Análisis de la distribución espacial de los accidentes de transporte terrestre atendidos por el Servicio Móvil de Urgencia (SAMU-192), en un municipio de la región nordeste de Brasil

• Autores: Cristine Viera do Bonfim, Aline Galdino Soares da Silva, Weinar Maria de Araújo, Carmela Alencar, Betise Mery Alencar Furtado
• Localización: Salud colectiva, ISSN-e 1851-8265, ISSN 1669-2381, Vol. 14, Nº. 1, 2018 (Ejemplar dedicado a: Geografía y salud), págs. 65-75
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Analysis of the spatial distribution of road accidents attended by the Mobile Emergency Service (SAMU-192) in a municipality of northeastern Brazil
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• Resumen
  • español

    Se describen las características epidemiológicas de las víctimas de accidentes de transporte terrestre atendidas por el Servicio Móvil de Urgencia (SAMU-192) y se localizan las áreas de mayor densidad de accidentes en el municipio de Olinda (Pernambuco, Brasil). Se empleó la estimación de densidad kernel para la detección de aglomerados espaciales de accidentes. En 2015 se registraron 724 accidentes. El 73,48% de las personas afectadas fueron del sexo masculino, y de entre 20 y 39 años de edad.

    Hubo un predominio de los accidentes con motocicletas (54,97%). Los aglomerados de accidentes se localizaron en las principales vías de tránsito y, los atropellamientos, cercanos a las terminales de ómnibus. El análisis espacial se mostró como un instrumento relevante para la identificación de los aglomerados de accidentes y una aplicación eficaz de las medidas de prevención y la mejora en la seguridad del tránsito vehicular

  • English

    This study describes the epidemiological characteristics of road accident victims attended by the Brazilian Mobile Emergency Service (SAMU-192) and located in the areas of highest accident density in the municipality of Olinda, (Pernambuco, Brazil). Kernel density estimation was used to detect spatial agglomerations of accidents.

    In 2015, 724 accidents occurred; of these, 73.48% of the victims were males aged 20- 39 years. There was a predominance of accidents involving motorcycles (54.97%).

    Accident clusters were detected in the main traffic corridors, with run-over accidents located near bus terminals. Spatial analysis proved to be a relevant instrument for the identification of accident clusters and the application of effective prevention and traffic safety improvement measures.