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dc.contributor.authorGomez-Barroso, Diana 
dc.contributor.authorLopez-Cuadrado, Teresa 
dc.contributor.authorLlacer Gil de Ramales, Alicia 
dc.contributor.authorPalmera-Suarez, R 
dc.contributor.authorFernandez-Cuenca, Rafael 
dc.date.accessioned2020-10-14T13:51:34Z
dc.date.available2020-10-14T13:51:34Z
dc.date.issued2015-09
dc.identifier.citationGac Sanit . 2015 Sep;29 Suppl 1:24-9.es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12105/11169
dc.description.abstractObjetivo Estimar las áreas de mayor densidad de accidentes de tráfico en carretera con víctimas mortales a 24 horas por km2/año en la España peninsular, en el periodo de 2008 a 2011, utilizando un sistema de información geográfica. Métodos Se geocodificaron los accidentes según la carretera y el punto kilométrico donde ocurrieron. Se calculó el promedio del vecino más cercano para detectar posibles clusters y obtener el ancho de banda necesario para calcular la densidad de Kernel. Resultados Se analizaron 4775 accidentes, de los cuales el 73,3% se produjeron en carreteras secundarias. La distancia media estimada entre los accidentes fue de 1242 metros, y la distancia media esperada fue de 10.738 metros. El índice del vecino más cercano fue de 0,11, lo que significa que existen agregaciones de accidentes en el espacio. Se obtuvo un mapa con la densidad de Kernel, con una resolución de 1 km2, que permite conocer aquellas áreas donde la densidad es mayor. Conclusiones Esta metodología permite obtener una mayor aproximación al origen de los riesgos de los accidentes de tráfico al tener en cuenta el punto kilométrico. El mapa obtenido permite visualizar aquellas áreas donde hubo una mayor densidad de accidentes. Esto puede ser una ventaja a la hora de tomar decisiones por parte de las autoridades competentes. To estimate the areas of greatest density of road traffic accidents with fatalities at 24 hours per km(2)/year in Spain from 2008 to 2011, using a geographic information system. Accidents were geocodified using the road and kilometer points where they occurred. The average nearest neighbor was calculated to detect possible clusters and to obtain the bandwidth for kernel density estimation. A total of 4775 accidents were analyzed, of which 73.3% occurred on conventional roads. The estimated average distance between accidents was 1,242 meters, and the average expected distance was 10,738 meters. The nearest neighbor index was 0.11, indicating that there were aggregations of accidents in space. A map showing the kernel density was obtained with a resolution of 1 km(2), which identified the areas of highest density. This methodology allowed a better approximation to locating accident risks by taking into account kilometer points. The map shows areas where there was a greater density of accidents. This could be an advantage in decision-making by the relevant authorities.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherElsevieres_ES
dc.relation.isversionofPublisher's versiones_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectAccidentes de tráficoes_ES
dc.subjectAnálisis espaciales_ES
dc.subjectSistemas de información geográficaes_ES
dc.subject.meshAccidents, Traffic es_ES
dc.subject.meshGeographic Information Systems es_ES
dc.subject.meshHumans es_ES
dc.subject.meshRisk Factors es_ES
dc.subject.meshSpain es_ES
dc.subject.meshSpatial Analysis es_ES
dc.titleAnálisis espacial de los accidentes de tráfico con víctimas mortales en carretera en España, 2008-2011es_ES
dc.title.alternativeSpatial analysis of road traffic accidents with fatalities in Spain, 2008-2011.es_ES
dc.typeArtículoes_ES
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.identifier.pubmedID26342409es_ES
dc.format.volume29es_ES
dc.format.numberSuppl 1es_ES
dc.format.page24-9es_ES
dc.identifier.doi10.1016/j.gaceta.2015.02.009es_ES
dc.description.peerreviewedes_ES
dc.identifier.e-issn1578-1283es_ES
dc.relation.publisherversionhttps://doi.org/10.1016/j.gaceta.2015.02.009es_ES
dc.identifier.journalGaceta sanitariaes_ES
dc.repisalud.centroISCIII::Centro Nacional de Epidemologíaes_ES
dc.repisalud.institucionISCIIIes_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES


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