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La investigación tuvo como objetivo el desarrollo de un modelo de análisis de losperiodos de servicio de los puestos del servicio médico de urgencias, en un estudio de caso en un tramo de la BR-101 en la región del Gran Florianópolis. La sección se seleccionó de acuerdo con el historial de accidentes, que entre 2007 y 2019 generó 3284víctimas. En términos metodológicos, el primer paso fue obtener el tiempo de viaje entre las dos estaciones de servicio existentes y los sitios de accidente, caracterizando el tiempo de respuesta a la ocurrencia utilizando el modelo estadístico de Monte Carlo. De manera complementaria, se calculó el tiempo de recorrido entre el sitio del accidente y el Hospital Regional de São José, referencia para este tipo de atención en la región, caracterizando el Tiempo Total de Asistencia, utilizando el mismo modelo estadístico. Posteriormente, se volvió a aplicar la metodología utilizando, además de las dos estaciones de servicio existentes, un puesto ficticio adicional, lo que permitió evaluar el efecto de este nuevo puesto en el tiempo de respuesta y el tiempo total de servicio. Los resultados obtenidos indicaron que con la incorporación de una nueva estación de servicio el tiempo promedio de respuesta mejoró de 17,88 minutos a 14,33 minutos, y las víctimas graves que esperaban más de 20 minutos disminuyeron de 29,59% a 7,51%. En el Tiempo Total de Atención el tiempo promedio se redujo de 49,28 minutos a 45,77 minutos, y las víctimas que llegaron a los 60 minutos al hospital disminuyeron de 7,90% a 2,91%. Con base en el método aplicado, es posible concluir que la incorporación de una nueva estación de servicio en el segmento de estudio produce una reducción significativa en los tiempos de respuesta de los servicios de emergencia, contribuyendo directamente al mantenimiento de la vida y a la reducción de los impactos negativos de los accidentes de tránsito.
A pesquisa teve como objetivo o desenvolvimento de um modelo de análise dos tempos de serviço dos postos de atendimento de emergência médica, em um estudo de caso em trecho da BR-101 na região da Grande Florianópolis. O trecho foi selecionado em função do histórico de ocorrência de acidentes, que entre 2007 e 2019 geraram 3284 vítimas. Em termos metodológicos, a primeira etapa foi a obtenção do tempo de viagens entre os dois postos de atendimento atualmente existentes e os locais de acidentes, caracterizando o Tempo de Resposta à ocorrência utilizando o modelo estatístico de Monte Carlo. De forma complementar, foi calculado o tempo de viagem entre o local do acidente e o Hospital Regional de São José, referência para este tipo de atendimento na região, caracterizando o Tempo Total de Atendimento, utilizando o mesmo modelo estatístico. Posteriormente, a metodologia foi reaplicada utilizando além dos dois postos de atendimento existentes um posto fictício adicional, permitindo avaliar o impacto desse novo posto no Tempo de Resposta e Tempo Total de Atendimento. Os resultados obtidos apontaram que com a adição de um novo posto de atendimento o Tempo de Resposta médio melhorou de 17,88 minutos para 14,33 minutos, sendo que as vítimas graves que aguardavam mais de 20 minutos diminuíram de 29,59% para 7,51%. No Tempo Total de Atendimento o tempo médio foi reduzido de 49,28 minutos para 45,77 minutos, e as vítimas que chegavam após 60 minutos ao hospital diminuíram de 7,90% para 2,91%. Com base no método aplicado é possível concluir que que a adição de um novo posto de atendimento no trecho de estudo produz uma redução significativa nos tempos de atendimento e de resposta dos serviços de emergência, contribuindo diretamente com a manutenção da vida e redução dos impactos negativos dos acidentes de trânsito.
The research main goal was to develop a model for analyzing the response times of medical emergency service station in a case study on a segment of BR-101 in the Greater Florianópolis region. The segment was selected due to the history of accidents, which generated 3,284 victims between 2007 and 2019. Methodologically, the first step was obtaining travel times between the two existing emergency service stations and accident locations, characterizing the Response Time to incidents using the Monte Carlo statistical model. Additionally, the travel time between the accident site and the São José Regional Hospital, a reference for this type of service in the region, was calculated to characterize the Total Response Time, using the same statistical model. Subsequently, the methodology was reapplied, incorporating an additional fictitious service station, allowing for an assessment of the impact of this new station on Response Time and Total Response Time. The results showed that with the addition of a new service station, the average Response Time improved from 17.88 minutes to 14.33 minutes, and the seriously injured victims waiting for more than 20 minutes decreased from 29.59% to 7.51%. In terms of Total Response Time, the average time was reduced from 49.28 minutes to 45.77 minutes, and victims arriving at the hospital after 60 minutes decreased from7.90% to 2.91%. Based on the applied method, it can be concluded that adding a new service station in the study area leads to a significant reduction in emergency service response and total response times, directly contributing to preserving lives and reducing the negative impacts of traffic accidents.
