ACIDENTES COM MOTOCICLISTAS EM VITÓRIA - ES: ANÁLISE DOS

FATORES DE RISCO DE INTERNACAO E GRAVIDADE DE LESÃO

Pedro Pelacani Berger

Gregório Coelho de Morais Neto

Adelmo Inácio Bertolde Universidade Federal do Espírito Santo

Programa de Pós Graduação em Engenharia Civil

RESUMO

Modelos para a previsão de acidentes ou funções de desempenho de segurança viária são ferramentas de grande utilidade à tomada de decisão, permitindo uma alocação de recursos para intervenções de engenharia na

segurança viária de forma mais eficiente. Ao mesmo tempo em que cresce o número de estudos com o uso

desses instrumentos, cresce também o prejuízo social e econômico devido a fatalidades no trânsito. Este projeto

de pesquisa procura utilizar os dados obtidos pelo inquérito VIVA, realizado em Vitória – ES, para elaboração

de modelos estatísticos e análises mais aprofundadas sobre os fatores determinantes e agravantes da

morbimortalidade no transito, dando ênfase a acidentes envolvendo motociclistas.

ABSTRACT

Models for accidents prediction or road safety performance are highly useful tools for decision making, allowing

an allocation of resources to engineering in interventions road safety more efficiently. While the number of

studies using these instruments grows, also the social and economic loss due to traffic fatalities increases. This

reseach utilize the data obtained by the VIVA survey, conducted in Vitória - ES, for statistical modeling and

further analysis on the determinants of morbidity in traffic, emphasizing accidents involving motorcyclists.

1. INTRODUÇÃO

A importância dos meios de locomoção vem crescendo em proporção direta com a evolução

da sociedade. O desenvolvimento de novos modais de transporte sempre levou à melhora do

comércio, a troca mais rápida de informações e ao intercambio cultural.

Sempre a criação de meios mais rápidos e eficientes de locomoção causaram mudanças na

sociedade. A domesticação de animais e a invenção da roda tornaram o transporte mais

eficiente e possibilitaram as pessoas a um alcance cada vez maior para suas atividades. Com

criação de embarcações maiores e mais fortes também estabeleceu um novo padrão no

comércio e na exploração de novas terras, com a chegada dos europeus as Américas. Até que

com a revolução industrial e o desenvolvimento de motores a combustão e do automóvel uma

nova fase no transporte se iniciou, o transporte rodoviário se tornou mais viável e a introdução

do transporte mecânico particular criou não apenas um novo modal, mas uma indústria (Bardi

et al; 2006).

Com a fabricação crescente de novos veículos as vias de locomoção passam agora pelo

problema da superlotação, o que faz com que também outros veículos motores ganhem

espaço, como é o caso da motocicleta, que se apresenta como uma opção mais econômica,

prática e de maior velocidade de locomoção perante os constantes engarrafamentos

(Mannering, Grodsky; 1995).

No Brasil o meio de transporte rodoviário com maior frota são os automóveis, representando

56% dentre o total dos veículos registrados, veículos a motor de duas ou três rodas ocupam a

segunda posição, sendo 26% do total de veículos registrados. Esse segundo é um modal que

vem a cada ano crescendo sua participação no mercado, tendência mundial dentre os países

emergentes. Ônibus e outros veículos do mesmo porte para transporte coletivo representam

menos de 2% da frota; (WHO, 2010; DENATRAN, 2013).

Diversas consequências são decorrentes do crescimento da frota e do fluxo de veículos, tanto

em rodovias como nos centros urbanos, todo indivíduo está sujeito a se tornar vítima de um

acidente de tráfego, seja direta ou indiretamente atingido (Yeo et al; 2013). Inúmeros fatores

agravam os riscos de um acidente, enquanto muito lentamente as providências têm sido

tomadas. Visando a redução dos custos sociais e econômicos a Organização das Nações

proclamou o período de 2011-2020 como a “Década de Ações para a Segurança Viária”

(WHO; 2010).

1.1 Modelos Lineares Generalizados Aplicados a Acidentes

A fim de mensurar, identificar as causas e buscar soluções para esse problema, a mais de duas

decádas países da Europa e América do Norte têm elaborado modelos de previsão de

acidentes, utilizando em geral ferramentas estatísticas de modelagem linear. Os modelos

gerados apresentam em grande parte sucesso em seus objetivos. No Brasil, estudos desse

gênero se iniciaram apenas na metade da década passada, mas ainda de forma retraída,

considerando a difícil obtenção de dados coerentes, completos e precisos (Cunto et al; 2012)

De forma paralela, esses métodos podem vir a ser utilizados para estimar o desempenho

operacional de medidas de segurança e engenharia. Os resultados apontados por modelos de

previsão e dos erros calculados têm se mostrado aceitáveis (Cardoso, Goldner; 2007).

Diversos estudos estão propostos na literatura para a modelagem de acidentes, com diferentes

finalidades, pois modelos de regressão permitem assim que variáveis que mensuram objetos

totalmente diferentes sejam inseridas e suas relações investigadas. Assim, os modelos podem

tratar tanto de questões da via, como largura, estado de conservação, aclive ou declive, se é

um cruzamento e outros elementos (Evans; 2011), ou questões relacionadas ao condutor e ao

veículo, que seriam o tipo de veículo, velocidade, lesões, ocorrência de óbito, condições

físicas do condutor e demais características (Kononen et al; 2011).

1.2 Dados

Para a realização de qualquer tipo de modelagem a partir de um conjunto de dados, é

necessária cautela quanto à seleção das informações que serão utilizadas. Cada tipo de

modelagem apresenta diversos pressupostos que devem ser cumpridos a fim de se obter

resultados coerentes.

A primeira preocupação é quanto à consistência do banco de dados. Comumente, estudos

acidentes são baseados em informações vindas de órgãos públicos, ou aproveitados a partir de

estudos com objetivos distintos, sendo esses muitas vezes incompletos ou inconsistentes

(Mânica; 2007).

Dificilmente é realizado um levantamento especifico para a elaboração do modelo, com uma

coleta de dados e amostragem planejados especificadamente para o experimento. Busca-se

então utilizar informações extraídas de boletins de ocorrência, questionários de outros

estudos, estudos observacionais para outros fins e outros elementos.

2. OBJETIVOS

O objetivo geral desta pesquisa é estudar as ocorrências de acidentes de transito, bem como os

fatores associados à gravidade das lesões provocadas, a partir dos dados coletados pelo

inquérito do Projeto VIVA (2009) realizado no município de Vitória. Mais especificadamente,

esse estudo pretende dar ênfase aos acidentes de transito envolvendo motociclistas, cuja

situação atual do trafego desse modal de transporte tem sido mais alarmante.

Após a obtenção dos dados necessários para a pesquisa, procurar-se-á criar um ou mais

modelos estatísticos que buscarão identificar quais variáveis são determinantes para a

morbidade no trânsito.

Como objetivos específicos, que colaborarão para o andamento do trabalho e ainda

acrescentarão conteúdo significativo à pesquisa, será realizada uma análise exploratória

aprofundada dos dados, a fim de encontrar o perfil da vítima em potencial envolvida em

acidentes, de acordo com a informação presente. Essa análise inicial também se torna útil no

momento da seleção das variáveis para o modelo em questão, visto a necessidade de serem

atendidos alguns pressupostos.

3. METODOLOGIA

3.1 Inquérito VIVA

Para a realização do estudo, optou-se então pelo uso da base de dados criada a partir dos

questionários levantados pelo Projeto de Vigilância de Violências e Acidentes – VIVA, por

apresentar informações já validadas, úteis e de boa procedência. Esses dados se mantêm sob a

guarda da secretaria de saúde de Vitória.

O projeto VIVA foi criado pelo Ministério da Saúde do Governo Federal, estuda fenômenos e

agravos à saúde que podem ou não levar ao óbito. Este consiste na realização de um inquérito,

que virá a colher informações de entradas hospitalares em todas as capitais do país e no

Distrito Federal. Tem como objetivos estimar prevalências de acidentes de trânsito, agressões,

suicídios e outras causas externas e estudar associações com possíveis fatores de risco. É

realizado um estudo descritivo de corte transversal. Serão utilizados dados dos anos de 2007,

2008, 2009 e 2011. Nos questionários sobre as vítimas de acidentes de trânsito estão contidas

diversas informações sobre a via e o condutor, pré e pós-acidente.

3.2 Modelos Lineares Generalizados

Para solucionar o problema de pesquisa, e alcançar os objetivos traçados, para o estudo foi

escolhida a proposta de elaboração de um modelo de regressão.

Um Modelo Linear Generalizado é uma junção de modelos de regressão lineares e não

lineares, permitindo a incorporação de uma variável resposta que não apresenta distribuição

Normal a um modelo linear, bastando apenas essa pertencer à família exponencial de

distribuições, na qual estão incluídas a distribuição Normal, Poisson, Binomial, Exponencial e

Gamma. Além disso, a presença do erro com distribuição normal do modelo linear é apenas

um caso particular dos Modelos Lineares Generalizados. Tem-se então que, em diversos

casos, esses modelos podem ser vistos como uma aproximação unificada para vários aspectos

da modelagem empírica e análise de dados (Montgomery et al, 2006).

Numa situação em que uma variável resposta é formada por apenas dois diferentes resultados,

genericamente falando sucesso ou falha que são denotados por 0 ou 1. Nota-se que a resposta

é essencialmente qualitativa, desde que a designação de sucesso ou falha seja inteiramente

arbitrária. Nesse caso, o Modelo Linear Generalizado que se utiliza é chamado de Regressão

Logística (Montgomery et al, 2006).

4. RESULTADOS ESPERADOS

O acesso aos dados foi liberado pela Secretaria Municipal de Saúde de Vitória, e a pesquisa

aprovada pelo comitê de ética responsável, sabendo se tratar de informações sigilosas.

Os dados serão recodificados e filtrados, a fim de dar enfoque a acidentes de motociclistas.

Procurar-se-á inicialmente a elaboração de um modelo de regressão linear logística, utilizando

como variável resposta a gravidade das lesões do condutor, e outro a internação ou alta no

período de 24 horas após o acidente, ambos considerando como variáveis explicativas

características das vias e dos condutores também presentes no inquérito. A análise

exploratória dos dados e os demais resultados serão apresentados também à secretária e

gerências responsáveis pelo banco de dado.

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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Cardoso, G.; Goldner L. (2007) Desenvolvimento e aplicação de modelos para previsão de acidentes de trânsito.

Transportes, v. 15, n. 2, p.43–51.

Cunto, F.; Neto, M.; Barreira, D. (2012) Modelos de previsão de acidentes de trânsito em interseções

semaforizadas de Fortaleza. Transportes, v. 20, n. 2, p. 55-623.

DENATRAN (2013) Anuário da frota veicular. Departamento Nacional de Trânsito. Dados disponíveis em

http://www.denatran.gov.br/frota.htm. Acesso em 03.03.2013.

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model for predicting serious injuries associated with motor vehicle crashes., Accident Analysis and

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Mânica, G. E. (2007) Modelo de previsão de acidentes rodoviários envolvendo motocicletas. Dissertação de

mestrado, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Escola de Engenharia, Universidade

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Mannering, F.L.; Grodsky, L.L. (1995) Statistical Analysis of Motorcyclists Perceived Accident Risk. Accident

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Montgomery, D. C.; Peck, E. A.; Vining, G. G. (2006) Introduction to Linear Regression Analysis. Wiley Series

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VIVA, Projeto de Vigilância e Acidentes. (2009) Ministério da Saúde - Secretaria de Vigilância em Saúde, Governo Federal, Brasília.

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