(Português do Brasil) Dia 06/10 ))) Chá da Epidemiologia com Andrés Fandiño-Losada

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El alto costo humano, social y económico de las muertes y la discapacidad derivadas de los eventos de tránsito ha impulsado a los países a desarrollar estrategias para disminuir su número y reducir la gravedad de sus consecuencias en términos de mortalidad y morbilidad. El uso de dispositivos de foto-detección vial ha sido una de las medidas importantes para el control de las normas de tránsito, la identificación de infracciones y la disminución de los eventos de tránsito relacionados. Desde agosto de 2011, se han implementado las cámaras de foto-detección en Cali, Colombia. Dada la reciente implementación de esta medida en Colombia, este es el primer estudio a nivel nacional que busca evaluar el impacto de las cámaras de foto-multas instaladas en una ciudad, en relación a la seguridad vial y comportamientos viales de la misma.

Objetivos:

Determinar el efecto de la implementación de las cámaras de foto-detección vial sobre el número de siniestros viales (eventos con muertos, heridos o sólo daños) ocurridos en Cali, Colombia, en el periodo 2007-2014.

Métodos:

Tipo de estudio: Cuasi-experimental, en el que la intervención son las cámaras de foto-detección, con grupo de comparación y mediciones antes y después. Se definieron como áreas intervenidas aquellos puntos viales con cámaras de foto-detección en Cali para los cuales se estableció un radio de 250 metros. Las áreas de intervención se compararon con áreas de control sin cámaras de foto-multa (una o dos por área de intervención), con igual radio, emparejadas de acuerdo a las características del diseño vial de los puntos de intervención.

Población y muestra: todos los eventos de tránsito (colisiones con daños o con lesiones fatales y no fatales) ocurridos en las áreas de intervención y control definidas, en el periodo 2007-2014. Se contó con 35 áreas intervenidas y 51 áreas de control. Según el sentido del flujo del tráfico, 32 áreas de control se ubicaron después del punto de foto-multa y 19 antes del punto de foto-multa.

Para controlar posibles sesgos de selección, las áreas de control fueron emparejadas (‘matched’) de acuerdo a su jerarquía de vía, número de carriles y distancia de 1000 a 2500 metros del punto intervenido. Para las cámaras ubicadas en pasos peatonales, el criterio de emparejamiento fue el tipo de uso del suelo y el límite de velocidad de la zona.

Recolección y procesamiento de la información: La información fue suministrada por el SIMIT, Instituto Nacional de Medicina Legal y Ciencias Forenses (INMLCF) de Colombia, el Comité de Vigilancia de Muertes por Causa Externa de Cali y el Centro de Diagnóstico Automotor del Valle (CDAV), Colombia. Cada evento de tránsito en la base de datos fue georreferenciado con el software EZU Enterprise 9.0 ® y se construyeron áreas de influencia (‘buffers’) de eventos con un diámetro de 500 metros los cuales contenían el total de siniestros viales ocurridos en un mes.

Análisis estadístico: Los datos se organizaron en una estructura tipo panel, siendo la unidad de observación cada área de intervención o control y el tiempo de observación cada mes de la serie de tiempo. Se usó un modelo binomial negativo de efectos mixtos para datos de tipo conteo en un panel; la variable dependiente fue el número de eventos que ocurrieron en un mes en cada área de observación y las variables independientes fueron la intervención y el mes de observación, ajustando por el efecto de cada zona de observación (área de la cámara de foto-detección y sus áreas de control emparejadas). Como medida de efecto se utilizó la Razón de Tasas de Incidencia (TIR, en inglés: Incidence Rate-Ratio –IRR), que en este estudio indica el cambio relativo en el número mensual de siniestros viales en un área intervenida en comparación con un área no intervenida. Los resultados con un valor p < 5% se consideraron estadísticamente significativos. Los datos se analizaron con el Software Stata 14.2 ®.

Resultados:

Se corrieron modelos de efectos fijos y aleatorios, y por medio de la prueba de Hausman se determinó que el modelo más adecuado fue el de efectos aleatorios (p>0.05). Inicialmente en el momento (mes) de instalar las cámaras de foto-detección vial, se encontró una TIR de 3.25 (IC 95%: 2.746-3.846) en las áreas de intervención respecto a las de control. Adicionalmente, antes de la implementación de las cámaras de foto-detección vial se observó una tendencia secular de aumento del número de siniestros viales en las áreas observadas, correspondiente a una TIR de 1.0032 (IC 95%: 1.0027-1.0037). Finalmente el efecto de la intervención por cada mes que transcurre redujo en un 1.7% la incidencia de los eventos (p<0.0001) este efecto a los doce meses redujo la tasa un 18.6% (IC95% TIR: 0.79-0.83) y al final del periodo (33 meses) la tasa disminuyó un 43.2% (IC95% TIR: 0.53-0.60), estas asociaciones fueron ajustadas por el efecto de cada zona de observación.

Conclusiones:

El aumento inmediato del número de siniestros viales por la implementación de las cámaras de foto-multa puede ser explicado por un efecto de selección de los puntos problema, ya que las cámaras fueron instaladas en los puntos donde ocurrían la mayor proporción de siniestros viales en la ciudad. A pesar de esto, el efecto a largo plazo de la intervención muestra que las cámaras son un factor protector que reduce la tasa de incidencia de eventos de tránsito de manera significante con el paso de los meses a partir de su instalación.

Recomendaciones:

Este análisis puede contribuir al planteamiento de propuestas para el uso adecuado de cámaras de foto-detección en ciudades de Colombia y Latino-América, permitiendo la definición de características de las vías y puntos de intervención en ciudades con condiciones similares a las encontradas en Cali, Colombia.

Palabras claves: Tránsito, Mortalidad, Lesiones, Foto-detección, Datos Tipo Panel.

Autores:

Andrés Fandiño-Losada1,2, MD, MSc, PhD. Profesor Asistente y Sub-director. E-mail: carlos.fandino@correounivalle.edu.co

Diana Marcela Martínez Ruiz1, Estadística, MSc (candidata), Investigadora Asistente. E-mail: diana.martinez.ruiz@correounivalle.edu.co.

David Arango-Londoño1: Estadístico, MSc. E-mail: darango.ccafs@gmail.com

Sara Gabriela Pacichana1: Fisioterapeuta, MSc (estudiante). Investigadora Asistente. E-mail: sara.pacichana@correounivalle.edu.co

Francisco Javier Bonilla-Escobar1, MD, MSc, PhD (estudiante). Investigador Asociado. E-mail: fjbonillaescobar@gmail.com

Ciro Jaramillo Molina3, Ingeniero Civil. PhD. Profesor Asociado. E-mail: ciro.jaramillo@correounivalle.edu.co

Harvy Vivas4, Economista, MSc, PhD. Profesor. E-mail: harvy.vivas@correounivalle.edu.co

María Isabel Gutiérrez-Martínez1,2, MD, MSc, PhD. Profesora Titular y Directora. Email: maria.gutierrez@correounivalle.edu.co

Afiliación institucional:

1 Instituto CISALVA, Facultad de Salud, Universidad del Valle, Cali, Colombia. Email: cisalva@correounivalle.edu.co

2 Escuela de Salud Pública, Facultad de Salud, Universidad del Valle, Cali, Colombia.

3 Grupo de Investigación en Transporte, Transito y Vías – GITTV. Escuela de Ingeniería Civil y Geomática. Facultad de Ingeniería. Universidad del Valle, Cali, Colombia.

4 Grupo de Investigación Economía Regional y Ambiental – GERA. Departamento de Economía. Facultad de Ciencias Sociales y Económicas. Universidad del Valle, Cali, Colombia.

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