Abstract(resumo):

O objetivo deste estudo foi analisar o padrão sazonal dos acidentes de trajeto no estado de São Paulo e discutir sua relação com a variação sazonal dos comportamentos de sono e vigília. Foram extraídos dados da Previdência Social, com respeito aos acidentes de trajeto registrados entre os anos 2017 e 2019. Dados de VDM (Volume Diário Médio) de veículos e temperatura média foram coletados do Departamento Estadual de Trânsito de São Paulo (DETRAN-SP) e do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), respectivamente, para compor as covariáveis. Os resultados da análise ANCOVA indicaram que há uma variabilidade sazonal na ocorrência dos acidentes de trajeto (p=0,009). O VDM de veículos e temperatura média foram fatores que contribuíram para a sazonalidade dos acidentes (p=0,007; p=0,012, respectivamente). A diferença média entre inverno e verão, estações com maior número de acidentes e menor número, respectivamente, foi de 6.640 acidentes (p=0,007). Pode-se concluir que há uma variação sazonal significativa dos acidentes de trajeto. O inverno é a estação que mais impacta o aumento desses episódios. Estudos futuros sobre a associação entre o número de horas de claro/escuro durante o inverno e a sonolência/duração de sono de motoristas podem contribuir para a compreensão deste fenômeno.

Keywords(palavra-chave):

Acidentes de trajeto. Cronobiologia. Sazonalidade. Temperatura média.

Content(conteúdo):

Introdução

Segundo o Ministério do Trabalho e Previdência Social, o acidente de trajeto é definido como acidente ocorrido no trajeto da residência para o trabalho, ou do trabalho para a residência. Esse evento súbito, que acontece durante o trajeto do trabalhador, compromete sua integridade física, resultando em lesão corporal ou óbito1. Em muitos países, incluindo o Brasil, esses acidentes são registrados por meio da emissão de um documento chamado CAT (Comunicação de Acidente de Trabalho). Nesse sentido, no Brasil, o acidente de trajeto é considerado um acidente de trabalho 2,3.
Do ponto de vista jurídico, a legislação brasileira determina, por meio da Lei nº 8.213/91 (art. 21, IV, “d”), que o acidente ocorrido no percurso residência–trabalho ou trabalho–residência seja formalmente equiparado ao acidente típico. Esse enquadramento assegura ao trabalhador os mesmos direitos previdenciários previstos para os demais acidentes de trabalho, incluindo emissão de CAT e benefícios por incapacidade32.

No contexto brasileiro, os acidentes de trajeto representam uma parcela expressiva dos agravos relacionados ao trabalho. Em 2009, eles representavam 16,88% do total de acidentes com CAT registrada, e esse valor subiu para 22,78% em 201630. Dados divulgados pelo Ministério do Trabalho e Emprego mostram que, em 2023, aproximadamente 24,6% de todos os acidentes de trabalho (registrados) no país foram classificados como acidentes de trajeto31. Um estudo realizado por Cunha et al. (2019)30, analisou a incidência de acidentes de trajeto no Brasil, constatando uma tendência de crescimento, entre 2009 e 2016, com um aumento 88,17 para 105,88 casos por 100 mil Pessoas Economicamente Ativas (PEA), o que representa um aumento percentual significativo de 20,08% no período. Em média, a incidência cresceu 2,16 casos a cada 100 mil PEA por ano.
Essa proporção confirma a relevância desse tipo de acidente no cenário nacional, sobretudo para a saúde do trabalhador. Além disso, dados do Anuário Estatístico de Acidentes do Trabalho (AEAT) evidenciam que a participação dos acidentes de trajeto no total de acidentes notificados aumentou de forma consistente ao longo da última década, influenciada pelo volume de registros via CAT31.
De acordo com o AEAT dede 2017 ocorreram 100.685 acidentes de trajeto em todo o Brasil. Desse contingente, o estado de São Paulo registrou o maior número, chegando a 39.506 acidentes relacionados ao percurso de ida ou retorno do trabalho4. Llamazares et al.3 destacam em sua pesquisa que os acidentes de trajeto são, na maior parte, acidentes de trânsito. Isso acontece em todo o mundo, pois, a maioria dos trabalhadores se desloca para o trabalho tanto como passageiro, por meio de transporte público ou privado, quando dirigindo seu próprio veículo.
O impacto econômico dos acidentes de trajeto está inserido no contexto mais amplo dos acidentes de transporte, que geram custos bilionários para o país. O modal rodoviário, o mais relevante para os acidentes de trajeto, é o principal responsável por esses custos. Segundo o levantamento realizado pelo Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA), os acidentes envolvendo motocicletas já são a maior causa de afastamento por acidentes de trajeto no Brasil e maiores valores das indenizações pagas sobre mortes33.
O efeito social é sentido através do afastamento de trabalhadores, da sobrecarga do sistema de saúde (atendimento pré-hospitalar e hospitalar) e das perdas de vidas, especialmente de jovens em idade produtiva, como evidenciado pelo perfil das vítimas de acidentes de trajeto com motocicletas. O relatório do IPEA (2020)33 sobre os impactos socioeconômicos dos acidentes de transporte no Brasil (2007-2018) ainda revelou que o custo da vida perdida (valor obtido pela regra de bolso, em cerca de R$ 2,26 milhões por vida em valores de dezembro de 2018) é o principal componente do custo total.
Al-Bdairi et al.5 constataram em sua pesquisa que a gravidade dos acidentes de trânsito ocorreu de forma mais acentuada quando esses eventos se relacionavam ao trajeto do trabalho. Os acidentes tiveram maior gravidade quando ocorreram no horário entre 00h00 e 05h00. Da mesma forma, o estudo de Cai et al.6 investigou os principais fatores que podem ocasionar o acidente de trajeto. Esses pesquisadores constataram que o desempenho dos trabalhadores durante a condução do veículo foi significativamente prejudicado após um turno de trabalho noturno.
O sono insuficiente pode gerar sonolência durante a condução do veículo e afetar o desempenho do motorista, levando às saídas de pista, velocidades irregulares, tempo de resposta de frenagem mais longos, aumentando o risco para colisões. O trabalho em turnos pode originar fatores que tornam o trabalhador suscetível a esses riscos, seja no trabalho, seja no trajeto7,6.
Testes de desempenho realizados por Lee et al.8 identificaram um alto risco de direção perigosa e eventos de “quase acidente” após a noite de trabalho. Os marcadores fisiológicos de sonolência nos condutores estavam significativamente aumentados, havendo maior dificuldade de manter os olhos abertos quando tinham que dirigir por um tempo maior que 15 minutos. A sonolência em condutores pode estar relacionada às alterações ou distúrbios do ritmo circadiano, que é definido por uma gama de funções biológicas e comportamentais, desde a secreção hormonal, e temperatura corporal, até padrões de sono-vigília e socialização, que ocorre em um período de 24 horas. Essas variações endógenas são determinadas pelo temporizador circadiano interno, sob a influência dos fatores ambientais, como o tempo de exposição à luz natural, o fotoperíodo, horário de dormir e horário de despertar, o cronotipo, dentre outros aspectos que impactam o tempo e a qualidade do sono9.
É possível que os fatores, tais como, sono insuficiente, variações circadianas, longas jornadas de trabalho, dentre outros, tenham influência na ocorrência de acidentes10. A sonolência incidirá com maior intensidade após a privação do sono à noite e consequente diminuição do estado de alerta do trabalhador durante a direção do veículo8. As alterações do sono podem gerar distúrbios diversos na saúde do indivíduo, como doenças metabólicas, musculoesqueléticas e cardiovasculares. Além disso, há um prejuízo do desempenho cognitivo, reduzindo a concentração e a capacidade para reagir a eventos inesperados, o que pode aumentar a susceptibilidade dos motoristas aos acidentes11.
A variabilidade sazonal é outro aspecto que impacta os índices de acidentes12. Paw?owski et al.13 detectaram 475.591 acidentes de trânsito na Polônia, entre 2004 e 2014, com maior número nos meses de julho e agosto (verão), seguidos pelo mês de outubro (outono), com menor frequência em janeiro e fevereiro (inverno). Períodos sazonais, como férias escolares comuns nos meses de junho a agosto e dezembro a janeiro, na maioria dos países, levam ao aumento do volume de tráfego nas rodovias, o que pode aumentar o risco de acidentes. O mesmo ocorreria em feriados prolongados, como Natal, Ano Novo, Páscoa, com a elevação do número de veículos em circulação nas vias de tráfego rodoviário. Os autores destacam que 72% dos acidentes verificados na pesquisa ocorreram quando as rodovias atravessavam áreas urbanas.
Outra pesquisa realizada na Noruega identificou um menor número de acidentes durante o inverno, considerando os meses de novembro a março (inverno no Hemisfério Norte). Os pesquisadores relacionam esse resultado à diminuição do fluxo de veículos nas rodovias durante essa época. Isso ocorre devido às condições adversas das vias que têm acúmulo de neve e gelo, o que dificulta a condução segura dos veículos14.
Por outro lado, Davis e Rohlman15, realizaram uma análise comparativa dos acidentes de trajeto registrados durante o inverno nos Estados Unidos, em contraste com as outras estações do ano. Os autores observaram que o inverno aumentou consideravelmente a probabilidade de ocorrências de acidentes. Segundo Mao et al.16, as colisões viárias na China são mais comuns no inverno devido às condições meteorológicas precárias, como granizo, chuva e neblina, que promovem situações de instabilidade do veículo na rodovia, exigindo maior desempenho e atenção dos condutores.
No Brasil, um estudo publicado pelo governo de Goiás analisou acidentes de trajeto envolvendo motocicletas no município de Goiânia entre 2016 e 2018. Quanto a sazonalidade, junho (inverno) foi o mês de maior prevalência de acidentes de trajeto e fevereiro o de menor (verão). Em relação à cinemática, as colisões entre motocicletas e automóveis foram as mais frequentes (65,1%), seguidas por quedas de motocicleta (12,7%), que envolveram fraturas de membros inferiores (31,2%), bem como politraumatismos e traumatismos cranioencefálicos (leves ou graves) e fraturas de face, que apresentaram proporções semelhantes (13,3% e 13,1%, respectivamente)34.
As pesquisas citadas anteriormente mostram que não há um consenso entre os estudos sobre a influência da sazonalidade nos acidentes de trânsito. Enquanto em alguns países o verão apresenta maior número de ocorrências, em função do aumento do fluxo de veículos durante as férias, em outras regiões o inverno se sobressai devido a alterações biológicas e climáticas que podem impactar o desempenho dos motoristas, como será relatado a seguir.
Sob o enfoque biológico, o inverno pode impactar a regulação hormonal desencadeada pelo ritmo circadiano, afetando o desempenho dos condutores no trânsito. A melatonina, por exemplo, é responsável por ajustar o ciclo sono-vigília, e sua produção é intensificada em períodos com menor exposição à luz, como ocorre no inverno. Esse aumento pode resultar em maior sonolência diurna, elevando o risco de acidentes, especialmente nos horários de pico, como no início da manhã e no final da tarde, quando os motoristas tendem a estar mais fatigados18.
O cortisol, conhecido como o hormônio relacionado ao estresse, também sofre influência das variações sazonais. Durante o inverno, o estresse causado pelas baixas temperaturas pode elevar os níveis de cortisol, o que pode interferir na capacidade de tomar decisões e aumentar a inclinação para comportamentos arriscados ao dirigir18. Essas alterações hormonais podem levar a reações mais impulsivas e menos prudentes no trânsito, contribuindo para a maior incidência de acidentes nessa estação13,15,16,19– 21.
Quanto aos fatores ambientais, a temperatura média pode influenciar no desempenho dos trabalhadores e condutores de veículos. O aumento da temperatura ambiental média foi associado à elevação do número de acidentes de trânsito, o que corroboraria estudos demonstrando o aumento de acidentes no verão22. O calor extremo pode levar a um estado de fadiga e irritabilidade, tornando os condutores de veículos menos atentos e mais lentos na reação23.
Estudos sobre acidentes de trânsito e trajeto apresentam diversos fatores que podem impactar a ocorrência desses eventos. Entretanto, os aspectos sazonais ainda são pouco discutidos. Assim, o objetivo deste artigo é verificar se há um padrão sazonal na ocorrência dos acidentes de trajeto no estado de São Paulo e, secundariamente, discutir quais fatores sazonais impactam esses acidentes, particularmente sua possível relação com o comportamento de sono e vigília da população.

Métodos

Este artigo apresenta um estudo longitudinal a respeito da sazonalidade dos acidentes de trajeto no estado de São Paulo. Para compor a variável dependente deste estudo, foram coletados dados secundários do Ministério do Trabalho e Previdência Social, com relação ao número de acidentes de trajeto ocorridos em 3 anos, sendo eles, 2017, 2018 e 2019.

Coleta de dados

Os dados coletados foram extraídos do Anuário Estatístico de Acidentes do Trabalho (AEAT), que é um documento público com informações sobre acidentes de trabalho, onde também estão inclusos dados específicos de acidentes de trajeto. Os anuários podem ser acessados na plataforma online do governo e referem-se aos acidentes de trajeto registrados por meio da Comunicação de Acidentes de Trabalho (CAT) na Previdência Social2.
Esses dados estão apresentados com uma frequência mensal para cada ano. Em razão disso, para atender o objetivo principal deste estudo que se baseia na investigação sazonal, os dados foram plotados nas análises por trimestre, para agrupar o número de acidentes por estação. Foram somados os acidentes do mês dezembro de 2016 com os meses janeiro e fevereiro de 2017, para obter a frequência de acidentes da estação verão de 2017. Da mesma forma, ocorreu a junção dos dados para os próximos trimestres, outono (março, abril e maio), inverno (junho, julho e agosto) e primavera (setembro, outubro e novembro) de 2017. Os dados dos anos 2018 e 2019 seguiram a mesma organização para as análises.
Outro dado coletado, foi o VDM (Volume Diário Médio) de veículos, incluído como covariável na análise ANCOVA, visto que a circulação de veículos pode impactar a ocorrência de acidentes de trajeto. O DER-SP (Departamento de Estradas de Rodagem do Estado de São Paulo) possui uma plataforma online com as informações sobre VDM de veículos no estado de São Paulo, que se refere ao número médio de veículos que percorre uma seção ou trecho de uma rodovia, por dia, durante um certo período de tempo24.
O critério principal para a escolha das rodovias (Figura 1) foi relacionado àquelas que obtinham dados completos sazonais entre os anos 2017 e 2019. As rodovias que não apresentaram dados referentes às quatro estações foram excluídas. A Figura 1 apresenta a média de VDM de veículos por estação ao longo dos 3 anos.

Figura 1: Linha temporal da média de VDM de veículos (2017 a 2019).

Fig.1

A seleção das rodovias para a extração dos dados de VDM de veículos incluiu trechos da SP-021, SP-055 e SP-070, que passam por cidades de diferentes portes e perfis, como Campinas, São José dos Campos e Ubatuba. Além disso, foram consideradas rodovias que cruzam regiões agrícolas e industriais, como a Região de Ribeirão Preto e Barretos, com a SP-322 e SP-425, bem como a Região Oeste Paulista, abrangendo a SP-270, que se estende até Presidente Prudente.
A temperatura ambiental média também foi utilizada como covariada nas análises estatísticas deste estudo. Esses dados, que estão disponíveis na plataforma online do INMET (Instituto Nacional de Meteorologia), foram extraídos da base meteorológica da cidade de São Paulo, com respeito à estação Mirante, região sul da capital25. A Figura 2 apresenta a média sazonal (por estação) da temperatura média ao longo de 3 anos em São Paulo (capital). Esses dados foram utilizados nas análises de covariância (ANCOVA) e Post-hoc.

Fig.2

Para verificar a distribuição dos dados coletados, foram utilizadas séries temporais. Com o intuito de identificar o padrão sazonal dos acidentes de trajeto, foi realizada uma análise de covariância (ANCOVA), seguida análise Post-hoc, utilizando o software JAMOVI 2.3. ANCOVA é uma técnica estatística que combina a análise de variância (ANOVA) com a análise de regressão, permitindo controlar variáveis de confusão (covariáveis) que podem influenciar os resultados. A fórmula utilizada na análise ANCOVA é:

yij = µ + ?i + ?xij + ?ij

yij : Valor observado da variável dependente para o j-ésimo indivíduo no grupo i.
µ: Média geral da variável dependente.
?i: Efeito do fator categórico.
?: Coeficiente de regressão associado à covariável (xij).
xi: Valor da covariável para o o j-ésimo indivíduo no grupo i.
?ij: Erro aleatório ou residual (não explicado pelo modelo).

As estações do ano foram utilizadas como variáveis independentes, para verificar o padrão sazonal dos acidentes de trajeto. A diferença estatística entre essas variáveis, controladas pelas covariáveis temperatura média e VDM de veículos, possibilitou verificar a significância da variabilidade sazonal dos acidentes de trajeto.

Resultados

As séries temporais analisadas mostram um aumento geral no número de acidentes ao longo dos anos, com picos notáveis durante o inverno 2019 (Figura 3). Os acidentes de trajeto tiveram uma tendência crescente (Figura 3), mesmo havendo uma diminuição expressiva na primavera de 2019. O inverno apresentou o maior número de acidentes de trajeto no estado, enquanto o verão registrou a menor frequência desses eventos.

Fig. 3

Para verificar como a variação sazonal impactou os acidentes, foi realizada a análise ANCOVA (Tabela 1), tendo como variável dependente os acidentes de trajeto e como variáveis independentes as estações do ano. O VDM veículos e a temperatura média foram utilizados para controlar o modelo estatístico (Tabela 1).

Tab.1
Os resultados da Tabela 1 evidenciaram que as estações têm diferenças estatísticas significativas (F=10,3; p=0,009). As covariáveis VDM de veículos e temperatura média também apresentaram associações significativas com os acidentes de trajeto.
Conforme pode ser observado na Tabela 1 (F=16,4; p=0,007), há uma relação estatisticamente forte entre o VDM de veículos e os acidentes de trajeto. Da mesma forma, a temperatura média (F=12,6; p=0,012) teve influência significativa no padrão sazonal dos acidentes de trajeto. Isso mostra que fatores sazonais desempenham um impacto substancial na variação do número dos acidentes de trajeto.

Tab.2

O teste Tukeyh(Tabela 2) revelou diferenças significativas entre algumas estações do ano, com respeito aos acidentes de trajeto. Comparando o inverno com as outras estações, observa-se que este período apresenta valores consistentemente maiores. A maior diferença foi encontrada entre inverno e verão, com uma diferença média de 6.640 (1.230), tendo significância estatística (t = 5,40; p = 0,007). A diferença média entre o inverno e o outono foi de 4.053 (804), também apresentando significância estatística (t = 5,04; p = 0,009). De forma semelhante, a comparação entre inverno e primavera resultou em uma diferença média de 3.126 (709), sendo esse resultado também significativo (t = 4,41; p = 0,018).
Entre as demais estações, as diferenças foram menos pronunciadas. Por exemplo, a diferença média entre outono e primavera foi de -928 (347), não alcançando significância estatística (t = 2,67; p = 0,128). No entanto, as comparações entre outono e verão, com diferença média de 2.586 (544) e primavera e verão com diferença de 3.514 (647) foram estatisticamente significativas (p = 0,012; p = 0,006, respectivamente).

Discussão

Cerca de 27 % dos acidentes de trajetos registrados entre os anos 2017 e 2019 no estado de São Paulo ocorreram no inverno, do total de 125.278 acidentes. As análises evidenciaram que o inverno representa significância para aumento dos acidentes nesta estação. Os resultados dessas análises corroboram os estudos de Mao et al.16 e Davis e Rohlman15, em que a transição para a estação inverno teve um impacto significativo no número de acidentes, representando um aumento desses eventos.
A pesquisa de Mao et al.16 realizada na China constatou que as colisões no trânsito são mais propensas a acontecerem no inverno em decorrência das más condições meteorológicas, como chuva, neblina e granizo. Ademais, o estudo desenvolvido por Davis e Rohlman15 nos Estados Unidos realizou análises comparativas dos acidentes de trajeto ocorridos durante o inverno, com relação às outras estações do ano. Os pesquisadores identificaram que o inverno elevou significativamente a probabilidade de acidentes no período da manhã, especialmente entre 7:30 h e 9:00 h. Eles concluíram que a combinação de infraestrutura inadequada das rodovias interestaduais e as condições climáticas adversas típicas do inverno, particularmente nesse intervalo matinal, resultou em um aumento significativo no número de acidentes.
Em contrapartida, Paw?owski et al.13 identificaram maior ocorrência dos acidentes durante o verão e outono na Polônia. Os pesquisadores afirmam que o grande número de acidentes no verão e no outono coincide com o aumento do tráfego durante as férias e com a deterioração das condições das rodovias com o mau tempo no outono. Outrossim, Algahtany12 investigou pacientes internados com traumatismo cranioencefálico e identificou que o verão foi o período com maior admissão hospitalar de pessoas vítimas de acidentes de trânsito na Arábia Saudita.
A influência da latitude sobre os índices de acidentes tanto no hemisfério sul como no hemisfério norte merece investigação mais aprofundada para compreender os fatores geográficos e climáticos envolvidos. Um aspecto relacionado é o fotoperíodo, que influencia o ritmo circadiano. Fotoperíodo é a duração da fase de claro de um dia (24 horas) e está diretamente relacionado à latitude e à estação do ano. Indivíduos que vivem sob variações extremas de fotoperíodo ao longo do ano, como em alguns países do hemisfério norte, podem apresentar alterações sazonais em suas funções comportamentais e morfológicas26.
Um exemplo relacionado a essas variações é o Transtorno Afetivo Sazonal (TAS), reconhecido no hemisfério Norte como um padrão sazonal de episódios de alterações cognitivas e comportamentais, que ocorre durante o inverno. Esse fenômeno pode estar relacionado às variações extremas de fotoperíodo, características de regiões de alta latitude, como em partes da Europa, incluindo a Alemanha, a 50°N de latitude, entre outros países. No inverno, essas regiões apresentam menor tempo de luz natural, aumentando o risco para TAS e alterações circadianas21,27.
Os dados do presente estudo, por sua vez, referem-se aos acidentes ocorridos no território brasileiro, especificamente no estado de São Paulo (19°S – 25°S de latitude). No Brasil, há poucas pesquisas sobre esse transtorno, nas quais têm sido relatadas baixa prevalência de TAS. Por outro lado, apesar da falta de estudos brasileiros sobre esse assunto, a prevalência pode ter aumentado nos últimos anos no Brasil. No estudo de Miranda-Scippa et al.28 realizado em São Paulo (SP), os pesquisadores submeteram 12 pacientes diagnosticados com TAS à fototerapia. Esses autores afirmam que mesmo sendo pouca a variabilidade de fotoperíodo na capital paulista, houve diminuição da sintomatologia de TAS nesses pacientes após o tratamento com luz.
No Chile, Alvarado et al.29 evidenciaram que 77% de sua amostra (202 participantes), apresentaram algum grau de TAS. Entretanto, também são poucas as investigações existentes nessa região, mesmo havendo maior variabilidade de fotoperíodo, quando comparada ao Brasil. Isso mostra a necessidade de mais pesquisas sobre esse tema em países sul-americanos. Pessoas que apresentam TAS são mais vulneráveis aos efeitos da mudança entre as estações do ano e sofrem com a diminuição da exposição à luz diurna comum no inverno, o que pode afetar seu estado de alerta durante a condução de veículos9,29.
Essas alterações podem impactar a ritmicidade circadiana, provocando um déficit na produção de melatonina, e, como consequência, afetar a duração e/ou qualidade do sono e estado de alerta das pessoas20. O comprometimento do estado de alerta associada à sonolência torna-se risco para acidentes19. Quando essas pessoas necessitam se deslocar de casa para o trabalho e ou vice-versa, não apresentam um desempenho totalmente íntegro para conduzir veículos com segurança17.
Outro ponto a ser destacado é o fator climático. A temperatura média representa um fator significativo na variabilidade dos acidentes de trajeto. Um estudo realizado por Wang et al. (2024)23, verificou que a temperatura demonstrou ter um efeito substancial na dinâmica da segurança rodoviária nos 10 principais países emissores de poluição: China, EUA, Índia, Rússia, Japão, Alemanha, Irã, Arábia Saudita, Canadá, Coreia do Sul. Os autores enfatizam que o comportamento e os julgamentos do motorista podem ser afetados pela temperatura. O calor extremo faz com que os motoristas fiquem cansados e irritados, tornando-os menos atentos e mais lentos para reagirem a eventos inesperados durante a condução veículos.
A partir das evidências discutidas, observa-se uma convergência significativa entre os fatores sazonais, estruturais e biológicos que contribuem para o aumento dos acidentes de trajeto no inverno. A elevada ocorrência de acidentes no inverno, conforme demonstrado pelas análises estatísticas e pelos estudos revisados, pode ser atribuída tanto às condições adversas das rodovias quanto à vulnerabilidade biológica dos motoristas. Todavia, é importante ressaltar que tais mecanismos biológicos não foram avaliados diretamente no presente estudo. Assim, os achados deste artigo sustentam apenas a existência de um padrão sazonal, e não permitem estabelecer relações causais com fatores fisiológicos ou comportamentais individuais.
Pesquisas futuras que incorporem medidas objetivas de sono, estado de alerta, horários de trabalho, exposição à luz e fatores circadianos poderão avaliar se esses mecanismos contribuem de fato para a sazonalidade observada. A combinação de pistas escorregadias, baixa visibilidade e a redução no estado de alerta dos condutores, potencializada não apenas pelo Transtorno Afetivo Sazonal, mas também por alterações de humor e aumento da sonolência, mais comum no inverno, parece criar um cenário propício para os acidentes13,15,16,19– 21.
Apesar do objetivo secundário do presente estudo ser uma discussão sobre fatores biológicos relacionados à sazonalidade dos acidentes de trajeto, não dispúnhamos de dados biológicos para testarmos a associação com os acidentes, o que representou uma limitação do estudo. Entretanto, é importante salientar que o objetivo do estudo não foi analisar a associação entre a ocorrência de acidentes e dados biológicos, mas verificar a existência de um padrão sazonal de acidentes de trajeto e discutir a possibilidade de fatores biológicos contribuírem para a sua ocorrência.
Dessa forma, podemos concluir que a integração desta gama de fatores destaca a necessidade de abordagens multifacetadas para diminuir os riscos de acidentes durante o inverno, considerando não apenas melhorias na infraestrutura viária, mas também intervenções direcionadas ao bem-estar e à segurança dos motoristas19. Programas de conscientização e treinamento podem ser implementados para educar os motoristas sobre os desafios específicos da condução no inverno16. Além disso, políticas de saúde pública que abordem os efeitos do Transtorno Afetivo Sazonal e promovam o cuidado com a saúde mental e o sono durante os meses de inverno são essenciais para garantir que os condutores e/ou trabalhadores estejam em condições ideais para dirigir21.

Limitações do estudo

Embora os dados do presente artigo representem os registros de acidentes de trajeto de uma base de dados oficial, não há informações específicas sobre a causalidade dos acidentes, nem a respeito das categorias profissionais dos acidentados. Nesse sentido, o delineamento ecológico limita a inferência causal da sazonalidade como fator que exclusivamente impacta ocorrência de acidentes de trajeto. Embora padrões agregados permitam identificar tendências populacionais relevantes, eles não possibilitam estabelecer relações diretas entre exposição individual, como comportamento de sono ou estado de alerta e o risco de envolvimento em acidentes. Assim, as associações observadas devem ser interpretadas como indícios de padrões coletivos, e não como evidências de causalidade em nível individual.
Adicionalmente, a utilização de dados agregados apresenta limitações inerentes ao chamado “viés ecológico”. As variáveis meteorológicas e de tráfego analisadas representam médias ou valores globais de grandes áreas geográficas e períodos extensos, não refletindo necessariamente as condições específicas às quais cada trabalhador esteve exposto no momento do acidente. Essa característica reduz a precisão das estimativas e pode suavizar variações intradiárias ou intermunicipais relevantes para o fenômeno estudado.
Sistemas de vigilância em saúde, como o Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN), podem fornecer informações mais específicas sobre acidentes de trabalho, incluindo os de trajeto, com variáveis relacionadas às circunstâncias do evento, vínculo empregatício, ocupação, setor de atividade e possíveis fatores causais. Dessa forma, estudos futuros podem se beneficiar da incorporação desses dados, permitindo análises mais detalhadas sobre a causalidade e os contextos dos acidentes de trajeto. No entanto, é importante destacar que os registros do SINAN nem sempre apresentam informações temporais e sazonais completas ou padronizadas, o que pode limitar análises cronobiológicas e sazonais em larga escala. Assim, a integração entre diferentes sistemas de informação pode representar uma estratégia promissora para aprofundar a compreensão dos determinantes dos acidentes de trajeto, respeitando as limitações inerentes a cada base de dados.
Outro ponto, refere-se ao uso da temperatura média registrada na estação meteorológica da capital como parâmetro climático representativo do estado de São Paulo. Embora o INMET disponha de outras estações meteorológicas distribuídas pelo estado, a cobertura não contempla todos os municípios, o que dificulta a construção de uma série sazonal completa para todas as regiões. Assim, optou-se pelo uso dos dados da capital por se tratar do maior município do estado e da localidade com maior número absoluto de acidentes de trajeto, além de apresentar séries de dados sazonais completos. No entanto, reconhece-se que essa escolha pode não captar plenamente a variabilidade climática de todo o estado.
Ademais, a emissão da CAT depende da iniciativa do empregador, e muitos acidentes, especialmente os de trajeto, podem não ser notificados, seja por desconhecimento, receio de penalizações ou informalidade das relações trabalhistas. Esse cenário tende a gerar um número menor de casos, que não representam o número absoluto de acidentes de trajeto envolvendo tanto trabalhadores formais como informais. Além do mais, não há evidências suficientes para afirmar se a subnotificação é diferencial entre estações do ano, o que limita a avaliação de seu impacto direto sobre o padrão sazonal identificado.
Por fim, importa destacar que os resultados aqui apresentados devem ser compreendidos dentro da perspectiva da saúde do trabalhador, campo que reconhece que os acidentes de trajeto são determinados por múltiplos fatores, estruturais, organizacionais, ambientais e sociais, e não somente pelas condições individuais dos condutores de veículos. Assim, mesmo que aspectos biológicos relacionados à sazonalidade e ritmos circadianos possam influenciar o estado de alerta, eles operam em conjunto com condições de infraestrutura, organização do trabalho, padrões de deslocamento urbano e políticas públicas. Essa compreensão reforça que a identificação de padrões sazonais também deve focar nas desigualdades estruturais e nas condições de trabalho que moldam a exposição dos trabalhadores ao risco de acidentes.


Conclusão

Os resultados deste estudo evidenciam que as estações do ano influenciam significativamente os acidentes de trajeto. As diferenças sazonais têm um impacto significativo, com o inverno apresentando os valores médios mais altos em relação às demais estações. Além disso, Volume Diário Médio de veículos e temperatura média também apresentaram associações estatisticamente significativas, reforçando seu papel na variabilidade dos acidentes de trajeto. O inverno foi a estação com o maior número de acidentes de trajeto no estado de São Paulo. Esses resultados destacam a necessidade de pesquisas futuras que elucidem com maior detalhamento os efeitos cronobiológicos relacionados ao inverno na ocorrência dos acidentes de trajeto.
A adoção de uma abordagem multidisciplinar, que considere tanto os desafios ambientais quanto biológicos relacionados à sazonalidade, pode contribuir para a implementação de medidas mais eficazes para uma condução segura, minimizando a ocorrência de acidentes nesse período, além de subsidiar estratégias de vigilância, prevenção e planejamento intersetorial voltadas à proteção do trabalhador.
No entanto, são necessários mais estudos que aprofundem as investigações científicas sobre os diversos fatores envolvidos na sazonalidade dos acidentes de trajeto.

Declaração de Conflito de Interesses

Os autores declaram que não possuem interesses financeiros concorrentes ou relacionamentos pessoais que possam ter influenciado o trabalho relatado neste artigo.

Financiamento

Este estudo foi financiado em parte pela Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Brasil (CAPES) - Código de Financiamento 001. CRCM é bolsista do CNPq sob a concessão 307875/2022-9.
Declaração de Disponibilidade de Dados
Os bancos de dados utilizados no artigo, incluindo os códigos de extração, análises e
resultados estão disponíveis em repositório:

Variável dependente: Acidentes de trajeto

Link: https://www.gov.br/previdencia/pt-br/assuntos/previdencia-social/saude-e-
seguranca-do-trabalhador/acidente_trabalho_incapacidade/arquivos/aeat-2016.pdf

Link: https://www.gov.br/previdencia/pt-br/assuntos/previdencia-social/saude-e-
seguranca-do-trabalhador/acidente_trabalho_incapacidade/arquivos/aeat-
2019/secao-i-estatisticas-de-acidentes-do-trabalho/subsecao-a-acidentes-do-
trabalho/capitulo-21-sao-paulo/21-3-quantidade-mensal-de-acidentes-do-trabalho-
por-situacao-do-registro-e-motivo-no-estado-de-sao-paulo-2018-2019

Variável independente: VDM de veículos
Link: https://www.der.sp.gov.br/WebSite/Servicos/ConjuntoDados.aspx?tema=Volu
me_Diario_Medio_Das_Rodovias_VDM&conjunto=
Variável independente: temperatura média (°C).
Link: https://tempo.inmet.gov.br/TabelaEstacoes/A001
Referências

1. Brasil. Casa civil. Lei nº 8.213, de 24 de julho de 1991. Dispõe sobre os Planos de Benefícios da Previdência Social e dá outras providências. Brasília, DF, 25 jul. 1991.

2. Brasil. Ministério do trabalho e previdência social. Registrar Comunicação de Acidente de Trabalho – CAT. Brasília, DF. 2024.

3. Llamazares J, Useche SA, Montoro L, Alonso F. Commuting Accidents of Spanish Professional Drivers: When Occupational Risk Exceeds the Workplace. International Journal of Occupational Safety and Ergonomics. 2021. https://doi.org/10.1080/10803548.2019.1619993

4. Brasil. Ministério do Trabalho e Previdência. Anuário Estatístico de Acidentes de Trabalho: AEAT 2017 / Ministério da Fazenda, Brasília, 2018, 996 p.

5. Al-bdairi, NSS. Does time of day matter at highway work zone crashes? Journal of Safety Research, 2020. https://doi.org/10.1016/j.jsr.2020.02.013

6. Cai WTA, Manousakis JE, Singh B, Kuo J, Jeppe KJ, Francis-Pester E. On?road driving impairment following sleep deprivation difers according to age. Scientifc Reports,v.11, n.21, 2021. https://doi.org/10.1038/s41598-021-99133-y

7. Zhang k, Hassan M. Crash severity analysis of nighttime and daytime highway work zone crashes. Plos one, v.14, n.8, 2019. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0221128

8. Lee M, Howard ME, Horrey WJ, Liang Y, Anderson C, Shreeve MS. High risk of near-crash driving events following night-shift work. Medical Science, v.113, n.1, p. 176–181, 2016. https://doi.org/10.1073/pnas.1510383112

9. Kivelã L, Papadopoulos MR, Antypa N. Chronotype and Psychiatric Disorders. Current Sleep Medicine Reports, v.4, p.94–103, 2018. https://doi.org/10.1007/s40675-018-0113-8

10. Åkerstedt T, Garefelt J, Richter MAA, Westerlund H, Hanson M, Sverke, Kecklund G. Work and Sleep - A Prospective Study of Psychosocial Work Factors, Physical Work Factors, and Work Scheduling. Sleep, v.38, n.7, 2015. https://doi.org/10.5665/sleep.4828

11. Pellegrino P, Moreno CRC, Marqueze EC. Aspects of work organization and reduced sleep quality of airline pilots. Sleep Sci. v.12, n.1, p. 43-48, 2019. https://doi.org/10.5935/1984-0063.20190053

12. Algahtany MA. Secular Trend, Seasonal Variation, Epidemiological Pattern, and Outcome of Traumatic Head Injuries Due to Road Traffc Accidents in Aseer, Saudi Arabia. Int J Environ Res Public Health, n.18, p.6623-6630, 2021. https://doi.org/10.3390/ijerph18126623

13. Paw?owskI W, Goniewicz K, Schwebel DC, Shen J, Goniewicz M. Road traffic injuries in Poland: magnitude and risk factors. European Journal of Trauma and Emergency Surgery, v.45, n.2, october, 2019. https://doi.org/10.1007/s00068-019-01093-6

14. Pokorny P, Jensen JK, Gross F, Pitera K. Safety effects of traffic lane and shoulder widths on two-lane undivided rural roads: A matched case-control study from Norway. Accident Analysis and Prevention, v.144, 2020. https://doi.org/10.1016/j.aap.2020.105614

15. Davis J, Rohlman DS. Winter Weather-Related Crashes during the Commute to Work: An Opportunity for Total Worker Health. Int. J. Environ. Res. Public Health, 2021. https://doi.org/10.3390/ijerph181910268

16. Mao X, Yuan C, Gan J, Zhang S. Risk Factors Affecting Traffic Accidents at Urban Weaving Sections: Evidence from China. Int. J. Environ. Res. Public Health, v.16, 2019. https://doi.org/10.3390/ijerph16091542

17. Sharkey, KM, Fogg, LF, Eastman, CI. Effects of melatonin administration on daytime sleep after simulated night shift work. Chronobiology International, v.37,n.8, p.1165-1179, 2001. https://doi.org/10.1046/j.1365-2869.2001.00256.x.

18. Adam EK., Quinn ME, Tavernier R, McQuillan MT, Dahlke KA, Gilbert KE. Diurnal cortisol slopes and mental and physical health outcomes: A systematic review and meta analysis. Psychoneuroendocrinology, 83, 25-41, 2017. https://doi.org/10.1016/j.psyneuen.2017.05.018

19. Onninen J, Pylkkönen M, Tolvanen A, Sallinen M. Accumulation of sleep loss among shift-working truck drivers. Chronobiology International, v. 38, n. 10, p. 1457-1468, 2021. https://doi.org/10.1080/07420528.2021.1929280

20. Fritz J, VoPham T, Wright KP, Vetter C. A Chronobiological Evaluation of the Acute Effects of Daylight Saving Time on Traffic Accident Risk. Current Biology, v.30, p. 729–735, February, 2020. https://doi.org/10.1016/j.cub.2019.12.045

21. Meesters Y, Gordijn MCM. Seasonal affective disorder, winter type: current insights and treatment options. Psychology Research and Behavior Management, v.9, p.317–327, 2016. https://doi.org/10.2147/PRBM.S114906

22. Zhan Z, Yu Y, Chen T, Xu L, Ou C. Effects of hourly precipitation and temperature on road traffic casualties in Shenzhen, China (2010–2016): A time-stratified case-crossover study. Science of The Total Environment, v.720, 2020. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.137482

23. Wang C, Wang F, Mahmood MA, Ali Q. The Impact of Climate Change, Environment, and Health Worker Density Index on Road Accident Fatalities: Evidence from Top Ten Pollution Emitting Countries. Pol. J. Environ. Stud., v.33, n.4, p.3887-3902, 2024. https://doi.org/10.15244/pjoes/175305

24. Departamento de Estradas de Rodagem do Estado de São Paulo, DER-SP. Volume Diário Médio das Rodovias (VDM). 2023. Disponível em: https://www.der.sp.gov.br/WebSite/MalhaRodoviaria/VolumeDiario.aspx

25. Instituto Nacional de Metereologia – INMET. Temperatura Ambiental Média. 2023. Disponível em: https://portal.inmet.gov.br/dadoshistoricos

26. Tendler A, Bar A, Mendelsohn-Cohen N, Karin O, Kohanim YK, Maimon L, Milo T, Raz M, Mayo A, Tanay A, Alon U. Hormone seasonality in medical records suggests circannual endocrine circuits. PNAS, v.118, n.7, 2021. https://doi.org/10.1073/pnas.2003926118

27. Mccarty R, Josephs, T, Kovtun O, Rosenthal SJ. Enlightened: addressing circadian and seasonal changes in photoperiod in animal models of bipolar disorder. Transl Psychiatry. 11(1):373, 2021. https://doi.org/10.1038/s41398-021-01494-5

28. Miranda-Scippa AMA, Pires MLN; Handfas BW, Marie SKN; Calil HM. Pituitary volume and the effects of phototherapy in patients with seasonal winter depression: a controlled study. Revista Brasileira de Psiquiatria, São Paulo, v. 30, n. 1, p. 50-54, 2008. https://doi.org/10.1590/s1516-44462008000100010

29. Alvarado C, Castillo-Aguilar M, Villegas V, Estrada Goic C, Harris K, Barria P, Moraes MM, Mendes TT, Arantes RME, Valdés-Badilla P, Núñez-Espinosa C. 2023. Physical Activity, Seasonal Sensitivity and Psychological Well-Being of People of Different Age Groups Living in Extreme Environments. Int J Environ Res Public Health. 20(3). DOI: 10.3390/ijerph20031719

30. Cunha TA, Corona RA, Silva DG, Fecury AA, Dias CAM, Araújo HM. Trend in the incidence of commuting accidents among workers in Brazil between 2009 and 2016. Rev Bras Med Trab. 2019;17(4):490–498. DOI:10.5327/Z1679443520190439.

31. Brasil. Ministério do Trabalho e Emprego (MTE). Brasil registra maioria dos acidentes de trabalho com afastamentos curtos. Brasília: MTE; 2025. Publicado em 30 abr 2025. Disponível em: https://www.gov.br/trabalho-e-emprego/pt-br/noticias-e-conteudos/2025/abril/brasil-registra-maioria-dos-acidentes-de-trabalho-com-afastamentos-curtos

32. Brasil. Lei nº 8.213, de 24 de julho de 1991. Dispõe sobre os Planos de Benefícios da Previdência Social e dá outras providências. Diário Oficial da União. 25 jul 1991. Disponível em: https://www.planalto.gov.br/ccivil_03/leis/l8213cons.htm

33. Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA). Impactos socioeconômicos dos acidentes de transporte no Brasil no período de 2007 a 2018. Nota Técnica nº 75. Brasília: IPEA; 2020. (Diretoria de Estudos e Políticas Setoriais de Inovação e Infraestrutura – DISET). doi:10.38116/ntdiset7. Disponível em: https://repositorio.ipea.gov.br/bitstreams/78115c0e-21e5-41ef-a471-86cabe34bc70/download

34. Amaral NF, Silva CB, Felipe LA. Acidentes de trajeto envolvendo motocicletas e sua sazonalidade. Rev Cient Esc Saúde Pública Goiás “Candido Santiago”. 2020;6(1):35-50. Disponível em: file:///C:/Users/User/Downloads/191-Artigo%20em%20formato%20Microsoft%20Word%20(.doc%20ou%20.docx).-586-1-10-20200429.pdf

35. Brasil. Ministério da Saúde. Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN). Brasília: Ministério da Saúde; 2019. Disponível em: https://datasus.saude.gov.br/transferencia-de-arquivos/#