Os acidentes rodoviários: um problema de saúde pública nos jovens

A nível mundial os acidentes rodoviários matam por dia 3000 pessoas, sendo que em Portugal se registam anualmente cerca de 1000 vítimas mortais e milhares de feridos graves, muitos dos quais jovens. De facto, a principal causa de morte entre os jovens são os acidentes rodoviários. Neste trabalho será feita uma revisão das principais características das vítimas, os factores de risco que contribuem para a sinistralidade rodoviária em jovens, e as consequências a nível não só económico e social, como a nível da saúde física e psicológica. Considerando a necessidade de intervir neste problema de saúde pública, analisam‐se os programas e medidas que têm sido testados em vários países, bem como os resultados que se têm observado após a sua introdução. A ineficácia de uma parte significativa destes programas leva à necessidade de repensar as estratégias, nomeadamente ao nível da sua efectiva implementação junto de jovens. Neste sentido, o trabalho apresentado aponta algumas directivas quer no que se refere à necessidade de melhor conhecer as crenças e atitudes dos jovens Portugueses, quer à pertinência de repensar programas de promoção da saúde nesta população, de modo a que a questão da segurança rodoviária e a preservação da vida sejam reais nas estradas portuguesas

Dissociação e perturbação aguda de stress: preditores de PTSD em vítimas de acidentes rodoviários?!

Em 2007 morreram mais de 800 pessoas e mais de 3000 ficaram gravemente feridas nas estradas portuguesas. De Janeiro a Maio de 2008 registaram-se mais de 12900 acidentes com vítimas e 267 acidentes mortais. A investigação mostra que as vítimas dos acidentes rodoviários podem desenvolver perturbação psicológica que se mantêm no tempo e interfere com o bem-estar (Blanchard & Hickling, 1995). A dissociação peritraumática e a Perturbação Aguda de Stress (PAS) são importantes preditores para o desenvolvimento de PTSD em diferentes populações expostas a trauma. Neste estudo analisamos a relação e poder preditivo da dissociação e PAS no desenvolvimento de PTSD em vítimas directas de acidentes. Dos 36 participantes avaliados 5 dias após o acidente (T1) e reavaliados 4 meses depois (T2), verificamos que 33,3% (n=12) reúnem as condições necessárias ao diagnóstico de PTSD em T2. Análises correlacionais mostram que quanto mais dissociação (T1) mais sintomas PAS (T1) (rsp =.676, p<.01) e mais sintomas de PTSD (T2) (Rho=.412, p<.05). Os sintomas de PAS (T1) correlacionam-se com sintomas de PTSD (T2) (rsp=.593, p<.01); A dissociação (T1) explica 22,9% da variância de PTSD e a ASD explica 42,4%, sendo fundamental a atenção dos profissionais de saúde a esta população

Excesso de velocidade : perfil psicológico dos infratores

O presente estudo pretendeu contribuir para a literatura na área, identificando e analisando o papel de alguns traços de personalidade e características psicológicas no comportamento de excesso de velocidade e no envolvimento em acidentes rodoviários. A amostra, constituída por um grupo de 64 condutores por excesso de velocidade e por um grupo de 42 formadores (utilizado apenas como grupo de comparação) foi recolhida na Prevenção Rodoviária Portuguesa (PRP). Comparativamente com outros, este estudo utiliza uma amostra específica de infratores por excesso de velocidade e analisa em pormenor as dimensões dos instrumentos administrados. Estes instrumentos incluíram um questionário com dados sociodemográficos e dados sobre o comportamento de condução, assim como o NEO-Five Fator Inventory, a Sensation Seeking Test e a Driving Anger Scale. Os resultados indicaram, por exemplo, que a velocidade média percebida é mais influenciada pelas dimensões relacionadas com a procura de sensações do que com os traços de personalidade mais tradicionais, e a procura do risco revelou ser uma variável muito importante no contexto do comportamento de excesso de velocidade. Algumas dimensões da procura de sensações e da raiva na condução demonstraram ser bons preditores da velocidade percebida. As implicações dos resultados alcançados são discutidas, assim como sugestões para futuros estudos são formuladas.Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT

Classificação da rede viária em função da sinistralidade em ambiente SIG

Tendo em conta a atual conjuntura económica dos municípios, uma gestão financeira eficiente poderá ser mais facilmente alcançada se forem identificadas as prioridades de futuros investimentos. Neste contexto, a classificação da rede viária municipal em função da sinistralidade é fundamental na definição de prioridades de intervenção. O presente trabalho, apresenta um modelo de classificação de rede viária em função da sinistralidade integrada num sistema de informação geográfica. Definiu-se uma equação para obter um Índice de Sinistralidade Rodoviária, através da combinação dos seguintes indicadores: Indicador de Gravidade, Indicador de Danos Materiais e o Indicador dos Custos. A sua aplicação prática foi desenvolvida através de um caso de estudo no concelho de Barcelos. Da análise da natureza dos acidentes, constatou-se que as vias com maior número de colisões correspondem às vias com maior número de acidentes, todas integradas na rede de Estradas Nacionais e Regionais. Para além da classificação viária da rede, a aplicação do modelo permite analisar a cobertura espacial das ocorrências para determinar a centralidade e dispersão dos locais com maior incidência de acidentes rodoviários. Essa análise pode ainda ser refinada de acordo com a natureza dos acidentes, nomeadamente por colisão, despiste ou atropelamento.Given the current economical situation of the Portuguese municipalities, it is necessary to identify the priority investments in order to achieve a more efficient financial management. The classification of the road network of the municipality according to the occurrence of traffic accidents is fundamental to set priorities for road interventions. This paper presents a model for road network classification based on traffic accidents integrated in a geographic information system. An equation was defined to obtain a road safety index through the combination of the following indicators: Severity, Property Damage Only and Accident Costs. Its practical application was developed through a case study in the municipality of Barcelos. After analysing the nature of accidents, it was identified that roads with the largest number of collisions have also the largest number of accidents. All those cases belongs to the National and Regional road network. In addition to the road network classification, the application of the model allows to analyse the spatial coverage of accidents in order to determine the centrality and dispersion of the locations with the highest incidence of road accidents. This analysis can be further refined according to the nature of the accidents namely in collision, skidding and pedestrian roadkill

Acidentes rodoviários das estradas nacionais de Portugal : estudo da associação entre as variáveis recolhidas

Este artigo trabalha com a determinação do grau de associação entre algumas variáveis relacionadas aos elementos que afetam a segurança rodoviária (condutor, veículo, estrada e ambiente viário). Os acidentes ocorridos nas estradas nacionais da região norte de Portugal no período de 1999 a 2008 formam a base de dados considerada. Mostrou-se empiricamente, através do teste de associação qui-quadrado, que as variáveis estudadas (fatores atmosféricos, traçado da via, habilitação de condução, passageiros vítimas, peões vítimas e condutores vítimas) estão todas associadas com a natureza do acidente. No entanto, a maioria das associações é fraca. Cabe destacar que os resultados obtidos serão utilizados no desenvolvimento de um modelo de previsão de acidentes para a rede rodoviária estudada.This paper seeks to determine the degree of association between selected variables associated to aspects of road safety (driver, vehicle, road and road environment). The database used consists of accident statistics for roads in Northern Portugal in the period 1999 to 2008. Empirical data analysis using Chi-square testing for association shows that the variables weather conditions, road layout, passengers, pedestrians and driver victims are all associated to the type of accident, although the degree of association is low. The results obtained will be used to develop an accident prediction model for the road network studied

Road accident analysis in Lisbon

Studies about urban mobility in big European cities have been increasing due to the high volume of data and interest that exists about this topic. As such, competent authorities feel the need to design intelligent solutions that help to mitigate mobility problems. This research work was developed using mobility data from the Câmara Municipal de Lisboa, namely road accidents that occurred in 2019 in this city, using the CRISP-DM approach in Python. The data were previously integrated and cleaned to later be submitted to visualization methods, to identify patterns of occurrence of road accidents in the city of Lisbon.A mobilidade urbana nas grandes cidades europeias tem sido cada vez mais estudada devido ao elevado volume de dados e de interesse que existe sobre a mesma. Como tal, as autoridades competentes sentem a necessidade de desenhar soluções inteligentes que auxiliem na mitigação de problemas de mobilidade. O presente trabalho de investigação foi desenvolvido com os dados de mobilidade da Câmara Municipal de Lisboa, nomeadamente dos acidentes rodoviários ocorridos no ano de 2019 nesta cidade, através da abordagem CRISP-DM em Python. Os dados foram previamente integrados e limpos para posteriormente serem submetidos a métodos de visualização, de forma a identificar padrões de ocorrência de acidentes rodoviários na cidade de Lisboa

School population perception to risk in Freixo de Espada à Cinta

Este estudo tem como objetivos principais a avaliação da perceção do risco da população escolar de Freixo de Espada à Cinta e a sua comparação com o grau de risco efetivo avaliado na matriz de riscos do Plano Municipal de Emergência de Proteção Civil (PMEPC). Neste trabalho foram considerados exemplos de riscos naturais, mistos e tecnológicos. A avaliação da perceção do risco da população escolar (alunos do 3º ciclo do ensino básico e do ensino secundário) realizou-se com 83 inquéritos (78% dos alunos). Os inquéritos organizaram-se em três blocos de questões sobre o espaço escola: (i) questões pessoais e socioeconómicas do inquirido; (ii) avaliação do sentimento de segurança no dia-a-dia; (iii) avaliação da preocupação do inquirido em relação aos riscos naturais, mistos e tecnológicos e da perceção da frequência de ocorrência dos riscos. O grau de risco foi obtido com base na matriz de risco do respetivo PMEPC. Esta matriz de risco utiliza a metodologia da Autoridade Nacional de Proteção Civil para a avaliação do grau de risco do município, baseando-se no cruzamento da probabilidade de ocorrência de um perigo com a gravidade que o mesmo representa para diferentes elementos expostos (população, ambiente e socio-economia). Os resultados mostram que a preocupação do risco da população inquirida varia entre as classes de preocupação mais baixa para as ondas de calor/vagas de frio e preocupação mais elevada no caso dos sismos. Os resultados de perceção contrastam com a incidência espacial destes riscos no município, porque segundo a matriz de risco do PMEPC as ondas de calor, vagas de frio, cheias e inundações, movimentos de massa e os incêndios florestais têm um risco elevado, enquanto os sismos têm um risco baixo. Em conclusão os resultados da perceção de riscos deste trabalho destacam 4 dimensões psicológicas, sociais e culturais dos alunos inquiridos: (i) noções de conforto climático face situações climáticas extremas; (ii) limitada vivência dos riscos naturais, mistos e tecnológicos pelo fato dos inquiridos serem jovens e terem vivido poucas experiências de risco; (iii) a vivência urbana; e (iv) importância da educação formal no desenvolvimento das perceções de risco.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Análise e previsão de acidentes rodoviários usando data mining

Road traffic crashes is an impactful problem in nowadays society, causing significant life and property losses. Due to the urbanization process across the world and the population’s growth, the number of crashes is also increasing. Predicting a crash severity and cost is an important step to better understand which causative variables have more influence and therefore, implement prevention measures that can reduce the number of crashes. Road traffic crashes predictions is a complex problem due to the high number of independent causative variables that contribute to the event. The used dataset contains crashes occurred in the State of Iowa in the recent years. Feature selection and data cleaning techniques are applied to improve the data quality and enhance the learning process. Previous research on the road safety field applied approaches that led to unsatisfactory results. Recent studies based on more complex approaches like neural networks had better results. This document’s work is based on deep learning, studying how the usage of deep neural networks can enhance previous results on road traffic crashes predictions taking causative variables as input. Various models are built using different optimization and activation functions. The evaluation is based on the comparison of these models.Os acidentes rodoviários representam um dos maiores problemas da comunidade atual, tendo um grande impacto social e económico. Além da enorme quantidade de feridos e mortos resultantes deste tipo de eventos (sendo mesmo considerada uma das maiores causas de morte a nível global, a maior em jovens adultos), a prevenção e consequentes custos de um acidente rodoviário representam também uma parte respeitável dos orçamentos de estado. Existe, um conjunto de variáveis envolvidas neste tipo de eventos que os tornam possíveis de prever e evitar, como por exemplo a existência de álcool, luminosidade no local e estado da estrada. Entender o impacto destas variáveis permite criar relações lógicas entre os seus valores e a gravidade e custos inerentes a um acidente, tornando possível a implementação de medidas de prevenção mais eficientes. Contudo e devido ao elevado número de variáveis a considerar, este é um problema complexo. Apesar de ser um problema global, este documento foca-se num contexto mais específico, o do estado de Iowa nos Estados Unidos da América. O conjunto de dados utilizados foi recolhido pelo departamento de transportes do estado de Iowa e contém variáveis ambiente, gravidade e custo dos acidentes rodoviários ocorridos nos últimos anos. O número de registos é elevado, o que permite a existência de diversificados cenários. No entanto, estes dados contêm algumas falhas (valores não recolhidos) e, em alguns cenários, não se encontram balanceados. Diversas técnicas de pré-processamento de dados como limpeza e transformação destes são aplicadas de forma a ultrapassar este problema. A partir da análise dos dados é possível ainda identificar quais os campos que não representam interesse no contexto deste problema, procedendo-se com a sua remoção e consequente redução do tamanho do conjunto de dados. A área de prevenção e previsão de acidentes rodoviários utilizando técnicas de data mining já foi explorada anteriormente. A aplicação de modelos mais clássicos (como modelos probabilísticos e baseados em procura) não obteve resultados totalmente satisfatórios. Nos estudos mais recentes, onde técnicas com maior poder computacional foram aplicadas (métodos baseados em otimização), os resultados foram melhores. Desta forma e tendo em consideração as conclusões dos estudos referidos na literatura, este documento pretende abordar como a utilização de deep learning, uma técnica de redes neuronais profundas e de elevado poder computacional, pode melhorar os resultados previamente obtidos. Para tal, são implementados diversos modelos para prever a gravidade e custo de um acidente com recurso a redes neuronais. A configuração dos modelos varia, sendo utlizados diferentes funções de custo e de ativação, de forma a explorar quais são as melhores abordagens a estes problemas. De forma a otimizar o processo de desenvolvimento é também utilizada uma framework de deep learning, o Tensorflow. Esta framework, além de primar pela flexibilidade e capacidade de implementação de arquiteturas variadas, permite uma elevada abstração do processo de treino das redes neuronais, calculando dinamicamente qual a profundidade e largura da rede mais indicada. A sua utilização teve também por base a comunidade open-source, que garante a manutenção e otimização desta framework no futuro. Os resultados da utilização de frameworks no processo de treino de redes neuronais no contexto de acidentes rodoviários não são ainda conclusivos, sendo este um fator a ter em conta no desenvolvimento do projeto. Os modelos desenvolvidos são depois comparados, utilizando métricas como Exatidão e AUC (Area Under the Curve), e com recurso a validação do tipo Holdout de forma a perceber se os resultados obtidos são válidos. São utilizados dois conjuntos de dados, um de treino e um outro de teste, para a avaliação da solução

Acidentes rodoviários: culpa e comportamento preventivo

Os acidentes de viação em Portugal constituem um problema grave, tanto pela frequência com que ocorrem, como pelo elevado número de mortos daí resultante. A culpa sentida pelo acidente, ou atribuída formalmente, e danos a ele associados, parecem fomentar sentimentos de arrependimento e de mudança de comportamentos. O objectivo geral do estudo foi compreender a relação da culpa em acidentes rodoviários e a mudança de comportamentos no sentido preventivo. Este objectivo foi analisado através de dois objectivos específicos: (1) análise da relação entre a auto-culpabilização em acidentes rodoviários e a mudança de comportamentos no sentido preventivo e (2) a análise da relação entre a culpa atribuída em acidentes rodoviários e a mudança de comportamentos no sentido preventivo. Foram utilizados dois instrumentos de análise – questionário e entrevista semi-estruturada –, aplicados a 19 indivíduos (13 Homens / 6 Mulheres), com uma média etária de 34,2 anos, que sofreram acidentes de viação nos últimos 3-4 anos, dos quais resultaram lesões físicas nos próprios ou em terceiros. Os dados foram analisados pela técnica de Análise de Conteúdo. Os resultados sugerem que a auto-culpabilização, caracterológica e comportamental, não contribuiu para a mudança de comportamento, (os indivíduos atribuíram externamente a culpa ao invés de se auto-culpabilizarem). Por outro lado, e respondendo ao segundo objectivo desta investigação, os resultados sugerem que a culpa formal poderá ter contribuído para a mudança de comportamento após o acidente. Conclui-se que existe uma influencia maior da culpa formal do que da auto-culpabilização na mudança de comportamentos rodoviários.Traffic accidents in Portugal is a serious problem, both by the frequency with which they occur, as the high number of deaths resulting. The guilt felt by accident, or formally assigned, and damage associated with it, seem to foster feelings of regret and change of behaviour. The overall objective of the study was to understand the relationship of guilt in road accidents and behaviour change towards prevention. This objective was assessed through two specific aims: (1) analysis of the relationship between self-blame in accidents and behaviour change towards prevention and (2) examining the relationship between assigned blame and behaviour change towards prevention. We used two analytical tools - questionnaire and semi-structured interview - applied to 19 subjects (13 men / 6 women) with a mean age of 34.2 years, who suffered accidents in the last 3-4 years, which resulted in physical injury to themselves or others. The data were analyzed using content analysis. The results suggest that self-blame, characterological and behavioural, did not contribute directly to behaviour change (individuals tended to attribute blame externally rather than self-blame). Furthermore, and according to the second aim of this research, the results suggest that formally assigned blame could be contributed to the behaviour changes after the accident. This study concludes that there is a larger influence of formal blame than self-blame in changing behaviours road

A investigação de crimes em acidentes rodoviários: a importância da prova material na imputação da responsabilidade criminal

O presente Relatório Científico Final do Trabalho de Investigação Aplicada, intitulado “A investigação de crimes em acidentes rodoviários: a importância da prova material na imputação da responsabilidade criminal”, tem como objetivo apurar os fatores que possam influenciar a prova material de crimes em acidentes rodoviários durante a investigação e na fase do julgamento. A investigação criminal de acidentes rodoviários surgiu, enquanto área da investigação criminal da Guarda Nacional Republicana, no ano de 2004 através da criação de Núcleos de Investigação de Crimes em Acidentes de Viação. Os militares pertencentes a estes núcleos são responsáveis pela investigação criminal operativa de acidentes rodoviários, e, corolário dessa função, deparam-se por vezes com situações que influenciam, positiva ou negativamente, a prova material. Essa influência pode cessar na investigação ou pode acompanhar o processo até à fase do julgamento e ter influência na atribuição da responsabilidade criminal aos autores. Para a atingir o objetivo referido, formulou-se a questão central “Quais os fatores que, durante a investigação de crimes em acidentes rodoviários, influenciam a prova material na imputação da responsabilidade criminal?”, que originou várias questões derivadas, assim como um conjunto de hipóteses. Para recolher informação foi efetuada uma revisão bibliográfica, completada por uma investigação empírica que contemplou a realização de um inquérito por questionário e entrevistas. Dessa forma foi possível responder às questões elaboradas, verificar as hipóteses, e materializar as conclusões e recomendações. Concluiu-se que os fatores influenciadores da prova material durante a investigação também influenciam a atribuição da responsabilidade criminal aos autores. Dos fatores apurados, aqueles que se constituem como condicionadores da prova material em maioria são: a limpeza do local do acidente sem que tenha sido elaborada a inspeção técnica; o não isolamento do local do acidente pela patrulha de primeira intervenção; e a alteração do local inicial dos vestígios. Os fatores que se constituem maioritariamente como potenciadores da prova material são: a investigação com recurso a equipas multidisciplinares; o relatório de autópsia dos cadáveres envolvidos; e a recolha e interpretação criteriosa de vestígios.Abstract The current Final Scientific Report of the Applied Research Work, with the title “Criminal investigation of road accidents: the importance of the physical evidence in the attribution of criminal responsibility”, aims to determine the factors that may influence the physical evidence in road accidents during the investigation and at the trial stage. The criminal investigation of road accidents emerged as an area of the criminal investigation in the National Republican Guard in year of 2004 after the creation of the Criminal Investigation Team of Road Accidents. The military of this teams are responsible for the operative criminal investigation of road accidents, and corollary of this function, sometimes are confronted with situations that may influence, positively or negatively, the physical evidence. This influence may end during the investigation or can follow the criminal process until the trial stage, and thus influence the attribution of criminal responsibility for perpetrators of crimes resulting from road accidents. In order to achieve the objective mentioned above, was formulated the following central issue “Which factors influence the physical evidence in the attribution of criminal responsibility during the criminal investigation of road accidents?”, that originated several derivate issues and a set of answer hypothesis. To collect information about this subject, it was performed a bibliographic review, supplemented by na empirical research with a survey and interviews. Thus was possible to answer to the issues made, to verify the hypothesis, and to materialize the conclusions and recommendations. It was concluded that the influencing factors of the physical evidence during the criminal investigation also influence the attribution of criminal responsibility of the perpetrators. The factors that are constituted as conditioners are: cleaning the scene of the accident without being elaborated technical inspection; not isolate of the accident scene by the first responders; and amendment of the initial location of the traces. The main factors that enhance the physical evidence are: the investigation with multidisciplinary teams; the autopsy report of corpses wrapped; and the collection and careful interpretation of traces