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Revista Brasileira de Epidemiologia (Brazilian Journal of Epidemiology) logoLink to Revista Brasileira de Epidemiologia (Brazilian Journal of Epidemiology)
. 2023 Apr 21;26(Suppl 1):e230006. doi: 10.1590/1980-549720230006.supl.1
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Commuting and work-related accidents among employed Brazilians, National Survey of Health 2013 and 2019

Deborah Carvalho Malta I, Regina Tomie Ivata Bernal II, Nádia Machado de Vasconcelos III, Adalgisa Peixoto Ribeiro IV, Lêda Lúcia Couto de Vasconcelos V, Elaine Leandro Machado IV
PMCID: PMC10176726  PMID: 39440822

ABSTRACT

Objective:

To analyze the prevalence of work-related accidents, according to sociodemographic and occupational variables, in 2013 and 2019.

Methods:

Cross-sectional study using data from the National Survey of Health (PNS) 2013 and 2019. Typical work accidents (WA), commuting accidents (CA), and Total Work Accidents (TWA) were evaluated. Prevalence values and 95% confidence intervals (95%CI) of TWA in 2013 and 2019 were estimated according to the explanatory variables and for Federative Units and capitals. In 2019, the prevalence and 95%CI according to explanatory variables were estimated using prevalence ratios (PR), both crude and adjusted for sex and age group.

Results:

TWA prevalence decreased from 4.96% (95%CI 4.55–5.38) in 2013 to 4.13% (95%CI 3.80–4.46) in 2019. In 2013, the state of Pará prevailed in TWA, and the state of Mato Grosso in 2019. The prevalence of WA and CA in 2019 were: 2.64% (95%CI 2.37–2.91) and 1.60% (95%CI 1.40–1.80). In 2019, the prevalence for TWA were higher for men (PR: 1.92; 95%CI 1.62–2.27); in the 18-29 age group (PR: 2.71; 95%CI 1.99–3.68); people with elementary school and some high school (PR: 2.09; 95%CI 1.57–2.78); and Black individuals (PR: 1.43; 95%CI 1.12–1.84). People without formal employment contract had a lower prevalence of TWA (PR: 0.77; 95%CI 0.66–0.90). WA was higher in rural areas (PR: 1.32; 95%CI 1.09–1.60).

Conclusion:

There was a reduction in TWA between 2013 and 2019. Men, young people, Black people, and individuals with lower level of education, residents in rural areas had higher prevalence of WA in 2019, demonstrating a relationship between health-disease-accident processes.

Keywords: Occupational accidents, Occupational accidents registry, Health surveys, Epidemiological monitoring

INTRODUCTION

Work-related accident is characterized as occurring while working, regardless of the employment relationship (formal or informal), and leads to bodily injury or functional disturbance that results in death, loss, or temporary or permanent reduction of work capacity 1 . Total work accidents (TWA) can be divided into two categories: typical work accidents (WA), which occur in the workplace; and commuting accidents (CA), those suffered by the worker on their way from the residence to the workplace or vice versa, and may happen in any means of transportation, either public or private transport 1 .

According to estimates of the International Labor Organization (ILO), approximately 2.3 million deaths worldwide annually occur due to work-related accidents or illnesses 2 . Work-related illnesses are estimated to reach 160 million victims annually, with substances hazardous to health causing approximately 650 thousand deaths per year 2 . There are also approximately 340 million TWA per year 2 , and the industry and construction sectors have the highest accident rates, predominantly affecting workers at extreme ages 3 . Even with such high numbers, the ILO highlights the high underreporting of occupational accidents and diseases, including fatal accidents, due to poor working conditions in most countries 2 .

In Brazil, between 2012 and 2021, 6.2 million work-related accident communications (WAC) were recorded. Moreover, in those 10 years, 22,954 people died in work accidents. In 2021 alone, 571,800 accidents and 2,487 deaths associated with work were reported, an increase of 30% compared with 2020 4 .

Work-related accidents are preventable and have a great impact on productivity and the economy in addition to causing suffering to workers 5 . The costs of accidents include direct costs, with indemnities, expenses regarding medical care, judicial costs, social security costs; and indirect ones, with losses in production, reduced productivity, hours absent from work, among others. Between 2012 and 2021, the Brazilian social security expenditure exceeded BRL 120 billion with accident expenses alone, and approximately 469 million working days were lost 4 . This scenario reflects the low effectiveness of policies and programs to prevent health problems at work 5 .

Information on accidents and occupational or work-related diseases is fundamental for recognizing the urgency and prioritization of actions aimed at improving the working and health conditions of workers. The Brazilian Ministry of Labor and Social Security gathers information on work-related accidents according to WAC records and accident benefits granted by the National Social Security Institute (Instituto Nacional do Seguro Social – INSS) 6 . However, these data only cover employees with a formal employment contract, slightly more than half of the population employed in the country. The population with informal work has grown, especially after 2015, due to the economic crisis, the austerity policies implemented 7 , and the labor reform that took place in 2017, which relaxed labor laws, reducing the proportion of workers with formal work relationship in the country 8,9 .

The 2013 National Survey of Health (Pesquisa Nacional de Saúde – PNS) raised questions about work accidents in its questionnaire and showed that CA accounted for 30% of TWA 10 . In 2019, these questions were repeated, but the Brazilian Institute of Geography and Statistics (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE) did not include commuting accidents in the estimation of the TWA prevalence disclosed, resulting in values lower than the actual ones 11 . Thus, the present study becomes paramount to re-estimate the prevalence of TWA in 2019, including both typical work accidents and commuting accidents and allowing a comparison with PNS 2013.

Therefore, the aim of this study was to analyze the prevalence of work-related accidents, according to sociodemographic and occupational variables, in 2013 and 2019.

METHODS

Study design and data source

This is a cross-sectional study that analyzed data from PNS 2013 and 2019 11–14 . The PNS sample was drawn by clustering sampling in three stages of selection: census tracts or set of sectors (primary units), households (secondary units), and adult residents (tertiary units) 11,12 .

In 2013, residents were interviewed in 64,348 households, and 60,202 interviews were conducted with adults (18 years or older). Of these, 36,442 individuals reported being employed during the reference week (from July 21 to July 27, 2013). In 2019, the expected sample of PNS 2019 was 108,525 households and data were collected in 94,114 households. Of these, 52,475 individuals, aged 18 years and over, reported being employed in the reference week (from July 21 to July 27, 2019) 11,12 .

Variables

For the outcome variables, the present study considered work-related accident as the one that occurs while working and commuting from the residence to work, or vice versa, as recommended by Law No. 8.213 of July 24, 1991 1 . For the analyzed indicators, the considered denominator was the number of individuals who reported being employed in the reference week. The analyzed outcome variables were:

  1. Work accidents (WA) — percentage of individuals aged 18 years or older who have been involved in work accidents in the last 12 months;

  2. Commuting accidents (CA) — percentage of individuals aged 18 years or older who were involved in traffic accidents in the last 12 months when they were working, going to or returning from work;

  3. Total work accidents (TWA) — percentage of individuals aged 18 years or older who were involved in total work accidents (accidents at work or while commuting to work).

The analyzed explanatory variables were:

  1. sociodemographic variables: sex (men and women), age group (18 to 29, 30 to 39, 40 to 59, 60 years or over), level of education (without formal education and some elementary school; elementary school and some high school; high school and some college; college degree), race/skin color (White, Black, mixed-race, other [Asian and Indigenous peoples]), place of residence (urban or rural), housing region (North, Northeast, Midwest, Southeast, and South);

  2. occupation variables: type of work (domestic worker, military, private sector, public sector, employer, independent business owner, unpaid), formal employment contract (yes or no).

Statistical analysis

For 2013 and 2019, the prevalence values and confidence intervals of 95% (95%CI) of TWA were estimated, according to the explanatory variables. To evaluate the differences in prevalence in the two years, the crude (PRc) prevalence ratios (PR) were estimated using the Poisson regression model with robust variation. The prevalence and 95%CI of TWA were also estimated according to Federative Units (FU) and capitals in both years.

For PNS 2019, the prevalence and 95%CI of all indicators (WA, CA, and TWA) were estimated, according to the explanatory variables, and PRc, by the Poisson regression model with robust variation. PR adjusted by sex and age group (PRadj) were estimated because they are potential confounders 2,10 .

The data were analyzed in the Stata 16.0 software by the survey module, which considers the effects of complex sampling and sample weights, with the correction of nonresponse and adjustments of population totals.

Ethical aspects

All participants gave their consent at the time of the interview. The research was approved by the National Commission of Ethics in Research for Human Beings of the Brazilian Ministry of Health (Opinions No. 328.159, for the 2013 edition, and No. 3.529.376, for the 2019 edition).

RESULTS

When comparing the prevalence of TWA in 2013 and 2019, we observed a reduction from 4.96% (95%CI 4.55–5.38) to 4.13% (95%CI 3.80–4.46) (PRc: 0.83; 95%CI 0.71–0.95). This reduction was significant among men (PRc: 0.85; 95%CI 0.74–0.98), in the age groups 30 to 39 years (PRc: 0.75; 95%CI 0.62–0.92) and 60 years or over (PRc: 0.62; 95%CI 0.40–0.96), for White (PRc: 0.80; 95%CI 0.66–0.96) and Black individuals (PRc: 0.69; 95%CI 0.49–0.97) and residents in the urban area (PRc: 0.84; 95%CI 0.73–0.95) (Table 1).

Table 1. Prevalence, crude prevalence ratio, and 95% confidence interval of employed adults who were involved in work-related accidents in the last 12 months, according to sociodemographic variables. National Survey of Health 2013 and 2019, Brazil.

Variables Total work accidents
2013 (A)
(n=36,442)
% (95%CI)		 2019 (B)
(n=52,475)
% (95%CI)		 PRc (B/A)
% (95%CI)
Total 4.96 (4.55–5.38) 4.13 (3.80–4.46) 0.83 (0.71–0.95)
Sex
Men 6.16 (5.51–6.82) 5.24 (4.76–5.73) 0.85 (0.74–0.98)
Women 3.36 (2.89–3.84) 2.73 (2.34–3.13) 0.81 (0.66–1.00)
Age group (years)
18 to 29 5.91 (5.04–6.79) 5.78 (4.92–6.65) 0.98 (0.79–1.21)
30 to 39 5.41 (4.64–6.19) 4.07 (3.50–4.65) 0.75 (0.62–0.92)
40 to 59 4.19 (3.60–4.78) 3.65 (3.18–4.12) 0.87 (0.72–1.06)
60 or over 3.49 (2.31–4.67) 2.17 (1.59–2.75) 0.62 (0.40–0.96)
Level of education
No formal education/some elementary school 5.52 (4.81–6.22) 4.64 (4.07–5.22) 0.84 (0.71–1.00)
Elementary school/some high school 6.41 (5.13–7.69) 5.63 (4.52–6.77) 0.88 (0.66–1.17)
High school/some college 4.91 (4.15–5.66) 4.18 (3.63–4.74) 0.85 (0.70–1.05)
College degree 2.66 (1.92–3.39) 2.28 (1.82–2.75) 0.86 (0.61–1.21)
Race/skin color
White 4.24 (3.67–4.80) 3.38 (2.95–3.82) 0.80 (0.66–0.96)
Black 7.23 (5.39–9.07) 5.00 (3.88–6.11) 0.69 (0.49–0.97)
Mixed-race 5.34 (4.73–5.96) 4.71 (4.20–5.23) 0.88 (0.75–1.04)
Others 4.03 (1.89–6.16) 2.41 (0.76–4.07) 0.60 (0.25–1.43)
Place of residence
Urban 4.82 (4.37–5.28) 4.03 (3.67–4.39) 0.84 (0.73–0.95)
Rural 5.96 (5.02–6.89) 4.85 (4.22–5.48) 0.81 (0.66–1.00)
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Missing data were not presented. Values in bold are statistically significant (p<0.05); A: 2013; B: 2019; 95%CI: 95% confidence interval; PRc: crude prevalence ratio.

Among the federative units with the highest prevalence of TWA in 2013 were Pará (9.16%; 95%CI 6.5–11.82), Maranhão (6.35%; 95%CI 4.30–8.41), Paraná (6.18%; 95%CI 4.61–7.76), and Mato Grosso (6.07%; 95%CI 3.77–8.36). In 2019, the highest prevalence values were observed in Mato Grosso (6.23%; 95%CI 4.44–8.01), Roraima (6.12%; 95%CI 4.46–7.77), Rondônia (5.72%; 95%CI 4.10–7.33), and Amapá (5.33%; 95%CI 3.37–7.29) (Figure 1A). The analysis of PRc showed that there was a significant reduction in TWA between 2013 and 2019 for the states of Pará (PRc: 0.51; 95%CI 0.35–0.76), Alagoas (PRc: 0.60; 95%CI 0.36–0.98), Paraná (PRc: 0.65; 95%CI 0.44–0.96), and the Federal District (PRc: 0.48; 95%CI 0.31–0.75), in addition to the North (PRc: 0.67; 95%CI 0.52–0.85) and Northeast regions (PRc: 0.81; 95%CI 0.68–0.96) (Table 1, Supplementary Material (125.9KB, pdf) ).

Figure 1. Prevalence of 2013 and 2019 of Brazilian employed adults who were involved in work-related accidents in the 12 months prior to the interview, in the states (A) and in the capitals (B). National Survey of Health 2013 and 2019, Brazil.

Figure 1

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Among Brazilian capitals, the highest prevalence values of TWA in 2013 were identified in Belém (7.81%; 95%CI 3.47–12.14), Porto Velho (7.35%; 95%CI 4.46–10.24), Fortaleza (6.49%; 95%CI 2.3–10.68), and Boa Vista (6.45%; 95%CI 4.29–8.61). In PNS 2019, higher prevalence values were found in Fortaleza (7.36%; 95%CI 4.2–10.51), Boa Vista (6.57%; 95%CI 4.5–8.65), Porto Alegre (6.02%; 95%CI 3.66–8.39), and Porto Velho (5.82%; 95%CI 3.85–7.79) (Figure 1B). We identified significant reductions between the two surveys in Belém (PRc: 0.45; 95%CI 0.21–0.95), Salvador (PRc: 0.42; 95%CI 0.23–0.80), and Goiânia (PRc: 0.35; 95%CI 0.15–0.79) (Table 2, Supplementary Material (125.9KB, pdf) ).

In 2019, 4.13% (95%CI 3.80–4.46) of the Brazilian employed population reported having suffered a work-related accident in the 12 months prior to the survey; 2.64% (95%CI 2.37–2.91) reported an accident at work and 1.60% (95%CI 1.40–1.80), while commuting. Workplace accidents were more frequent for men (PRadj: 1.76; 95%CI 1.42–2.20), those aged 18 to 29 years (PRadj: 2.22; 95%CI 1.53–3.23), 30 to 39 years (PRadj: 1.70; 95%CI 1.19–2.42), and 40 to 59 years (PRadj: 1.76; 95%CI 1.25–2.48), compared with those aged 60 years or over; those without formal education and with some elementary school (PRadj: 2.64; 95%CI 1.89–3.67), with elementary school and some high school (PRadj: 2.53; 95%CI 1.69–3.77), and with high school and some college (PRadj: 1.87; 95%CI 1.35–2.59), compared with those with college degree; and Black (PRadj: 1.53; 95%CI 1.12–2.08) and mixed-race people (PRadj: 1.34; 95%CI 1.07–1.69), compared with White people. WA in workers who live in rural areas were higher (PRadj: 1.32; 95%CI 1.09–1.60). Workers of other races (PRadj: 0.44; 95%CI 0.24–0.80) and those without a formal employment contract (PRadj: 0.78; 95%CI 0.63–0.96) had a lower frequency of this type of accident. Conversely, commuting accidents were more frequent among men (PRadj: 2.17; 95%CI 1.66–2.84), in the age groups 18 to 29 years (PRadj: 4.18; 95%CI 2.37–7.37) and 30 to 39 years (PRadj: 2.51; 95%CI 1.42–4.43), compared with the age group of 60 years or over; and in workers with elementary school and some high school (PRadj: 1.66; 95%CI 1.12–2.47), compared with those with college degree. Workers from the Southeast had a lower prevalence (PRadj: 0.59; 95%CI 0.41–0.83) compared with workers from the North. Domestic workers (PRadj: 0.24; 95%CI 0.09–0.62), compared with unpaid and those without a formal employment contract (PRadj: 0.75; 95%CI 0.58–0.97), had a lower frequency of this type of accident (Table 2).

Table 2. Prevalence, adjusted prevalence ratio, and 95%CI of employed adults who were involved in work-related accidents in the last 12 months, according to sociodemographic and occupational variables (n=52,475). National Survey of Health 2019, Brazil.

Variables Work accidents Commuting accidents Total work accidents
% (95%CI) PRadj (95%CI) % (95%CI) PRadj (95%CI) % (95%CI) PRadj(95%CI)
Total 2.64 (2.37–2.91) – 1.60 (1.40–1.80) – 4.13 (3.80–4.46) –
Sociodemographic variables
Sex
Men 3.27 (2.86–3.67) 1.76 (1.42–2.20) 2.11 (1.81–2.41) 2.17 (1.66–2.84) 5.24 (4.76–5.73) 1.92 (1.62–2.27)
Women 1.86 (1.52–2.19) 1.00 (-) 0.97 (0.74–1.19) 1.00 (-) 2.73 (2.34–3.12) 1.00 (-)
Age group (years)
18 to 29 3.31 (2.61–4.01) 2.22 (1.53–3.23) 2.78 (2.20–3.35) 4.18 (2.37–7.37) 5.78 (4.92–6.65) 2.71 (1.99–3.68)
30 to 39 2.50 (2.04–2.97) 1.70 (1.19–2.42) 1.65 (1.29–1.99) 2.51 (1.42–4.43) 4.07 (3.50–4.65) 1.93 (1.43–2.60)
40 to 59 2.59 (2.18–3.00) 1.76 (1.25–2.48) 1.11 (0.86–1.36) 1.70 (0.96–3.01) 3.65 (3.18–4.12) 1.73 (1.29–2.32)
60 or over 1.51 (1.05–1.97) 1.00 (-) 0.68 (0.32–1.03) 1.00 (-) 2.17 (1.59–2.75) 1.00 (-)
Level of education
No formal education/some elementary school 3.32 (2.83–3.84) 2.64 (1.89–3.67) 1.44 (1.13–1.74) 1.40 (0.96–2.04) 4.64 (4.07–5.22) 2.02 (1.58–2.58)
Elementary school/some high school 3.55 (2.55–4.58) 2.53 (1.69–3.77) 2.24 (1.66–2.81) 1.66 (1.12–2.47) 5.63 (4.52–6.77) 2.09 (1.57–2.78)
High school/some college 2.56 (2.15–2.98) 1.87 (1.35–2.59) 1.76 (1.39–2.14) 1.35 (0.93–1.97) 4.18 (3.63–4.74) 1.60 (1.25–2.04)
College degree 1.24 (0.89–1.60) 1.00 (-) 1.05 (0.74–1.36) 1.00 (-) 2.28 (1.82–2.75) 1.00 (-)
Race/skin color
White 2.15 (1.79–2.51) 1.00 (-) 1.36 (1.08–1.63) 1.00 (-) 3.38 (2.95–3.82) 1.00 (-)
Black 3.35 (2.48–4.25) 1.53 (1.12–2.08) 1.81 (1.20–2.41) 1.27 (0.87–1.86) 5.00 (3.88–6.11) 1.43 (1.12–1.84)
Mixed-race 2.99 (2.56–3.44) 1.34 (1.07–1.69) 1.80 (1.49–2.11) 1.23 (0.94–1.60) 4.71 (4.20–5.23) 1.32 (1.12–1.57)
Others 0.96 (0.40–1.51) 0.44 (0.24–0.80) 1.54 (0.03–3.11) 1.08 (0.38–3.08) 2.41 (0.76–4.07) 0.69 (0.34–1.41)
Place of residence
Urban 2.51 (2.21–2.80) 1.00 (-) 1.64 (1.42–1.86) 1.00 (-) 4.03 (3.67–4.39) 1.00 (-)
Rural 3.56 (3.03–4.10) 1.32 (1.09–1.60) 1.35 (0.98–1.71) 0.74 (0.54–1.01) 4.85 (4.22–5.48) 1.11 (0.94–1.30)
Regions
North 2.46 (2.01–2.91) 1.00 (-) 2.43 (1.89–2.97) 1.00 (-) 4.69 (4.00–5.38) 1.00 (-)
Northeast 2.57 (2.18–2.95) 1.07 (0.84–1.35) 1.75 (1.42–2.07) 0.75 (0.56–1.00) 4.16 (3.69–4.64) 0.91 (0.76–1.10)
Southeast 2.60 (2.09–3.10) 1.11 (0.85–1.45) 1.31 (0.95–1.66) 0.59 (0.41–0.83) 3.80 (3.19–4.42) 0.87 (0.70–1.07)
South 2.85 (2.30–3.38) 1.21 (0.93–1.57) 1.68 (1.27–2.10) 0.75 (0.54–1.05) 4.47 (3.80–5.14) 1.01 (0.82–1.24)
Midwest 2.90 (2.22–3.58) 1.21 (0.90–1.63) 1.90 (1.41–2.39) 0.83 (0.59–1.16) 4.66 (3.77–5.55) 1.03 (0.81–1.31)
Occupational variables
Type of work
Domestic worker 1.80 (1.25–2.35) 1.72 (0.75–3.96) 0.39 (0.20–0.58) 0.24 (0.09–0.62) 2.18 (1.60–2.76) 0.79 (0.41–1.52)
Military 1.98 (0.22–4.19) 1.11 (0.28–4.36) 3.41 (0.92–5.89) 0.95 (0.32–2.82) 5.30 (2.02–8.58) 1.02 (0.43–2.42)
Private sector 3.28 (2.78–3.78) 2.15 (0.97–4.79) 2.06 (1.71–2.42) 0.70 (0.31–1.58) 5.18 (4.60–5.78) 1.19 (0.64–2.19)
Public Sector 1.96 (1.30–2.62) 1.52 (0.65–3.58) 0.97 (0.69–1.25) 0.47 (0.20–1.10) 2.93 (2.22–3.65) 0.85 (0.44–1.62)
Employer 1.75 (0.95–2.55) 1.21 (0.49–3.02) 1.01 (0.01–2.01) 0.43 (0.12–1.49) 2.71 (1.46–3.97) 0.69 (0.32–1.48)
Independent business owner 2.31 (1.97–2.66) 1.61 (0.72–3.58) 1.43 (1.11–1.74) 0.58 (0.25–1.34) 3.61 (3.15–4.08) 0.91 (0.49–1.69)
Unpaid 1.27 (0.28–2.26) 1.00 (-) 2.42 (0.46–4.38) 1.00 (-) 3.59 (1.42–5.76) 1.00 (-)
Formal employment contract
Yes 3.19 (2.64–3.74) 1.00 (-) 2.06 (1.65–2.47) 1.00 (-) 5.09 (4.44–5.75) 1.00 (-)
No* 2.31 (2.04–2.58) 0.78 (0.63–0.96) 1.33 (1.12–1.53) 0.75 (0.58–0.97) 3.56 (3.22–3.89) 0.77 (0.66–0.90)
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Missing data were not presented.

*

Missing data were classified as category “No”; values in bold are statistically significant (p<0.05). PRadj: prevalence ratio adjusted by sex and age; 95%CI: 95% confidence interval.

With regard to TWA, they were positively associated with: men (PRadj: 1.92; 95%CI 1.62–2.27), younger age groups ([18 to 29 years – PRadj: 2.71; 95%CI 1.99–3.68], [30 to 39 years – PRadj: 1.93; 95%CI 1.43–2.60], [40 to 59 years – PRadj: 1.73; 95%CI 1.29–2.32]), in relation to 60 years or over; lower levels of education ([without formal education and some elementary school – PRadj: 2.02; 95%CI 1.58–2.58], [elementary school and some high school – PRadj: 2.09; 95%CI 1.57–2.78], [high school and some college – PRadj: 1.60; 95%CI 1.25–2.04]), in relation to college degree; and Black (PRadj: 1.43; 95%CI 1.12–1.84) and mixed-race skin colors (PRadj: 1.32; 95%CI 1.12–1.57), compared with White individuals. Conversely, TWA was negatively associated with the absence of a formal employment contract (PRadj: 0.77; 95%CI 0.66–0.90) in relation to those who had it (Table 2).

DISCUSSION

In this study, we verified a reduction in TWA between 2013 and 2019. In 2019, the main victims of TWA were men, young people, Black and mixed-race individuals, those with lower level of education and who had a formal employment contract. Typical work accidents were more frequent among rural workers, and commuting accidents had no difference between urban and rural. In 2019, the report of work-related accidents occurred in about 4% of the active population, and commuting accidents corresponded to about 38% of the total accidents. In 2013, the state of Pará prevailed in TWA and, in 2019, the highest prevalence was in Mato Grosso.

We verified disparities between FU, with worse results in Pará, Roraima, Mato Grosso, and Mato Grosso do Sul. Data from the Brazilian Ministry of Social Security and Social Assistance highlight the worst results of work accidents in the North and Northeast states of the country 13 . However, in the comparison between 2013 and 2019, these two regions showed significant reductions in prevalence, while states of the Midwest prevailed. This high prevalence of TWA in the Midwest can be explained by the large number of rural workers and the high occurrence of work accidents in the rural area. Occupational accidents involving machinery and equipment result in amputations and other serious injuries in a frequency 15 times higher than other causes, generating three times more fatal accidents than the general average 4 .

Mato Grosso is the second state with the highest prevalence of accident notification, with 150 cases per 10 thousand workers, behind Rio Grande do Sul. The state recorded over 10 thousand work-related accidents in 2021 and, in the last 10 years (2012 to 2021), most of the accidents were caused by the operation of machinery and equipment (15%) 4 . Regarding mortality, Mato Grosso occupies the first position with 14 deaths per 10 thousand workers 4 . This accident occurrence profile may be related to the productive profile of the state, in which agriculture employs about 70% of the economically active population of the municipalities 14 .

This scenario shows the need for adequate training of workers and greater supervision regarding compliance with safety standards, especially Regulatory Standard No. 12 (NR-12) of the Brazilian Ministry of Labor and Social Security 15 , on Safety at Work in Machinery.

The PNS 2019 identified that about 38% of TWA occurred while commuting to the workplace, a percentage higher than that found in PNS 2013 (30%) 10 . According to the provisions of Art. 21, Item IV, Subitem d, of Law No 8.213/1991, the commuting accident guarantees the injured worker the same rights as a typical work accident 1 . However, on November 12, 2019, the Provisional Presidential Decree (Medida Provisória – MP) No. 905 16 established that commuting accidents should not confer on the employee the same rights as work accidents. Because it is provisional, this MP was not converted into law and expired on April 21, 2020. Thereafter, the intended flexibility also ceased to exist and, consequently, commuting and the work-related accidents are equal before law 1 .

Data from emergency care for work-related injuries also indicate that, among work accidents, 31.3% were related to transportation 17 . It is worth highlighting that the increase in activities involving motorcycles, used for transportation/commuting between work and residence and as a work instrument (motorcycle taxi, freight shipping, among others), may have contributed to the increase in these accidents. In addition, there was a 53% increase in motorcycle deaths from 1990 to 2019, and the mortality rate for men increased from 7.3/100 thousand (1990) to 11.7/100 thousand inhabitants (2019) 18 .

Findings of PNS 2019 are in agreement with other studies that indicate that men, young people (18 to 39 years old), mixed-race and Black individuals, workers with lower level of education and lower income are more exposed to accidents 3,17,19–21 .

According to the literature, the sectors with the highest WA rates are industry and construction, which employ more male workers, with low qualifications and lower levels of education — therefore with greater social vulnerability and accident occurrence 4,22–24 . The greater accident occurrence among young people may be related to less experience in the profession, lower qualification, and exposure to high-risk jobs such as construction 25 .

The study pointed out that the prevalence of WA in rural areas was about 30% higher than in urban areas; nonetheless, there were no differences concerning CA between urban and rural areas. Previous studies have indicated a higher prevalence of work accidents in the rural area 25,26 , which can be explained by the specificities of the present study, with risks inherent in the management of animals, machinery, exposure to sharp-edged, contaminated materials and, often, these risks are increased by the workers’ low level of education and training. The importance of PNS for this record is noteworthy, because notifications of accidents in the urban area are historically higher, which is due to greater access to healthcare services in this area, combined with informal work in the field, leading to underreporting and minimization of the risks of accidents 26 .

The highest occurrence of TWA in workers with formal employment contract is in accordance with previous studies 27,28 . However, other studies report a higher prevalence of TWA among workers with an informal employment contract (54.3%) 19 . Therefore, these results should be better investigated, considering other variables of the health-disease-work process.

A study comparing official data from the Brazilian Ministry of Social Security and data released by the PNS in 2013 verified that PNS found seven times more accidents at work than the data on accidents recorded by Social Security 13 . Ministry data include only workers with formal employment relationship, excluding informal workers 13,17 , in such a way that monitoring TWA by the PNS becomes paramount.

Nevertheless, since 2015, Brazil has experienced a crisis scenario for workers, with increased unemployment, reduced protection guaranteed by public policies, and implementation of austerity measures 7 . The Labor Reform, sanctioned on July 13, 2017 by President Michel Temer, Law No. 13.467 29 , relaxed labor relations, increased the number of workers in informality, and precarious work 8 . The large share of informal workers is not considered in official statistics, which can make TWA even more underreported 30 .

Finally, we emphasize that data from the PNS 2019 were collected in the year before the COVID-19 pandemic. The health crisis may have affected the occurrence of TWA, as the increase in informality, in addition to delivery workers who use bicycles and motorcycles, may have directly impacted work safety 31,32 .

Among the limitations of the study, we point out those inherent in cross-sectional studies such as limitation in the determination of causality. Furthermore, the data are self-reported, and there can be differences in the interviewees’ understanding, recall bias, and under- or overestimation of the mentioned values, which may have influenced the results.

This is the first study comparing TWA data between PNS 2013 and 2019, enabling the recognition of the situation of this hazard in the country and its evolution in recent years. The sample size of representative coverage of the Brazilian adult population and the adopted research procedures strengthen the reliability of the data.

All in all, this study showed that there was a reduction in TWA in Brazil between 2013 and 2019, with important vulnerabilities to this hazard among men, mixed-race and Black individuals, young people and those with lower levels of education. Typical work accidents were up to 32% higher in rural areas and commuting accidents increased in 2019. Considering that labor rights and safety at work are part of the Sustainable Development Goals of the 2030 Agenda for Sustainable Development 33 , this study allows identifying priority groups for implementing agendas of actions aimed at preventing work-related accidents. Thus, there must be an intersectoral collaboration aimed not only at reducing costs for the economy and social security, but mainly at the well-being of workers and social equity.

ACKNOWLEDGMENTS:

The authors would like to thank the National Council for Scientific and Technological Development (CNPq) for granting the productivity scholarship to author Deborah Carvalho Malta.

Funding Statement

FUNDING: Secretaria de Vigilância em Saúde, Ministério da Saúde (MS). TED 66/2018.

Footnotes

FUNDING: Secretaria de Vigilância em Saúde, Ministério da Saúde (MS). TED 66/2018.

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Acidentes no deslocamento e no trabalho entre brasileiros ocupados, Pesquisa Nacional de Saúde 2013 e 2019

Deborah Carvalho Malta I, Regina Tomie Ivata Bernal II, Nádia Machado de Vasconcelos III, Adalgisa Peixoto Ribeiro IV, Lêda Lúcia Couto de Vasconcelos V, Elaine Leandro Machado IV

RESUMO

Objetivo:

Analisar as prevalências de acidentes de trabalho, segundo variáveis sociodemográficas e ocupacionais, em 2013 e 2019.

Métodos:

Estudo transversal utilizando dados da Pesquisa Nacional de Saúde (PNS) 2013 e 2019. Avaliou-se os acidentes de trabalho típico (AT), de descolamento (AD) e de trabalho totais (ATT). As prevalências e os intervalos de confiança de 95% (IC95%) de ATT em 2013 e 2019 foram estimadas segundo as variáveis explicativas, unidades da Federação e capitais. Em 2019, foram calculadas as prevalências e IC95% segundo variáveis explicativas e razões de prevalência (RP) bruta e ajustada por sexo e faixa etária.

Resultados:

A prevalência de ATT passou de 4,96% (IC95% 4,55–5,38) em 2013 para 4,13% (IC95% 3,80–4,46) em 2019. Em 2013, o Pará liderou em prevalência de ATT e, em 2019, a maior prevalência foi em Mato Grosso. As prevalências de AT e AD em 2019 foram, respectivamente, 2,64% (IC95% 2,37–2,91) e 1,60% (IC95% 1,40–1,80). Em 2019, as prevalências para ATT foram mais elevadas para homens (RP: 1,92; IC95% 1,62–2,27); faixa etária de 18 a 29 anos (RP: 2,71; IC95% 1,99–3,68); pessoas com ensino fundamental completo/médio incompleto (RP: 2,09; IC95% 1,57–2,78); e pessoas de cor preta (RP: 1,43; IC95% 1,12–1, 84), e menor em pessoas sem carteira de trabalho (RP: 0,77; IC95% 0,66–0,90). AT foi maior na zona rural (RP: 1,32; IC95% 1,09–1,60).

Conclusão:

Houve redução dos ATT entre 2013 e 2019. Homens, jovens, pretos e indivíduos com menor escolaridade, trabalhadores da zona rural, apresentaram maiores prevalências de AT em 2019, demonstrando uma relação dos processos saúde-doença-acidente.

Palavras-chave: Acidentes de trabalho, Notificação de acidentes de trabalho, Inquéritos epidemiológicos, Vigilância epidemiológica

INTRODUÇÃO

O acidente de trabalho é caracterizado como aquele que ocorre no exercício do trabalho, independentemente do vínculo (formal ou não), e produz lesão corporal ou perturbação funcional que resulte em morte, perda ou redução temporária ou permanente da capacidade para o trabalho 1 . Podem-se dividir os acidentes de trabalho totais (ATT) em duas categorias: os acidentes de trabalho típicos (AT), que ocorrem no local de trabalho; e os acidentes de deslocamento (AD), aqueles sofridos pelo trabalhador no percurso da residência para o local de trabalho ou vice-versa, podendo acontecer em qualquer meio de locomoção, seja no transporte público ou em veículo próprio 1 .

Segundo estimativas da Organização Internacional do Trabalho (OIT), anualmente ocorrem aproximadamente 2,3 milhões de mortes em todo o mundo devido a acidentes de trabalho ou doenças relacionadas ao trabalho 2 . Estima-se que as doenças relacionadas ao trabalho atinjam anualmente 160 milhões de vítimas, sendo que as substâncias perigosas à saúde causam aproximadamente 650 mil mortes por ano 2 . Há, ainda, aproximadamente 340 milhões de ATT por ano 2 , e os setores da indústria e da construção civil têm as taxas de acidentes mais elevadas, afetando predominantemente os trabalhadores nos extremos de idade 3 . Mesmo com números tão altos, a OIT destaca a elevada subnotificação de acidentes e doenças ocupacionais, incluindo acidentes fatais, devido às precárias condições de trabalho na maioria dos países 2 .

No Brasil, entre 2012 e 2021, houve o registro de 6,2 milhões de comunicações de acidente de trabalho (CAT). Ainda, nesses 10 anos, 22.954 pessoas morreram em acidentes de trabalho. Apenas em 2021, foram comunicados 571,8 mil acidentes e 2.487 óbitos associados ao trabalho, com aumento de 30% em relação a 2020 4 .

Os acidentes de trabalho são evitáveis e causam grande impacto sobre a produtividade e a economia, além de sofrimento ao trabalhador 5 . Os custos de acidentes incluem os diretos, com indenizações, gastos em assistência médica, custos judiciais, custos com previdência, e os indiretos, com perdas na produção, redução da produtividade, horas paralisadas, entre outras. O gasto previdenciário brasileiro, entre 2012 e 2021, ultrapassou os R$ 120 bilhões somente com despesas acidentárias, e foram perdidos cerca de 469 milhões de dias de trabalho 4 . Esse cenário reflete a baixa efetividade das políticas e dos programas de prevenção de agravos à saúde no trabalho 5 .

Informações sobre os acidentes e as doenças do trabalho ou relacionadas ao trabalho são fundamentais para o reconhecimento da urgência e a priorização das ações visando à melhoria das condições de trabalho e saúde dos trabalhadores. O Ministério do Trabalho e Previdência reúne informações sobre acidentes de trabalho, por meio dos registros de CAT e benefícios acidentários concedidos pelo Instituto Nacional do Seguro Social (INSS) 6 . Entretanto esses dados abrangem apenas os empregados com carteira assinada, pouco mais da metade da população empregada no país. A população em trabalho informal tem crescido, em especial após 2015, em função da crise econômica, das políticas de austeridade implantadas 7 e da reforma trabalhista ocorrida em 2017, que flexibilizou as leis trabalhistas, reduzindo a proporção dos trabalhadores com vínculo formal no país 8,9 .

A Pesquisa Nacional de Saúde (PNS) de 2013 trouxe questões sobre acidentes de trabalho no seu questionário e mostrou que os AD responderam por 30% dos ATT 10 . Em 2019, essas questões foram repetidas, porém o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) não incluiu os acidentes de deslocamento no cálculo das prevalências de ATT divulgadas, resultando em valores menores que os reais 11 . Assim, o presente estudo torna-se fundamental para reestimar as prevalências de ATT em 2019, incluindo tanto os acidentes de trabalho típicos como os de deslocamento e permitindo a comparação com a PNS 2013.

Dessa forma, o objetivo do estudo atual foi analisar as prevalências de acidentes de trabalho, segundo variáveis sociodemográficas e ocupacionais, em 2013 e 2019.

MÉTODOS

Delineamento e fonte de dados

Este foi um estudo transversal que analisou dados da PNS de 2013 e 2019 11–14 . A amostra da PNS é por conglomerados em três estágios de seleção: setores censitários ou conjunto de setores (unidades primárias), domicílios (unidades secundárias) e moradores adultos (unidades terciárias) 11,12 .

Em 2013, foram entrevistados moradores em 64.348 domicílios, sendo realizadas 60.202 entrevistas com adultos (18 anos ou mais). Destes, 36.442 indivíduos referiram estar ocupados na semana de referência (de 21 a 27 de julho de 2013). Em 2019, a amostra prevista da PNS 2019 foi de 108.525 domicílios e os dados foram coletados em 94.114 domicílios. Destes, 52.475 indivíduos, com 18 anos e mais, referiram estar ocupados ou trabalhando na semana de referência (de 21 a 27 de julho de 2019) 11,12 .

Variáveis

Para as variáveis de desfecho, o presente estudo considerou como acidente de trabalho aquele que ocorre no desempenho da função e no deslocamento da casa para o trabalho, ou vice-versa, como preconiza a Lei n° 8.213, de 24 de julho de 1991 1 . Para os indicadores analisados, o denominador considerado foi o número de indivíduos que referiram estar ocupados ou trabalhando na semana de referência. As variáveis de desfecho analisadas foram:

  1. Acidentes de trabalho (AT) — porcentagem de indivíduos de 18 anos ou mais que se envolveram em acidentes de trabalho nos últimos 12 meses;

  2. Acidentes ocorridos no deslocamento para o trabalho (AD) — porcentagem de indivíduos de 18 anos ou mais que se envolveram em acidentes de trânsito nos últimos 12 meses quando estavam trabalhando, indo ou voltando do trabalho;

  3. Acidentes de trabalho total (ATT) — porcentagem de indivíduos de 18 anos ou mais que se envolveram em acidentes de trabalho total (acidente no local de trabalho ou no deslocamento para o trabalho).

As variáveis explicativas analisadas foram:

  1. variáveis sociodemográficas: sexo (masculino e feminino), faixa etária (de 18 a 29, de 30 a 39, de 40 a 59, 60 anos ou mais), escolaridade (sem instrução e fundamental incompleto; fundamental completo e médio incompleto; médio completo e superior incompleto; superior completo), raça/cor da pele (branca, preta, parda, outra [amarela e indígena]), local de residência (urbano ou rural), região de moradia (Norte, Nordeste, Centro-oeste, Sudeste e Sul);

  2. variáveis de ocupação: tipo de trabalho (trabalhador doméstico, militar, setor privado, setor público, empregador, conta própria, não remunerado), carteira de trabalho assinada (sim ou não).

Análise estatística

Para 2013 e 2019, foram estimadas as prevalências e os intervalos de confiança de 95% (IC95%) dos ATT, segundo as variáveis explicativas. Para se avaliar as diferenças de prevalências nos dois anos, calcularam-se as razões de prevalência brutas (RP) por meio do modelo de regressão de Poisson com variação robusta. Foram calculadas, ainda, as prevalências e os IC95% dos ATT para as unidades da Federação (UF) e capitais em ambos os anos.

Para a PNS 2019, estimaram-se as prevalências e os IC95% de todos os indicadores (AT, AD e ATT), segundo as variáveis explicativas, e razões de prevalência (RP) brutas (RPb), por meio do modelo de regressão de Poisson com variação robusta. Optou-se por estimar a RP Ajustada (RPaj) por sexo e faixa etária, por serem potenciais confundidores 2,10 .

Os dados foram analisados no software Stata 16.0, por meio do módulo survey, que considera efeitos da amostragem complexa e os pesos amostrais, com a correção de não respostas e ajustes dos totais populacionais.

Aspectos éticos

Todos os participantes informaram consentimento no momento da entrevista. As pesquisas foram aprovadas pela Comissão Nacional de Ética em Pesquisa para Seres Humanos do Ministério da Saúde (pareceres n° 328.159, para a edição de 2013, e n° 3.529.376, para a edição de 2019).

RESULTADOS

Ao comparar a prevalência de ATT em 2013 e 2019, observou-se uma redução desse, passando de 4,96% (IC95% 4,55–5,38) para 4,13% (IC95% 3,80–4,46) (RPb: 0,83; IC95% 0,71–0,95). Essa redução foi significativa entre os homens (RPb: 0,85; IC95% 0,74–0,98), nas faixas etárias de 30 a 39 anos (RPb: 0,75; IC95% 0,62–0,92) e 60 anos e mais (RPb: 0,62; IC95% 0,40–0,96), para os indivíduos de cor da pele branca (RPb: 0,80; IC95% 0,66–0,96) e preta (RPb: 0,69; IC95% 0,49–0,97) e residentes na zona urbana (RPb: 0,84; IC95% 0,73–0,95) (Tabela 1).

Tabela 1. Prevalência, razão de prevalência bruta e IC95% de adultos ocupados que se envolveram em acidente de trabalho nos últimos 12 meses, segundo variáveis sociodemográficas. Pesquisa Nacional de Saúde 2013 e 2019, Brasil.

Variáveis Acidentes de trabalho total
2013 (A)
(n=36.442)
% (IC95%)		 2019 (B)
(n=52.475)
% (IC95%)		 RPb (B/A)
% (IC95%)
Total 4,96 (4,55–5,38) 4,13 (3,80–4,46) 0,83 (0,71–0,95)
Sexo
Masculino 6,16 (5,51–6,82) 5,24 (4,76–5,73) 0,85 (0,74–0,98)
Feminino 3,36 (2,89–3,84) 2,73 (2,34–3,13) 0,81 (0,66–1,00)
Faixa etária (anos)
18 a 29 5,91 (5,04–6,79) 5,78 (4,92–6,65) 0,98 (0,79–1,21)
30 a 39 5,41 (4,64–6,19) 4,07 (3,50–4,65) 0,75 (0,62–0,92)
40 a 59 4,19 (3,60–4,78) 3,65 (3,18–4,12) 0,87 (0,72–1,06)
60 ou mais 3,49 (2,31–4,67) 2,17 (1,59–2,75) 0,62 (0,40–0,96)
Escolaridade
Sem instrução/fundamental incompleto 5,52 (4,81–6,22) 4,64 (4,07–5,22) 0,84 (0,71–1,00)
Fundamental completo/médio incompleto 6,41 (5,13–7,69) 5,63 (4,52–6,77) 0,88 (0,66–1,17)
Médio completo e superior incompleto 4,91 (4,15–5,66) 4,18 (3,63–4,74) 0,85 (0,70–1,05)
Superior completo 2,66 (1,92–3,39) 2,28 (1,82–2,75) 0,86 (0,61–1,21)
Raça/cor da pele
Branca 4,24 (3,67–4,80) 3,38 (2,95–3,82) 0,80 (0,66–0,96)
Preta 7,23 (5,39–9,07) 5,00 (3,88–6,11) 0,69 (0,49–0,97)
Parda 5,34 (4,73–5,96) 4,71 (4,20–5,23) 0,88 (0,75–1,04)
Outras 4,03 (1,89–6,16) 2,41 (0,76–4,07) 0,60 (0,25–1,43)
Local de residência
Urbana 4,82 (4,37–5,28) 4,03 (3,67–4,39) 0,84 (0,73–0,95)
Rural 5,96 (5,02–6,89) 4,85 (4,22–5,48) 0,81 (0,66–1,00)
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Os dados faltantes não foram apresentados. Valores em negrito: estatisticamente significativos (p<0,05); A: 2013; B: 2019; IC95%: intervalo de confiança de 95%; RPb: razão de prevalência bruta.

Entre as unidades federativas com maior prevalência de ATT em 2013 estavam o Pará (9,16%; IC95% 6,5–11,82), o Maranhão (6,35%; IC95% 4,30–8,41), o Paraná (6,18%; IC95% 4,61–7,76) e o Mato Grosso (6,07%; IC95% 3,77–8,36). Em 2019, as maiores prevalências foram observadas em Mato Grosso (6,23%; IC95% 4,44–8,01), Roraima (6,12%; IC95% 4,46–7,77), Rondônia (5,72%; IC95% 4,10–7,33) e Amapá 5,33% (IC95% 3,37–7,29) (Figura 1A). A análise das RPb mostrou que houve redução significativa dos ATT entre 2013 e 2019 para os estados do Pará (RPb: 0,51; IC95% 0,35–0,76), de Alagoas (RPb: 0,60; IC95% 0,36–0,98) e do Paraná (RPb: 0,65; IC95% 0,44–0,96) e o Distrito Federal (RPb: 0,48; IC95% 0,31–0, 75), além das regiões Norte (RPb: 0,67; IC95% 0,52–0,85) e Nordeste (RPb: 0,81; IC95% 0,68–0,96) (Tabela 1 material suplementar (125.9KB, pdf) ).

Figura 1. Prevalência de 2013 e 2019 de adultos brasileiros ocupados que se envolveram em acidente de trabalho nos 12 meses anteriores à entrevista, nos estados (A) e nas capitais (B). Pesquisa Nacional de Saúde 2013 e 2019, Brasil.

Figura 1

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Entre as capitais brasileiras, as maiores prevalências de ATT em 2013 foram identificadas em Belém (7,81%; IC95% 3,47–12,14), Porto Velho (7,35%; IC95% 4,46–10,24), Fortaleza (6,49%; IC95% 2,3–10,68) e Boa Vista (6,45%; IC95% 4,29–8,61). Na PNS de 2019, maiores prevalências ocorreram em Fortaleza (7,36%; IC95% 4,2–10,51), Boa Vista (6,57%; IC95% 4,5–8,65), Porto Alegre (6,02%; IC95% 3,66–8,39) e Porto Velho (5,82%; IC95% 3,85–7,79) (Figura 1B). Reduções significativas entre os dois inquéritos foram identificadas em Belém (RPb: 0,45; IC95% 0,21–0,95), Salvador (RPb: 0,42; IC95% 0,23–0,80) e Goiânia (RPb: 0,35; IC95% 0,15–0,79) (Tabela 2 material suplementar (125.9KB, pdf) ).

Em 2019, 4,13% (IC95% 3,80–4,46) da população brasileira ocupada relatou ter sofrido acidente de trabalho nos 12 meses anteriores à pesquisa, sendo que 2,64% (IC95% 2,37–2,91) relataram acidente durante o trabalho e 1,60% (IC95% 1,40–1,80), no deslocamento. Os acidentes ocorridos no local de trabalho foram mais frequentes para o sexo masculino (RPaj: 1,76; IC95% 1,42–2,20), aqueles de 18 a 29 anos (RPaj: 2,22; IC95% 1,53–3,23), 30 a 39 anos (RPaj: 1,70; IC95% 1,19–2,42) e 40 a 59 anos (RPaj: 1,76; IC95% 1,25–2,48), comparados aos com 60 anos ou mais; aqueles sem instrução e com fundamental incompleto (RPaj: 2,64; IC95% 1,89–3,67), com fundamental completo e médio incompleto (RPaj: 2,53; IC95% 1,69–3,77) e com médio completo e superior incompleto (RPaj: 1,87; IC95% 1,35–2,59), comparados aos com superior completo; e as pessoas de cor da pele preta (RPaj: 1,53; IC95% 1,12–2,08) e parda (RPaj: 1,34; IC95% 1,07–1,69), comparadas às pessoas brancas. AT em trabalhadores residentes em zona rural foram mais elevados (RPaj: 1,32; IC95% 1,09–1,60). Os trabalhadores de outras raças (RPaj: 0,44; IC95% 0,24–0,80) e os sem carteira assinada (RPaj: 0,78; IC95% 0,63–0,96) tiveram menor frequência desse tipo de acidente. Já os acidentes ocorridos no deslocamento foram mais frequentes no sexo masculino (RPaj: 2,17; IC95% 1,66–2,84), nas faixas etárias de 18 a 29 anos (RPaj: 4,18; IC95% 2,37–7,37) e de 30 a 39 anos (RPaj: 2,51; IC95% 1,42–4,43), comparadas com a faixa etária de 60 anos ou mais; e nos trabalhadores com ensino fundamental completo e médio incompleto (RPaj: 1,66; IC95% 1,12–2,47), comparados aos com superior completo. Os trabalhadores do Sudeste tiveram menor prevalência (RPaj: 0,59; IC95% 0,41–0,83) em comparação com os trabalhadores do Norte. Os trabalhadores domésticos (RPaj: 0,24; IC95% 0,09–0,62) comparados aos não remunerados e os sem carteira assinada (RPaj: 0,75; IC95% 0,58–0,97) tiveram menor frequência desse acidente (Tabela 2).

Tabela 2. Prevalência, razão de prevalência ajustada e IC95% de adultos ocupados que se envolveram em acidentes de trabalho nos 12 meses, segundo variáveis sociodemográficas e de ocupação (n=52.475). Pesquisa Nacional de Saúde 2019, Brasil.

Variáveis Acidente no trabalho Acidente no deslocamento Acidente de trabalho total
% (IC95%) RPaj (IC95%) % (IC95%) RPaj (IC95%) % (IC95%) RPaj (IC95%)
Total 2,64 (2,37–2,91) - 1,60 (1,40–1,80) - 4,13 (3,80–4,46) -
Variáveis sociodemográficas
Sexo
Masculino 3,27 (2,86–3,67) 1,76 (1,42–2,20) 2,11 (1,81–2,41) 2,17 (1,66–2,84) 5,24 (4,76–5,73) 1,92 (1,62–2,27)
Feminino 1,86 (1,52–2,19) 1,00 (-) 0,97 (0,74–1,19) 1,00 (-) 2,73 (2,34–3,12) 1,00 (-)
Faixa etária (anos)
18 a 29 3,31 (2,61–4,01) 2,22 (1,53–3,23) 2,78 (2,20–3,35) 4,18 (2,37–7,37) 5,78 (4,92–6,65) 2,71 (1,99–3,68)
30 a 39 2,50 (2,04–2,97) 1,70 (1,19–2,42) 1,65 (1,29–1,99) 2,51 (1,42–4,43) 4,07 (3,50–4,65) 1,93 (1,43–2,60)
40 a 59 2,59 (2,18–3,00) 1,76 (1,25–2,48) 1,11 (0,86–1,36) 1,70 (0,96–3,01) 3,65 (3,18–4,12) 1,73 (1,29–2,32)
60 ou mais 1,51 (1,05–1,97) 1,00 (-) 0,68 (0,32–1,03) 1,00 (-) 2,17 (1,59–2,75) 1,00 (-)
Escolaridade
Sem instrução e fundamental incompleto 3,32 (2,83–3,84) 2,64 (1,89–3,67) 1,44 (1,13–1,74) 1,40 (0,96–2,04) 4,64 (4,07–5,22) 2,02 (1,58–2,58)
Fundamental completo/médio incompleto 3,55 (2,55–4,58) 2,53 (1,69–3,77) 2,24 (1,66–2,81) 1,66 (1,12–2,47) 5,63 (4,52–6,77) 2,09 (1,57–2,78)
Médio completo/superior incompleto 2,56 (2,15–2,98) 1,87 (1,35–2,59) 1,76 (1,39–2,14) 1,35(0,93–1,97) 4,18 (3,63–4,74) 1,60 (1,25–2,04)
Superior completo 1,24 (0,89–1,60) 1,00 (-) 1,05 (0,74–1,36) 1,00 (-) 2,28 (1,82–2,75) 1,00 (-)
Raça/cor da pele
Branca 2,15 (1,79–2,51) 1,00 (-) 1,36 (1,08–1,63) 1,00 (-) 3,38 (2,95–3,82) 1,00 (-)
Preta 3,35 (2,48–4,25) 1,53 (1,12–2,08) 1,81 (1,20–2,41) 1,27 (0,87–1,86) 5,00 (3,88–6,11) 1,43 (1,12–1,84)
Parda 2,99 (2,56–3,44) 1,34 (1,07–1,69) 1,80 (1,49–2,11) 1,23 (0,94–1,60) 4,71 (4,20–5,23) 1,32 (1,12–1,57)
Outras 0,96 (0,40–1,51) 0,44 (0,24–0,80) 1,54 (0,03–3,11) 1,08 (0,38–3,08) 2,41 (0,76–4,07) 0,69 (0,34–1,41)
Local de residência
Urbana 2,51 (2,21–2,80) 1,00 (-) 1,64 (1,42–1,86) 1,00 (-) 4,03 (3,67–4,39) 1,00 (-)
Rural 3,56 (3,03–4,10) 1,32 (1,09–1,60) 1,35 (0,98–1,71) 0,74 (0,54–1,01) 4,85 (4,22–5,48) 1,11 (0,94–1,30)
Regiões
Norte 2,46 (2,01–2,91) 1,00 (-) 2,43 (1,89–2,97) 1,00 (-) 4,69 (4,00–5,38) 1,00 (-)
Nordeste 2,57 (2,18–2,95) 1,07 (0,84–1,35) 1,75 (1,42–2,07) 0,75 (0,56–1,00) 4,16 (3,69–4,64) 0,91(0,76–1,10)
Sudeste 2,60 (2,09–3,10) 1,11 (0,85–1,45) 1,31 (0,95–1,66) 0,59 (0,41–0,83) 3,80 (3,19–4,42) 0,87 (0,70–1,07)
Sul 2,85 (2,30–3,38) 1,21 (0,93–1,57) 1,68 (1,27–2,10) 0,75 (0,54–1,05) 4,47 (3,80–5,14) 1,01 (0,82–1,24)
Centro-Oeste 2,90 (2,22–3,58) 1,21 (0,90–1,63) 1,90 (1,41–2,39) 0,83 (0,59–1,16) 4,66 (3,77–5,55) 1,03 (0,81–1,31)
Variáveis ocupacionais
Tipo de trabalho
Trabalhador doméstico 1,80 (1,25–2,35) 1,72 (0,75–3,96) 0,39 (0,20–0,58) 0,24 (0,09–0,62) 2,18 (1,60–2,76) 0,79 (0,41–1,52)
Militar 1,98 (0,22–4,19) 1,11 (0,28–4,36) 3,41 (0,92–5,89) 0,95 (0,32–2,82) 5,30 (2,02–8,58) 1,02 (0,43–2,42)
Setor privado 3,28 (2,78–3,78) 2,15 (0,97–4,79) 2,06 (1,71–2,42) 0,70 (0,31–1,58) 5,18 (4,60–5,78) 1,19 (0,64–2,19)
Setor público 1,96 (1,30–2,62) 1,52 (0,65–3,58) 0,97 (0,69–1,25) 0,47 (0,20–1,10) 2,93 (2,22–3,65) 0,85 (0,44–1,62)
Empregador 1,75 (0,95–2,55) 1,21 (0,49–3,02) 1,01 (0,01–2,01) 0,43 (0,12–1,49) 2,71 (1,46–3,97) 0,69 (0,32–1,48)
Conta própria 2,31 (1,97–2,66) 1,61 (0,72–3,58) 1,43 (1,11–1,74) 0,58 (0,25–1,34) 3,61 (3,15–4,08) 0,91 (0,49–1,69)
Não remunerado 1,27 (0,28–2,26) 1,00 (-) 2,42 (0,46–4,38) 1,00 (-) 3,59 (1,42–5,76) 1,00 (-)
Carteira de trabalho assinada
Sim 3,19 (2,64–3,74) 1,00 (-) 2,06 (1,65–2,47) 1,00 (-) 5,09 (4,44–5,75) 1,00 (-)
Não* 2,31 (2,04–2,58) 0,78 (0,63–0,96) 1,33 (1,12–1,53) 0,75 (0,58–0,97) 3,56 (3,22–3,89) 0,77 (0,66–0,90)
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Obs.: Os dados faltantes não foram apresentados.

*

Dados faltantes foram classificados como categoria “Não”; valores em negrito: estatisticamente significativos (p<0,05). RPaj: razão de prevalência ajustada por sexo e idade; IC95%: intervalo de confiança de 95%.

No que se refere aos ATT, estiveram positivamente associados a: sexo masculino (RPaj: 1,92; IC95% 1,62–2,27), faixas etárias mais jovens ([18 a 29 anos – RPaj: 2,71; IC95% 1,99–3,68], [30 a 39 anos – RPaj: 1,93; IC95% 1,43–2,60], [40 a 59 anos – RPaj: 1,73; IC95% 1,29–2,32]), em relação à de 60 anos ou mais; menores escolaridades ([sem instrução e fundamental incompleto – RPaj: 2,02; IC95% 1,58–2,58], [fundamental completo e médio incompleto – RPaj: 2,09; IC95% 1,57–2,78], [médio completo e superior incompleto – RPaj: 1,60; IC95% 1,25–2,04]), em relação ao ensino superior completo; e cores da pele preta (RPaj: 1,43; IC95% 1,12–1,84) e parda (RPaj: 1,32; IC95% 1,12–1,57), comparadas com a raça branca. Na contramão, ATT se associou de forma negativa à ausência de carteira de trabalho (RPaj: 0,77; IC95% 0,66–0,90) em relação àqueles que a tinham (Tabela 2).

DISCUSSÃO

Este estudo apontou uma redução dos ATT entre 2013 e 2019. Em 2019, as principais vítimas de ATT foram homens, jovens, pretos e pardos, indivíduos menos escolarizados e com carteira assinada. Os acidentes de trabalho típicos foram mais frequentes entre os trabalhadores rurais e os acidentes de deslocamento não tiveram diferença entre urbano e rural. Em 2019, o relato de acidentes de trabalho ocorreu em cerca de 4% da população ativa, sendo que os acidentes de deslocamento para o trabalho correspondem a cerca de 38% dos acidentes totais. Em 2013, o Pará liderou os ATT e, em 2019, a maior prevalência foi em Mato Grosso.

Foram apontadas disparidades entre UF, com piores resultados no Pará, em Roraima, em Mato Grosso e em Mato Grosso do Sul. Dados do Ministério da Previdência e Assistência Social destacam piores resultados de acidentes de trabalho em estados do Norte e Nordeste do país 13 . Entretanto, na comparação entre 2013 e 2019, essas duas regiões apresentaram reduções significativas nas prevalências, enquanto os estados do Centro-Oeste se mantiveram na liderança. Essa alta prevalência de ATT no Centro-Oeste pode ser explicada pelo grande número de trabalhadores rurais e pela elevada ocorrência de acidentes de trabalho na zona rural. Os acidentes ocupacionais envolvendo máquinas e equipamentos resultam em amputações e outras lesões graves com frequência 15 vezes maior do que as demais causas, gerando três vezes mais acidentes fatais que a média geral 4 .

Mato Grosso é o segundo estado com maior prevalência de notificação de acidentes, com 150 casos a cada 10 mil trabalhadores, atrás apenas do Rio Grande do Sul. O estado registrou mais de 10 mil acidentes de trabalho em 2021 e, nos últimos 10 anos (2012 a 2021), grande parte dos acidentes foi causada pela operação de máquinas e equipamentos (15%) 4 . Em relação a mortalidade, Mato Grosso ocupa a primeira posição com 14 óbitos por 10 mil trabalhadores 4 . Esse perfil de acidentalidade pode estar relacionado ao perfil produtivo do estado, no qual a agropecuária emprega em torno de 70% da população economicamente ativa dos municípios 14 .

Esse cenário mostra a necessidade de capacitação adequada dos trabalhadores e maior fiscalização quanto ao cumprimento das normas de segurança, em especial, da Norma Regulamentadora n° 12 (NR-12) do Ministério do Trabalho e Previdência 15 , sobre Segurança no Trabalho em Máquinas.

A PNS de 2019 identificou que cerca 38% dos ATT ocorreram no deslocamento, percentual maior que o encontrado na PNS de 2013 (30%) 10 . De acordo com o previsto no art. 21, inciso IV, alínea d, da Lei n° 8.213/1991, o acidente de deslocamento assegura ao trabalhador acidentado os mesmos direitos de acidente de trabalho típico 1 . Entretanto, em 12 de novembro de 2019, a Medida Provisória (MP) n° 905 16 estabeleceu que o acidente de deslocamento não deveria conferir ao empregado os mesmos direitos que o acidente de trabalho. Por ser provisória, essa MP não foi convertida em lei e expirou a partir de 21 de abril de 2020. Com isso, a flexibilização pretendida também deixou de existir e, consequentemente, o acidente de deslocamento e acidente de trabalho são iguais perante a lei 1 .

Dados de atendimentos de emergência por lesões relacionadas ao trabalho também apontam que, entre os acidentes de trabalho, 31,3% estavam relacionados ao transporte 17 . É importante destacar que o aumento das atividades envolvendo motocicleta, usadas para transporte/deslocamento entre o trabalho e a residência e como instrumento de trabalho (mototáxi, entregas de mercadorias, entre outros), pode ter contribuído para o incremento desses acidentes. Soma-se a isso o fato de que houve um crescimento de 53% das mortes de motociclistas de 1990 a 2019, sendo que a taxa de mortalidade para os homens aumentou de 7,3/100.000 (1990) para 11,7/100.000 habitantes (2019) 18 .

Os achados da PNS 2019 estão em concordância com outros estudos que apontam que homens, jovens (18 a 39 anos), pardos e pretos, trabalhadores com menor escolaridade e menor renda são mais expostos aos acidentes 3,17,19–21 .

A literatura aponta que os setores com maiores índices de AT são da indústria e da construção civil, que empregam mais trabalhadores do sexo masculino, com baixa qualificação e com menor escolaridade, portanto com maior vulnerabilidade social e mais acidentalidade 4,22–24 . A maior acidentalidade entre jovens pode estar relacionada a menor experiencia no oficio, menor qualificação, além de exposição a empregos de maior rico, como a construção civil 25 .

O estudo apontou que a prevalência de AT na zona rural foi cerca de 30% mais elevada que na urbana, entretanto os AD não tiveram diferenças entre as zonas urbana e rural. Estudos anteriores apontaram maior prevalência de acidentes de trabalho na zona rural 25,26 , o que pode ser explicado pelas especificidades desse trabalho, com riscos inerentes ao manejo de animais, maquinários, exposição a materiais cortantes, contaminados e, muitas vezes, esses riscos são acrescidos pela baixa escolaridade e capacitação dos trabalhadores. Destaca-se a importância da PNS para esse registro, pois as notificações de acidentes na zona urbana historicamente são mais elevadas, o que se deve ao maior acesso aos serviços de saúde na zona urbana, combinado com o trabalho informal no campo, levando à subnotificação e à minimização dos riscos de acidentes 26 .

A maior ocorrência de ATT em trabalhadores com carteira assinada está de acordo com estudos anteriores 27,28 . No entanto outros estudos relatam maior prevalência de ATT entre trabalhadores com contrato informal de trabalho (54,3%) 19 . Portanto esses resultados precisam ser melhor investigados, considerando outras variáveis do processo saúde-doença-trabalho.

Estudo comparando dados oficiais do Ministério da Previdência Social e os divulgados pela PNS em 2013 verificou que a PNS encontrou sete vezes mais acidentes de trabalho do que os dados sobre acidentes registrados pela Previdência 13 . Dados do ministério incluem apenas os trabalhadores com vínculo formal, excluindo os trabalhadores informais 13,17 , portanto monitorar ATT pela PNS torna-se fundamental.

No entanto, desde 2015, o Brasil tem experimentado um cenário de crises para os trabalhadores, com aumento do desemprego, redução da proteção garantida pelas políticas públicas e adoção de medidas de austeridade 7 . A Reforma Trabalhista, sancionada em 13 de julho de 2017 pelo Presidente Michel Temer, Lei n° 13.467 29 , flexibilizou as relações de trabalho, aumentou o número de trabalhadores na informalidade e em trabalho precário 8 . A grande parcela de trabalhadores informais não é contabilizada nas estatísticas oficiais, o que pode tornar os ATT ainda mais subnotificados 30 .

Por último, ressalta-se que os dados da PNS 2019 foram colhidos no ano anterior à pandemia da COVID-19. A crise sanitária pode ter afetado a ocorrência de ATT, uma vez que o aumento da informalidade, além de trabalhadores de entrega por bicicleta e motos, pode ter impactado diretamente a segurança do trabalho 31,32 .

Entre os limites do estudo, apontam-se aqueles inerentes aos estudos transversais, como, por exemplo, a limitação na determinação de causalidade. Além disso, os dados são autorreferidos, sendo possível ocorrerem diferenças na compreensão dos entrevistados, viés recordatório e sub ou superestimação dos valores referidos que podem ter influenciado os resultados.

Este é o primeiro estudo com a comparação dos dados de ATT entre as PNS 2013 e 2019, possibilitando o reconhecimento da situação desse agravo no país e sua evolução nos últimos anos. O tamanho amostral de abrangência representativa da população adulta brasileira e os procedimentos de pesquisa adotados fortalecem a confiabilidade dos dados.

Em conclusão, esse estudo mostrou que houve uma redução dos ATT no Brasil entre 2013 e 2019, com importantes vulnerabilidades para esse agravo entre homens, pardos e pretos, jovens e com menor escolaridade. Os acidentes de trabalho típicos foram até 32% mais elevados na zona rural e cresceram os acidentes por deslocamento em 2019. Visto que os direitos trabalhistas e a segurança no trabalho fazem parte dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável da Agenda 2030 33 , o presente estudo possibilita a identificação de grupos prioritários para a construção de agendas de ações direcionadas à prevenção dos acidentes de trabalho. Dessa forma, é necessário que haja uma colaboração intersetorial que vise não somente a redução de custos para a economia e previdência social, mas principalmente o bem-estar dos trabalhadores e a equidade social.

AGRADECIMENTOS:

Agradecemos ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) pela bolsa produtividade para a autora Deborah Carvalho Malta.

Funding Statement

FONTE DE FINANCIAMENTO: Secretaria de Vigilância em Saúde, Ministério da Saúde (MS). TED 66/2018.

Footnotes

FONTE DE FINANCIAMENTO: Secretaria de Vigilância em Saúde, Ministério da Saúde (MS). TED 66/2018.

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