De um modo geral, o termo acidente é usado para denotar eventos que resultam em lesões ou danos físicos indesejados ou não planejados; um modelo de acidente é um esquema conceitual aplicado à análise de tais eventos. (Alguns modelos podem declarar explicitamente que “quase acidentes”—às vezes conhecidos como “quase acidentes”—são cobertos pelo modelo; entretanto, a distinção não é importante para este artigo.) Modelos de acidentes podem servir a propósitos diferentes. Primeiro, eles podem fornecer uma compreensão conceitual de como os acidentes ocorrem. Em segundo lugar, os modelos podem ser usados ​​para registrar e armazenar informações sobre acidentes. Terceiro, eles podem fornecer um mecanismo para investigar acidentes. Esses três objetivos não são totalmente distintos, mas constituem um meio útil de categorização.

Este artigo descreve o MAIM, o Modelo de Informações de Acidentes de Merseyside, que é mais naturalmente adaptado para o segundo propósito - registrar e armazenar informações de acidentes. Seguindo um esboço da justificativa para MAIM, alguns estudos iniciais avaliando o modelo são descritos. O artigo termina com o progresso recente do MAIM, incluindo o uso de “software inteligente” para coletar e analisar informações sobre acidentes com feridos.

Modelagem Antecipada de Acidentes

No modelo de Heinrich (1931), a sequência causal que leva a um acidente foi comparada a uma sequência de cinco peças de dominó caindo, cada uma das quatro primeiras sendo necessária antes que o evento final pudesse ocorrer. Num precursor do MAIM, Manning (1971) concluiu que “os requisitos básicos de uma lesão acidental são a presença de um hospedeiro [um trabalhador, por exemplo] e um objeto ambiental que contribua para o acidente. O hospedeiro ou o objeto ou ambos se movem um em relação ao outro.” Kjellén e Larsson (1981) desenvolveram seu próprio modelo, que postulou dois níveis: a sequência do acidente e os fatores determinantes subjacentes. Em um artigo posterior, Kjellén e Hovden (1993) descreveram o progresso subsequente no contexto de outra literatura e observaram a necessidade de “uso eficiente das informações existentes de relatórios de acidentes de rotina e quase acidentes por meio de um poderoso sistema de recuperação de informações”. Isso foi alcançado para o MAIM.

Justificativa para MAIM

Parece haver um consenso substancial de que informações úteis sobre acidentes não devem se concentrar apenas nas circunstâncias imediatas do dano ou lesão, mas também incluir uma compreensão da cadeia anterior de eventos e fatores que causam a ocorrência da sequência do acidente. Alguns sistemas de classificação iniciais falharam em conseguir isso. Compreensão de objetos, movimentos (de pessoas ou objetos) e eventos eram comumente misturados e eventos sucessivos não eram distinguidos.

Um exemplo simples ilustra o problema. Um trabalhador escorrega em um pedaço de óleo, cai e bate com a cabeça em uma máquina e sofre uma concussão. Podemos facilmente distinguir a causa (imediata) do acidente (escorregar no óleo) e a causa do ferimento (bater com a cabeça na máquina). Alguns sistemas de classificação, entretanto, incluem as categorias “quedas de pessoas” e “choques contra objetos”. O acidente pode ser atribuído a qualquer um deles, embora nenhum deles descreva nem mesmo a causa imediata do acidente (escorregar no óleo) ou fatores causais (como como o óleo caiu no chão).

Essencialmente, o problema é que apenas um fator é considerado em uma situação multifatorial. Um acidente nem sempre consiste em um único evento; pode haver muitos. Esses pontos formaram a base para o desenvolvimento do MAIM por Derek Manning, um médico do trabalho.

Descrição do MAIM

A peça central do acidente é o primeiro imprevisto (indesejado ou não planejado) evento envolvendo o equipamento danificado ou a pessoa ferida (figura 1). Este nem sempre será o primeiro evento no processo de acidente descrito como um evento anterior. No exemplo acima, o escorregão conta como o primeiro imprevisto do acidente. (Dada a presença de manchas de óleo no chão, não é imprevisível que alguém escorregue e caia, mas a pessoa que caminha não prevê isso.)

Figura 1. O Modelo de Acidente MAIM

O comportamento do equipamento ou pessoa é descrito pelo geral atividade na época e uma descrição mais específica do tipo de movimento corporal quando o primeiro evento ocorreu. Os objetos envolvidos são descritos e, para aqueles relacionados a eventos, as características dos objetos incluem posição, movimento e condição. Ocasionalmente, um segundo objeto que se inter-relaciona com o primeiro objeto pode estar envolvido (por exemplo, golpear um cinzel com um martelo).

Conforme mencionado acima, pode haver mais de um evento e o segundo evento também pode ter um objeto (talvez diferente) envolvido nele. Além disso, o equipamento ou a pessoa pode fazer um movimento corporal adicional, como estender a mão para evitar ou amortecer uma queda. Estes podem ser incluídos no modelo. Um terceiro quarto ou evento posterior pode ocorrer antes que a sequência finalmente leve a uma lesão. O modelo pode ser expandido em todas as direções registrando fatores relacionados a cada componente. Por exemplo, ramificações de atividades e movimentos corporais registrariam fatores psicológicos, medicamentos ou limitações físicas de um trabalhador.

Em geral, eventos separados podem ser facilmente distinguidos intuitivamente, mas uma definição mais estrita é útil: um evento é uma mudança inesperada, ou falta de mudança, no estado de energia da situação. (O termo energia inclui energia cinética e potencial.) O primeiro evento é sempre inesperado. Eventos subseqüentes podem ser esperados, até mesmo inevitáveis, após o primeiro evento, mas são sempre inesperados antes do acidente. Um exemplo de falta inesperada de mudança de energia é quando um martelo sendo lançado erra o prego para o qual foi apontado. O exemplo de um trabalhador que escorrega em um pedaço de óleo, cai e bate com a cabeça é uma ilustração. O primeiro evento é o “pé escorregado” – em vez de permanecer imóvel, o pé adquire energia cinética. O segundo evento é “caiu”, quando mais energia cinética é adquirida. Essa energia é absorvida pela colisão da cabeça do trabalhador com a máquina quando ocorre a lesão e a sequência termina. Isso pode ser “plotado” no modelo da seguinte maneira:

1. 1º evento: pé escorregou no óleo.
2. 2º evento: pessoa caiu.
3. 3º evento: cabeçada contra a máquina.

Experiência com MAIM

Uma versão anterior do modelo MAIM foi usada em um estudo de todos os 2,428 acidentes relatados em 1973 em uma fábrica de caixas de câmbio em uma empresa automobilística. (Ver Shannon 1978 para mais detalhes.) As operações incluíam corte e retificação de engrenagens, tratamento térmico e montagem da caixa de engrenagens. O processo de corte produzia lascas e aparas de metal afiadas, e o óleo era usado como refrigerante. Formulários específicos foram usados ​​para coletar informações. Cada acidente foi plotado independentemente no modelo por duas pessoas e as discrepâncias foram resolvidas por meio de discussão. Para cada acidente, os componentes receberam códigos numéricos, para que os dados pudessem ser armazenados em um computador e as análises realizadas. A seguir, esboçamos alguns resultados básicos e apresentamos um exame feito do que foi aprendido especificamente com o uso do modelo.

A taxa de acidentes foi substancialmente reduzida (em cerca de 40%), aparentemente como resultado do estudo que está sendo realizado. Os pesquisadores aprenderam que, devido ao questionamento adicional que o estudo exigia (e o consequente tempo envolvido), muitos funcionários “não se incomodavam” em relatar ferimentos leves. Vários itens de evidência confirmaram isso:

1. A taxa aumentou novamente em 1975, após o término do estudo.
2. A taxa de lesões com afastamento não foi afetada.
3. As visitas ao centro médico para queixas não industriais não foram afetadas.
4. As taxas de acidentes no restante dos terrenos não foram afetadas.

Assim, a taxa reduzida realmente parecia ser um artefato da reportagem.

Outra descoberta interessante foi que houve 217 lesões (8%) para as quais os trabalhadores envolvidos não puderam ter certeza de como ou quando ocorreram. Isso foi descoberto porque os trabalhadores foram explicitamente questionados se tinham certeza do que aconteceu. Normalmente, os ferimentos envolvidos eram cortes ou estilhaços, relativamente comuns devido à natureza do trabalho nesta fábrica.

Dos acidentes restantes, quase a metade (1,102) consistiu em apenas um evento. Acidentes com dois e três eventos foram sucessivamente menos comuns, e 58 acidentes envolveram quatro ou mais eventos. Houve um aumento acentuado na proporção de acidentes com perda de tempo com o aumento do número de ocorrências. Uma possível explicação é que houve um aumento da energia cinética a cada evento, de modo que, com mais eventos, havia mais energia para dissipar quando o trabalhador e o objeto envolvido colidiam.

Um exame mais aprofundado das diferenças entre acidentes com e sem perda de tempo encontrou diferenças muito marcantes nas distribuições de componentes separados do modelo. Por exemplo, quando o primeiro evento foi “escorregão de pessoa”, quase um quarto dos acidentes resultaram em perda de tempo; mas para “corpo perfurado por”, apenas 1% o fez. Para combinações de componentes, tais diferenças foram acentuadas. Por exemplo, com relação aos eventos finais e objetos relacionados, nenhum dos 132 acidentes em que a vítima foi “perfurada por” ou “estilhaçada” resultou em perda de tempo, mas quando o evento final foi “esticado/torcido” com “nenhum objeto envolvido”, 40% das lesões causaram perda de tempo.

Esses resultados contradizem a visão de que a gravidade da lesão é em grande parte uma questão de sorte e a prevenção de todos os tipos de acidentes levaria a uma redução de lesões graves. Isso significa que analisar todos os acidentes e tentar prevenir os tipos mais comuns não afetaria necessariamente aqueles que causam lesões graves.

Um sub-estudo foi conduzido para avaliar a utilidade da informação no modelo. Vários usos potenciais de dados de acidentes foram identificados:

• para medir o desempenho de segurança - até que ponto os acidentes em uma fábrica, ou área de uma fábrica, continuam a ocorrer ao longo do tempo

• identificar causas

• identificar erros (no sentido mais amplo do termo)

• verificar o controle, ou seja, verificar se as medidas de segurança tomadas para evitar algum(is) tipo(s) de acidente são realmente eficazes

• para fornecer uma base de especialização, pois o conhecimento de uma ampla gama de situações e circunstâncias de acidentes pode ajudar a fornecer conselhos sobre prevenção de acidentes.

Três oficiais de segurança (praticantes) avaliaram a utilidade das descrições verbais e dos modelos plotados para uma série de acidentes. Cada um classificou pelo menos 75 acidentes em uma escala de 0 (nenhuma informação útil) a 5 (perfeitamente adequado para uso). Para a maioria dos acidentes, as classificações foram idênticas – ou seja, nenhuma informação foi perdida na transferência das descrições escritas para o modelo. Onde houve perda de informação, foi principalmente apenas um ponto na escala de 0 a 5 – ou seja, apenas uma pequena perda.

A informação disponível, porém, raramente era “perfeitamente adequada”. Isso ocorreu em parte porque os oficiais de segurança estavam acostumados a conduzir investigações detalhadas no local, algo que não foi feito neste estudo porque todos os acidentes relatados, tanto os menores quanto os mais graves, foram incluídos. Deve-se lembrar, no entanto, que as informações plotadas nos modelos foram extraídas diretamente das descrições escritas. Como relativamente pouca informação foi perdida, isso sugeriu a possibilidade de excluir a etapa intermediária. O uso mais difundido de computadores pessoais e a disponibilidade de software aprimorado possibilitam a coleta automatizada de dados - e permitem que listas de verificação sejam usadas para garantir que todas as informações relevantes sejam obtidas. Um programa foi escrito para esse fim e passou por alguns testes iniciais.

Software Inteligente MAIM

O modelo MAIM foi utilizado por Troup, Davies e Manning (1988) para investigar acidentes que causam lesões nas costas. Um banco de dados foi criado em um IBM PC codificando os resultados de entrevistas com pacientes conduzidas por um entrevistador experiente com o modelo MAIM. A análise das entrevistas para obter a descrição do MAIM (figura 2 ) foi feito pelo entrevistador e somente nessa etapa é que os dados foram inseridos no banco de dados. Embora o método fosse bastante satisfatório, havia problemas potenciais em torná-lo acessível ao público em geral. Em particular, duas áreas de especialização eram necessárias - habilidades de entrevista e familiaridade com a análise necessária para formar a descrição MAIM do acidente.

Figura 2. Resumo do acidente conforme registrado pela entrevista do paciente

O software foi desenvolvido por Davies e Manning (1994a) para conduzir uma entrevista com o paciente e produzir um banco de dados de acidentes usando o modelo MAIM. O propósito do software era fornecer duas áreas de especialização – a entrevista e a análise para formar a estrutura do evento MAIM. O software MAIM é, na verdade, um “front-end” inteligente para um banco de dados e, em 1991, estava suficientemente desenvolvido para ser testado em ambiente clínico. O software MAIM foi projetado para interagir com o paciente por meio de “menus” – o paciente seleciona opções de listas que requerem apenas o uso de teclas de cursor e a tecla “Enter”. A escolha de um item da lista de opções afetou de alguma forma o percurso da entrevista e também teve o efeito de registrar informações na parte apropriada da descrição MAIM do acidente. Esse método de coleta de dados eliminou a necessidade de habilidades de ortografia e digitação e também proporcionou uma entrevista repetível e consistente.

A estrutura de eventos do modelo MAIM usa verbos e objetos para formar frases simples. Os verbos em eventos podem ser associados a diferentes cenários de acidentes, e essa propriedade do modelo forma a base para a construção de um conjunto de perguntas encadeadas que formam uma entrevista. As perguntas são apresentadas de tal forma que, em qualquer estágio, apenas escolhas simples são necessárias, quebrando efetivamente o relato complexo do acidente em um conjunto de descrições simples. Uma vez que um verbo de evento tenha sido identificado, substantivos associados podem ser encontrados localizando os objetos para formar uma sentença dando todos os detalhes da descrição do evento particular. É claro que esta estratégia requer o uso de um extenso dicionário de objetos que podem ser pesquisados ​​de forma rápida e eficiente.

O Home Accident Surveillance System (HASS) (Department of Trade and Industry 1987) monitora objetos envolvidos em acidentes, e a lista de objetos usada pelo HASS foi usada como base de um dicionário de objetos para o software MAIM e foi estendida para incluir objetos encontrados no local de trabalho. Os objetos podem ser agrupados em classes e, com essa estrutura, um sistema hierárquico de menus pode ser definido - classes de objetos formam camadas que correspondem a listas de menus. Assim, uma lista encadeada de objetos associados pode ser usada para localizar itens individuais. Por exemplo, o objeto martelo podem ser encontrados selecionando, em ordem: (1) ferramentas, (2) ferramentas manuais e (3) martelo em três listas de menu sucessivas. Um determinado objeto pode potencialmente ser classificado em vários grupos diferentes - por exemplo, uma faca pode ser associada a itens de cozinha, ferramentas ou objetos pontiagudos. Essa observação foi usada para criar links redundantes no dicionário de objetos, permitindo muitos caminhos diferentes para encontrar o objeto desejado. O dicionário de objetos possui atualmente um vocabulário de cerca de 2,000 verbetes abrangendo ambientes de trabalho e lazer.

A entrevista do MAIM também coleta informações sobre atividades no momento do acidente, movimentos corporais, local do acidente, fatores contribuintes, lesões e incapacidades. Todos esses elementos podem ocorrer mais de uma vez em um acidente, e isso se reflete na estrutura do banco de dados relacional subjacente que foi usado para registrar o acidente.

Ao final da entrevista, várias frases que descrevem os eventos do acidente serão gravadas e o paciente é solicitado a colocá-las na ordem correta. Além disso, pede-se ao paciente que relacione as lesões com os eventos registrados. Um resumo das informações coletadas é então apresentado na tela do computador para informações.

Um exemplo de resumo de um acidente visto pelo paciente é mostrado na figura 2 . Este acidente foi sobreposto ao diagrama MAIM na figura 2 . Os detalhes relativos aos fatores e à localização do acidente foram omitidos.

O primeiro evento imprevisto ou não intencional (primeiro evento) envolvendo a pessoa ferida é geralmente o primeiro evento na sequência do acidente. Por exemplo, quando uma pessoa escorrega e cai, o escorregão é normalmente o primeiro evento na sequência do acidente. Se, por outro lado, uma pessoa é ferida por uma máquina porque outra pessoa opera a máquina antes que a vítima esteja livre, o primeiro evento envolvendo a vítima é “preso pela máquina”, mas o primeiro evento na sequência do acidente é “outro uma pessoa operou a máquina prematuramente”. No software MAIM é registado o primeiro evento da sequência do acidente, podendo este decorrer quer do primeiro evento envolvendo o acidentado, quer como um evento precedente (figura 1). Teoricamente, essa forma de ver as coisas pode ser insatisfatória, mas do ponto de vista da prevenção de acidentes, ela identifica o início da sequência de acidentes, que pode então ser direcionada para evitar acidentes semelhantes no futuro. (O termo ação de desvio é usado por algumas autoridades para descrever o início da sequência do acidente, mas ainda não está claro se isso é sempre sinônimo do primeiro evento do acidente.)

Quando o software MAIM foi usado pela primeira vez em um ambiente clínico, ficou claro que havia problemas na avaliação correta de alguns tipos de acidentes “sob os pés”. O modelo MAIM identifica o primeiro imprevisto como ponto de partida da sequência do acidente. Considere dois acidentes semelhantes, um em que um trabalhador intencionalmente pisa em um objeto que se quebra, e um segundo acidente em que um trabalhador involuntariamente pisa em um objeto que se quebra. No primeiro acidente pisar no objeto é um movimento do corpo e o primeiro imprevisto é a quebra do objeto. No segundo acidente pisar no objeto é o primeiro imprevisto no acidente. A resolução desses dois cenários é perguntar: “Você acidentalmente pisou em alguma coisa?” Isso demonstra o quão importante é o desenho correto da entrevista na obtenção de dados precisos. A análise desses dois acidentes permite recomendações de prevenção de acidentes como segue; o primeiro acidente poderia ter sido evitado se o paciente soubesse que o objeto iria quebrar. O segundo acidente poderia ter sido evitado se o paciente soubesse que o objeto era um perigo para os pés.

O software MAIM foi testado com sucesso em três ambientes clínicos, incluindo um projeto de 1 ano no Departamento de Acidentes e Emergências do Royal Liverpool University Hospital. As entrevistas com os pacientes levaram entre 5 e 15 minutos e, em média, dois pacientes foram entrevistados por hora. Ao todo, foram registrados 2,500 acidentes. O trabalho em publicações com base nesses dados está em andamento.

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