器而受伤，是由于当这个人站稳之前，另一个人操作这个机器所引起的。那么涉及到这个受害者的第一个事件是“受机器打击”，但在这个事故序列中的第一个事件是“其他人过早地操作机器”。在MAIM软件中记录了这个事故序列中第一个事件，可能是关于受伤人的第一个事件，也可能是一个预先发生的事件(图3-11)。理论上说，这样看待事物的方式可能是不能令人满意的，但从预防事故的角度看，它查明了这个事故序列的起源，今后就可对准这个目标以预防类似事故的发生(也可用“动作偏差”来描述事故序列的起源，但它是否总是与事故序列中的第一个事件是同义词，现在还有争议)。
MAIM软件第一次用于临床领域时，对正确评估某些“脚下”事故类型是明显存在问题的。如MAIM模型查明第一个意外事件将它作为事故序列的起始点。如考虑到两个类似的事故，其中一个是一个工人“故意”踏在一个物体上，使这个物体破坏，第二个事故是另一个工人“不在意地”踏在这个破碎了的物体上。第一个事故是踏在物体上，这是一个身体的动作，第一个意外事件则是物体破坏。在第二个中，踏在已破物体上是事故中的第一个意外事件，解决这两种情况时，就要问，“你意外地踏在某些物体上了吗?”这就证明了为得到精确的资料，正确设计随访中的问题是何等重要，通过对这两个事故的分析，推荐对事故的预防措施，首先，对第一个事故的预防可以让病人知道物体会破；其次，对第二个事故的预防应该让病人知道脚下物体的危害性。