Acidentes de trânsito envolvendo motoristas de caminhão no Estado de São Paulo: prevalência e preditores / Truck drivers’ traffic accidents in the State of São Paulo: prevalence and predictors

RESUMO

Resumo A taxa de mortalidade por acidentes de trânsito (AT) é alta no Brasil. Os caminhões são a segunda categoria de veículos automotores mais envolvida em AT, entretanto, poucos estudos focaram o tema entre esses profissionais. O objetivo do estudo foi estimar a prevalência de AT e preditores em uma amostra de 684 motoristas recrutados no Estado de São Paulo, durante 2012 e 2013. Os participantes foram solicitados a responder um instrumento de pesquisa sobre informações pessoais, ocupacionais e envolvimento em violações de trânsito e AT. Um modelo de regressão logística foi desenvolvido para identificar os preditores de AT. Quase 11% dos entrevistados sofreram algum AT no período. Os seguintes fatores preditores de AT foram identificados: poucos anos de experiência como motorista profissional (RC = 1,86; IC95% = 1,05-3,38; p = 0,036); cometer alguma multa de trânsito (RC = 1,91; IC95% = 1,04-3,66; p = 0,043) e trabalhar mais de doze horas diárias (RC = 1,84; IC95% = 1,04-3,24; p = 0,034). Diante desses resultados, sugerimos o desenvolvimento de uma ação conjunta entre todos os atores sociais envolvidos com fins de negociar a organização de trabalho dos motoristas de caminhão, visando então a redução da emissão de comportamentos que possam evoluir para acidentes de trânsito.

ABSTRACT

Abstract Abstract The mortality rate of traffic accidents (TA) is high in Brazil. Trucks are the second category of motor vehicles most often involved in TA. However, few studies have addressed the issue of TA among these professionals. The study aimed to estimate the prevalence of TA and their predictors in a sample of 684 truck drivers recruited in the state of São Paulo during 2012 and 2013. We requested participants to answer a research instrument on their personal and occupational data and their involvement in TA and traffic violations. A logistic regression model was developed to identify TA predictors. Almost 11% of the respondents suffered at least one TA in that timeframe. We identified the following TA predictors: having few years of experience as professional drivers (OR = 1.86; CI 95% = 1.05-3.38; p = 0.036); receiving some traffic tickets (OR = 1.91; CI 95% = 1.04-3.66; p = 0.043) and working more than 12 hours daily (OR = 1.84; CI 95% = 1.04-3.24; p = 0.034). Given those results, we suggest the development of a joint action among all the involved social stakeholders in order to negotiate truck drivers’ work organization aiming at reducing behaviors that may lead to traffic accidents.