Fatores relacionados à severidade de acidentes em rodovias no Brasil através de um modelo de regressão logística multinomial

Autores

DOI:

https://doi.org/10.14295/transportes.v30i1.2566

Palavras-chave:

Transporte rodoviário, Severidade de acidentes, Aprendizagem estatística, Acidentes em rodovias, Segurança viária

Resumo

Reduzir o número de mortes por acidentes de trânsito é uma prioridade importante ao redor do mundo. O estudo da severidade dos acidentes pode melhorar as políticas públicas de segurança viária, concentrando esforços nas situações associadas a acidentes de maior severidade. Neste artigo, um modelo de regressão logística multinomial é ajustado a dados de acidentes em rodovias federais no Brasil de 2017 a 2019 para estimar os fatores associados à severidade dos acidentes. A severidade é classificada como sem lesão, com vítimas feridas ou com vítimas fatais. O envolvimento de pedestres é o principal fator identificado para aumento da severidade. Além disso, condições que favorecem maiores velocidades (como tempo limpo ou horários com menos tráfego) também estão associadas com maiores severidades. Em relação ao mês, as chances de maior severidade são menores no início do ano e maiores em agosto e em novembro. As limitações observadas indicam que o Brasil carece da adoção de padrões nacionais de registro de acidentes e de bancos de dados unificados, especialmente comparando registros de acidentes rodoviários com bancos de dados de saúde.

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Publicado

07-04-2022

Como Citar

Franceschi, L. ., Kaesemodel, L. ., do Carmo Comparsi de Vargas, V. ., Konrath, A. C. ., Nakamura, L. R. ., Gentil Ramires, T. ., Belleza Maciel Barreto, C. ., & Mattar Valente, A. . (2022). Fatores relacionados à severidade de acidentes em rodovias no Brasil através de um modelo de regressão logística multinomial . TRANSPORTES, 30(1), 2566. https://doi.org/10.14295/transportes.v30i1.2566

Edição

v. 30 n. 1 (2022)

Seção

Artigos

Licença

Copyright (c) 2022 Lucas Franceschi, Luciano Kaesemodel, Luciano Kaesemodel, Luciano Kaesemodel, Vera do Carmo Compasi Vargas, Vera do Carmo Compasi Vargas, Andréa Cristina Konrath, Luiz Ricardo Nakamura, Vera do Carmo Compasi Vargas, Andréa Cristina Konrath, Thiago Gentil Ramires, Camila Belleza Maciel Barreto, Andréa Cristina Konrath, Amir Mattar Valente, Luiz Ricardo Nakamura, Luiz Ricardo Nakamura, Thiago Gentil Ramires, Thiago Gentil Ramires, Camila Belleza Maciel Barreto, Camila Belleza Maciel Barreto, Amir Mattar Valente, Amir Mattar Valente

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