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Epidemiol. serv. saúde ; 21(4): 589-600, 2012. tab, graf
Article in Portuguese | LILACS | ID: lil-661794

ABSTRACT

OBJETIVO: caracterizar as vítimas de acidentes de trânsito (AT) e investigar a distribuição espacial desses eventos. MÉTODOS: estudo ecológico, incluiu todas as vítimas de AT atendidas pelo Serviço de Atendimento Móvel de Urgência (SAMU) em João Pessoa-PB, Brasil, em 2010; os dados foram coletados nas Fichas de Regulação Médica do SAMU. RESULTADOS: foram atendidas 4.514 vítimas, a maioria do sexo masculino (75,45 por cento) com idade entre 20 e 39 anos (60,0 por cento); o mecanismo mais frequente do trauma foi motocicleta (63,0 por cento); a região corpórea mais frequentemente atingida, os membros (62,5 por cento); a análise espacial identificou o centro da cidade com risco relativo dez vezes maior que o do município. CONCLUSÃO: os dados do SAMU foram considerados fonte de informações para identificar áreas de maior risco e grupos mais expostos aos AT, sendo essas informações fundamentais para o planejamento do atendimento a emergências no município.


OBJECTIVE: to characterize the victims of traffic accidents and investigate the spatial distribution of these events. METHODS: ecological study of all victims of traffic accidents treated by the Mobile Emergency Services (SAMU), in João Pessoa, 2010. Data were collected on medical records of SAMU. RESULTS: 4,514 victims were treated, most males (75.45 per cent), aged between 20 and 39 years (60.0 per cent). The most common vehicle was motorcycle (63.0 per cent), members were the most frequently affected body region (62.5 per cent). The spatial analysis identified the city center with a relative risk (RR) ten times greater than the RR of the municipality. CONCLUSION: SAMU data was considered a source of information to identify high-risk areas of traffic accidents and most the exposed groups, which are fundamental information for planning emergency response in the city.


Subject(s)
Humans , Male , Female , Accidents, Traffic , Epidemiology , Emergency Medical Services , Space-Time Clustering
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