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Este trabalho tem por objetivo comparar a distribuição espacial dos óbitos por acidentes de trânsito na cidade do Rio de Janeiro, em 2003, a partir de três tipos de endereço: residência da vítima; local de ocorrência do acidente; e local de ocorrência do óbito, em nível de setor censitário. Utilizou-se o Estimador de Kernel para verificar se existe ou não diferença nos padrões de áreas de risco determinados a partir dos registros destes endereços. Concluiu-se que há diferença nos padrões espaciais, em todos os tipos de endereço utilizados. Dessa forma, mostra-se como o mapeamento dos acidentes, identificando o local de ocorrência deste, é essencial, pois fornece subsídios às ações de políticas públicas para redução e prevenção dos acidentes. Para tanto, são necessárias algumas medidas administrativas que permitam a sistematização e o registro da informação adequada.Este trabajo tiene como objetivo comparar la distribución espacial de las muertes por accidentes de tránsito en la ciudad de Río de Janeiro, en 2003, a partir de tres tipos de dirección: residencia de la víctima, lugar de ocurrencia del accidente y lugar de ocurrencia del fallecimiento, a nivel de sector censal. Se utilizó el Estimador de Kernel para verificar si existe o no diferencia en los padrones de áreas de riesgo determinados a partir de los registros de estas direcciones. Se concluyó que existe diferencia en los padrones espaciales, en todos los tipos de dirección utilizados. De esta forma, se muestra como el mapeo de los accidentes, identificando el lugar de ocurrencia de éste, es esencial, pues suministra subsidios a las acciones de políticas públicas para reducción y prevención de los accidentes. Para ello, son necesarias algunas medidas administrativas que permitan la sistematización y el registro de la información adecuada.The purpose of this study is to compare the spatial distribution of deaths by traffic accidents in the City of Rio de Janeiro in 2003, based on three different types of addresses: the victims' residential addresses, address of accident, and that of death, by census track levels. The Kernel Estimation was utilized to estimate risk areas, in order to check for possible differences in the spatial patterns among different ways of classifying addresses. The results show that there are major differences in risk patterns according to address type. Especially, it shows that it is essential to know the place of the accident for clearly pointing out risk areas. This enables authorities to take informed actions in public policies aimed at reducing and preventing traffic accidents. Nonetheless, to enable such analyses in the future, administrative steps should be taken that will allow suitable information to be systematized and organized. |
