Profile and trend of risk factors for traffic accidents in schoolchildren in Brazilian capitals: PeNSE 2009, 2012 and 2015

Rev Bras Epidemiol. 2018 Nov 29;21(suppl 1):e180016. doi: 10.1590/1980-549720180016.supl.1.
[Article in Portuguese, English]

Abstract

Introduction: Land transport accidents (LTA) are the second cause of death in schoolchildren aged 13 to 17 years. The study aims to describe the risk factors for LTA in schoolchildren from the National School Health Survey (PeNSE) of 2015 and to evaluate the trend of selected indicators in the last three editions of PeNSE.

Methodology: A descriptive study on risk factors for LTA in 2015, with PeNSE data and time series trends analysis, with age-adjusted regression tests of the 2009, 2012 and 2015 editions, in Brazilian capitals.

Results: In 2015, 26.3% of ninth grade schoolchildren, mostly between 13 and 15 years of age, reported having been in a motor vehicle driven by someone who consumed alcohol and 32.4% had driven a motor vehicle; 30.7% of adolescents did not use seat belts in the back seat; and 16.8% of schoolchildren who ride motorcycles did not wear helmets. There was also a worsening of the indicators between 2009 and 2015, regarding driving a motor vehicle (1.0 percentage points) and having been driven by vehicle for consumption of alcoholic beverages (1.1 percentage points).

Discussion: The LTA occurrence results from the interaction between roads, vehicles and users, and has a strong correlation with behavior.

Conclusions: The results show the need to invest in educational measures, associated with supervision, the improvement of road infrastructure, research and improvement of legislation. The monitoring of risk factors in schoolchildren substantially contributes to support intersectoral public policies interventions to reduce morbidity and mortality in traffic.

Introdução: Os acidentes de transporte terrestre (ATT) são a segunda causa de morte em escolares de 13 a 17 anos. O presente estudo visou descrever os fatores de risco para ATT em escolares da Pesquisa Nacional de Saúde do Escolar (PeNSE) de 2015 e avaliar a tendência de indicadores selecionados nas três últimas edições da PeNSE.

Metodologia: Estudo descritivo sobre fatores de risco para ATT no ano de 2015, com dados da PeNSE e análise de tendência das séries temporais, com testes de regressão ajustados por idade, das edições de 2009, 2012 e 2015, nas capitais brasileiras.

Resultados: Em 2015, 26,3% dos escolares do nono ano, na maioria entre 13 e 15 anos, relataram terem sido conduzidos em veículo motorizado dirigido por alguém que consumiu bebida alcoólica e 32,4% relataram terem dirigido veículo motorizado; 30,7% dos adolescentes não usaram cinto de segurança no banco de trás; e 16,8% dos escolares usuários de motocicleta não usaram capacetes. Observou-se ainda tendência de piora dos indicadores entre 2009 e 2015, referentes a dirigir veículo motorizado (1,0 pontos percentuais) e ter sido conduzido em veículo por alguém que consumiu bebida alcoólica (1,1 pontos percentuais).

Discussão: A ocorrência de ATT resulta da interação entre vias, veículos e usuários, tendo forte correlação com o comportamento.

Conclusões: Os resultados apontam a necessidade de investir em medidas educativas, associadas a fiscalização, a melhoria das vias, pesquisas e aprimoramento da legislação. O monitoramento dos fatores de risco em escolares contribui substancialmente para apoiar intervenções das políticas públicas intersetoriais para a redução de morbimortalidade por trânsito.

MeSH terms

  • Accidents, Traffic / statistics & numerical data*
  • Accidents, Traffic / trends
  • Adolescent
  • Adolescent Behavior / psychology*
  • Automobile Driving / psychology
  • Automobile Driving / statistics & numerical data
  • Brazil
  • Driving Under the Influence / psychology
  • Driving Under the Influence / statistics & numerical data
  • Female
  • Head Protective Devices / statistics & numerical data
  • Health Surveys / standards*
  • Health Surveys / trends
  • Humans
  • Male
  • Motorcycles / statistics & numerical data
  • Risk Factors
  • Seat Belts / statistics & numerical data
  • Sex Distribution
  • Socioeconomic Factors