Resumen

Introducción. Las lesiones por accidentes de tráfico se consideran actualmente la octava causa de muerte a nivel mundial. Por ejemplo, en 2016 se produjeron en España 102.362 traumatismos por accidentes de tráfico en los que 174.679 conductores sufrieron lesiones. Estos hallazgos hicieron necesario el desarrollo del presente estudio que se centra en los factores principales que causan este tipo de lesiones. El objetivo de este estudio, por tanto, es explorar los factores conductuales que conllevan un mayor riesgo de sufrir una lesión grave o mortal para los conductores. Métodos. Los resultados se basan en la información y datos proporcionados por la Dirección General de Tráfico (DGT) en España sobre las lesiones de tráfico ocurridas en el año 2016. Revisando una amplia gama de la literatura, los autores identificaron las variables más influyentes y crearon un modelo utilizando las redes bayesianas. Las variables que definen el modelo se agrupan en cuatro factores: factor vehículo, factor vía, factor circunstancial y factor humano. Resultados. Los resultados sugieren que las principales variables que determinan una mayor probabilidad de lesiones graves o mortales en los accidentes de tráfico son: la falta de uso de accesorios de seguridad adecuados, las infracciones a alta velocidad, las distracciones, así como los errores. Por último, la investigación muestra la probabilidad de gravedad en función del motivo del desplazamiento ("in itinere", por negocios o por ocio).

• Materias:Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Transport infrastructure Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:lesiones de tráfico, dirección general de tráfico, lesiones de tráfico, accesorios de seguridad adecuados, españa, conductores, conclusiones, lesiones, modelo, redes bayesianas
• Keywords:traffic injuries, dirección general de tráfico, road traffic injuries, appropriate safety accessories, spain, drivers, findings, injuries, model, bayesian networks