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1.
Rev. bras. med. trab ; 18(1): 2-10, jan-mar.2020.
Article in Portuguese | LILACS-Express | LILACS | ID: biblio-1116041

ABSTRACT

Introdução: Métodos de análise, compreensão e gerenciamento do risco da fadiga na aviação representam tópicos de interesse para a segurança de voo e mitigação de falhas humanas. Objetivo: Avaliar o provável nível de fadiga em uma amostra de conveniência de pilotos e comissários de voo da aviação regular brasileira, propondo metodologia e indicadores apropriados para a quantificação da potencial exposição ao risco da fadiga durante as fases críticas de voo (pousos e decolagens). Métodos: Os dados foram obtidos por envio espontâneo e anônimo das escalas de voo para uma plataforma, sendo estas analisadas com o software Sleep, Activity, Fatigue, and Task Effectiveness / Fatigue Avoidance Scheduling Tool (SAFTE-FAST), que leva em conta o processo homeostático, os ritmos circadianos associados à atenção e vigília e a inércia do sono. Resultados: As escalas dos meses de janeiro (n=248), maio (n=259) e julho (n=261) de 2018 tiveram incidência de 77, 54 e 77% de ao menos um evento com efetividade mínima nas fases críticas abaixo de 77%, respectivamente. As distribuições de efetividades mínimas e áreas de risco nas fases críticas apresentaram oscilação sazonal significativa, comparando os meses de janeiro ou julho com maio de 2018 (p<0,001). Conclusões: O estudo apontou probabilidade relativa elevada de fadiga nas escalas dos aeronautas, assim como oscilações sazonais significativas nas distribuições de efetividade mínima e aérea de risco nas fases críticas. Esses resultados indicam a necessidade de um melhor gerenciamento das escalas, visto que os limites prescritivos vigentes à época não foram suficientes para a mitigação dos riscos.


Background: Analyzing, understanding and managing fatigue risk in aviation is relevant for flight safety and to reduce human error. Objective: To analyze probable levels of fatigue among a convenience sample of Brazilian civil aviation pilots and flight attendants and to develop appropriate methods and indicators to quantify potential fatigue risk in critical phases of flight (landings and takeoffs). Methods: Data were obtained from flight rosters voluntarily and anonymously fed to a digital platform. Rosters were analyzed with software SAFTEFAST, which considers homeostatic process and circadian cycles related to attention and wakefulness and sleep inertia. Results: The rosters for January (n=248), May (n=259) and July (n=261) 2018 were associated with incidence of 77, 54 and 77% respectively of least one event of minimal effectiveness (<77%) during critical phases of flight. The distribution of minimal effectiveness and hazard area during critical phases of flight exhibited significant seasonal oscillation upon comparing the results for January and July relative to May 2018 (p<0.001). Conclusion: Relative likelihood of fatigue was high in the crew rosters, with significant seasonal oscillation of minimal effectiveness and hazard area in critical phases of flight. These results point to the need for improved roster management since prescriptive rules were insufficient to mitigate risk.

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