Skip to main content
PMC home page
Revista Peruana de Medicina Experimental y Salud Publica logoLink to Revista Peruana de Medicina Experimental y Salud Publica
. 2023 Dec 18;40(4):413–422. doi: 10.17843/rpmesp.2023.404.12963
View full-text in Spanish

Geographic areas with the highest concentration of traffic accidents in San Salvador, El Salvador: a spatial analysis of the 2014-2018 period

Roberto Mejía 1, Edgar Quinteros 1, Alexandre Ribó Arnau 2
PMCID: PMC11138829  PMID: 38597469

ABSTRACT

Objective.

This study aimed to identify the areas with the highest concentration of traffic accidents and injuries in the San Salvador Metropolitan Area (SSMA).

Materials and methods.

Traffic accidents were analyzed spatially by point location and by the sum of events in areas of 200 m2. The point location was analyzed by “nearest neighbor analysis”, while the areas with the sum of traffic accidents were analyzed by Getis-Ord Gi* to obtain the hot spots. The resulting hot spots with the highest concentration of traffic accidents in the SSMA were evaluated in the field using an observation form to collect data on infrastructure and road safety characteristics.

Results.

Five areas with the highest number of traffic accidents and injuries, mainly containing primary roads, were identified by analyzing 8191 traffic accidents reported between 2014-2018.

Conclusion.

The sites with the highest concentration of traffic accidents and injuries were characterized by considerably damaged road infrastructure and the lack of safety systems for drivers and pedestrians. The spatial analysis of traffic accidents and injuries can contribute to improve surveillance and road safety in the SSMA.

Keywords: Traffic Accidents, Accident Prevention, Geographic Information Systems (GIS), El Salvador, Central America

INTRODUCTION

Road traffic accidents are a serious public health problem worldwide. According to the World Health Organization (WHO), road traffic fatalities increased from 1.15 to 1.35 million between 2000 and 2016 1. In Latin America, 154 997 fatalities were reported in 2016, representing 11% of deaths worldwide 2. The Latin American countries most affected by road traffic accidents are El Salvador, Brazil, Venezuela, Colombia, and Ecuador 3,4.

In El Salvador, traffic accidents represent a major public health problem. In the 2014-2018 period, reports showed 38,531 injured persons and a total of 3573 fatalities 5. Each year an average of US$15 million is invested in care for victims of traffic accidents 6. The city of San Salvador, where the highest number of traffic accidents in Latin America is reported 3, is located in a large part of the San Salvador Metropolitan Area (San Salvador Metropolitan Area, SSMA). During 2019, 51.5% of the country’s traffic accidents occurred in the SSMA 5.

Some of the roads in SSMA have been built in an unplanned manner and under certain social conditions that determined their current design and condition. SSMA has small parts of isolated urban settlements that lack infrastructure and basic services. These settlements began in the mid-1950s as a result of unplanned growth and the lack of a land-use planning law 7,8. This was compounded by the migratory flow from the interior of the country to SSMA during the 1980s as a result of the armed conflict in El Salvador 7.

Geographic analysis is one of several analytical alternatives for understanding the problem of traffic accidents. Its contribution is based on identifying spatial distribution patterns of traffic accidents and the environmental factors that may be related. In recent decades, Geographic Information Systems (GIS) have been used to analyze the spatial distribution patterns of traffic accidents hotspots in urban areas 9,10. GIS, a set of tools and components that allow information management through the use of spatial technology, have been widely used in public health. Particularly in Latin America, they have been useful in identifying the spatial distribution of road traffic injuries and mortality in areas of high vehicular traffic 11,12. Other studies have also estimated the vulnerability of road users by analyzing the spatial density of collisions and their characteristics for the occurrence of traffic accidents 13,14.

There is an increasing integration of geospatial information in health surveillance databases in El Salvador, but geographic studies on areas with the highest concurrence of traffic accidents are not yet available. The aim of this study is to identify the geographic areas of highest concentration of road traffic accidents and injuries in the SSMA in the period of 2014-2018. The results contribute to the knowledge of territorial patterns with more accidents through the application of analysis tools available in GIS.

KEY MESSAGES

Motivation for the study: Traffic accidents are a serious public health problem in El Salvador, especially in the Metropolitan Area of San Salvador (AMSS). There is no scientific evidence of critical areas in the SSMA and the country.

Main findings: Five geographic areas were identified in which a large number of traffic accidents and injuries were registered. They are characterized by road infrastructure with considerable damage, lack of safety systems, poor road signage, visual pollution, and lack of lighting.

Implications: Identification of critical areas for traffic accidents can contribute to the creation of public policies for prevention.

MATERIALS AND METHODS

Study design

This is an analytical cross-sectional study with information on traffic accidents and injuries in the SSMA. We used information from the Emergency Medical System (MES), a nationwide emergency care coordination network of the Ministry of Health (MINSAL) that has an immediate response system.

Study area

The SSMA is a conurbation located over 14 municipalities (Figure 1), with a territorial extension of 610.84 km2, a population of 1,693,186 inhabitants and a population density of 2772 h/km2 (15.

Figure 1. Location of the SSMA and spatial distribution of traffic accidents during 2014-2018.

Figure 1

Open in a new tab

Data

The data on traffic accidents and injuries occurring in the SSMA correspond to the period 2014-2018. The data and permissions were requested in writing to MES who provided an Excel file. The MES registry does not include cases of people who died due to traffic accidents, these cases are attended by the National Civil Police and Institute of Legal Medicine, therefore, deaths due to traffic accidents have not been analyzed in this study.

The 15,497 records provided by MES correspond to care provided in the country’s 262 municipalities. Only 8191 traffic accidents that occurred in the SSMA were selected for this study. Information on the spatial location where the traffic accidents occurred was obtained using the global positioning system (GPS) or manually using web maps. Due to location errors in the coordinates, it was necessary to make an adjustment by verifying the postal addresses of the MES care registry and using the spatial object movement tool available in GIS.

Geocoding of data

Previously, we carried out a geocoding process for the spatial analysis, which consisted of transforming the study variables into geographic locations. A layer of points of traffic accidents that occurred in the SSMA was created from the MES data. The analysis also required the use of cartography referring to roads and national geographic delimitation that was obtained from the National Registration Center. Using the road layer, a new selection was created only of the roads that correspond to the SSMA. Finally, with the territorial extension of the SSMA, we created a 200 m2 grid containing the sum of traffic accidents, a mapping technique known as observation counting, similar to that used by Adams et al. 16.

Study variables

We selected and reclassified the variables originally contained in the SEM information. Variables with repeated information, typing errors or empty fields were eliminated. The variables “Year”, “Weekday”, “Weekend” and “Holidays” were reclassified from the information of the "demand date" variable. The variables “Collision” and “Crash” were defined from the information of the “type of demand” variable. Finally, the reclassified variables “injured”, “motorcyclists” and “run over” were obtained from the “literal motive” variable which contained details of the type of vehicle, injured riding in the vehicle or run over in the traffic accident. The description of the study variables is shown in Supplementary Table 1.

Inspection of sites with the highest concentration of accidents in the SSMA

The areas identified as hot spots were visited in order to observe the road infrastructure and road safety aspects. The field visits were conducted by the study researchers, with the support of epidemiology resident physicians. All the information was collected through a self-created form in KoBo ToolBox 17, which is available at https://ee.kobotoolbox.org/eTC7EiC2. Some of the terms used for road system characteristics were based on the provisions of the Transportation Law of El Salvador, scientific articles, and terminology defined by international organizations 18-20. To validate the form, the authors of this study conducted a pilot test at three critical points on the outskirts of the SSMA on a weekday during peak traffic hours.

Statistical analysis

A descriptive analysis was performed to identify the frequency of traffic accidents, number of people injured, type of collision, distribution by month and year, and road safety infrastructure characteristics of the sites with the highest concentration of traffic accidents. The distribution of the population was tested using the Kolmogorov-Smirnov test and a comparison of medians of the number of accidents and injured persons during weekdays (Monday to Friday), weekends (Saturday and Sunday) and holidays (23 days in the year) using the Kruskal Wallis test.

Geographic analysis

We used ArcGIS Desktop version 10.1 and QGIS version 3.16 for data analysis and visualization design, respectively. The geographic analysis of traffic accidents was performed at the point level and by area. The distribution of traffic accidents in the road network was identified at the point level using the non-parametric method called Nearest Neighbor Analysis 21 to measure the average distance between each point.

At the area level, hot spots of traffic accidents were determined from 200 m2 polygons. Getis-Ord’s Gi* statistical tool 22) was used to obtain the statistical significance of each grid. The values resulting from the Getis-Ord Gi* analysis show hot spots with high or low values of traffic accidents. The hot spot analysis can result in three results, high, medium or low clustering. For each of these groupings, the software presents different Z-score values (standard deviation values), p-values and confidence values. Z-score values > 1.65 with a p < 0.1 have a 90% confidence (low clustering); Z-score values > 1.96 with a p < 0.05 have a 95% confidence value (medium clustering) and Z-score values >2.58 with a p < 0.01 have a 99% confidence value (high clustering). Figure 2 presents a flow chart of the data processing and analysis of traffic accidents in the SSMA.

Figure 2. Flow chart of data processing and analysis of traffic accidents in the San Salvador Metropolitan Area.

Figure 2

Open in a new tab

Ethical Aspects

This study did not involve the analysis of human samples; however, it was reviewed and approved by the Ethics Committee of the National Institute of Health. The information was treated confidentially among the authors of this study, respecting all aspects of good clinical practice and research ethics.

RESULTS

Statistical analysis

A total of 8191 traffic accidents were recorded, in which 8996 people were injured, 75.6% of whom were men. The age of those affected ranged from 0 to 98 years, with an average of 33.6 years (standard deviation: 14.4). More than 60% of the traffic accidents involved persons between 20 and 39 years of age. At least one motorcyclist was involved in 30.5% of the traffic accidents. At least one person was hit by a car in 40.9% of the traffic accidents; 8.7% of traffic accidents were caused by a crash or collision. The cumulative incidence rate for the period under study is 531.3 × 100,000 population.

Geographic analysis

Traffic accident distribution pattern

The “nearest neighbor analysis” identified a pattern of clustered points, with an average nearest neighbor index of 0.13, an average observed distance of 17.40 m, and an average expected distance of 130.90 m. The highest number of traffic accidents and injuries is concentrated in 12 grids identified in Figure 3 with a code (a letter C and a number). The highest number of traffic accidents (2895) and injuries (3210) were recorded in the C4 area. In second place, C11, where 474 traffic accidents and 538 injuries were recorded. C1 is in third place, which is located in the west of the SSMA, where 297 traffic accidents and 340 injuries were reported. Between 1 and 15 traffic accidents occurred in most of the grids.

Figure 3. Traffic accident count in the San Salvador Metropolitan Area per 200 m².

Figure 3

Open in a new tab

Hotspots of traffic accidents

Figure 4 shows the results from the hotspot analysis. A total of five hotspots were identified, totaling 4031 traffic accidents resulting in 4483 injuries during the study period. The grid with the highest density was C4 with a Z-score value of 31.3 (p<0.001). The second grid with a high density of traffic accidents was C11 (Z-score 5.06; p<0.001), followed by C1 (Z-score 3.09; p<0.001), C7 (Z-score of 1.98; p=0.04) and finally C10 with a Z-score of 1.83; p= 0.06.

Figure 4. Hotspots of traffic accidents in the San Salvador Metropolitan Area.

Figure 4

Open in a new tab

Spatial distribution of traffic accidents and injuries according to working days, weekends or holidays

A higher number of traffic accidents (5626) were recorded during work days (Figure 5a) compared to weekends (2174) (Figure 5b) and holidays (391) (Figure 5c). Traffic accidents recorded on weekdays are distributed in 1542 points located towards the northwest of the SSMA. On weekdays, we recorded 56 points, in which 11 or more traffic accidents occurred (median=18, Q3=84, Q1=14). On weekends, 11 or more traffic accidents occurred at 28 points (median=31, Q3=61, Q1=13) and on holidays there were 3 points at which 11 or more traffic accidents occurred (median=25, Q3=149, Q1=17) (Supplementary Material 1). We found a significant difference (p<0.01) between the number of traffic accidents occurring on weekdays, weekends and holidays when we compared medians.

Figure 5. Spatial distribution of traffic accidents during weekdays (5a), weekends (5b) and holidays (5c).

Figure 5

Open in a new tab

A total of 6098 injuries were reported during weekdays, with a median of 4.69. On the other hand, 2457 injuries were reported on weekends, with a daily median of 5.01 injuries per weekend. Furthermore, 441 people were injured in traffic accidents during holidays, with a daily median of 3.83 injuries. However, through a median comparison analysis, we found a statistically significant difference (p<0.01) between the number of people injured in traffic accidents occurring on weekdays, weekends and holidays.

Characterization of the sites with the highest occurrence of traffic accidents

Supplementary material 2 shows in situ information on the road characteristics of the statistically significant grids (hotspots) in the SSMA. C11 was inspected due to social insecurity. Three of the grids (C4, C7 and C10) have mostly primary roads, the roads are built on asphalt in C1 and C4 and on cement in C10 and C7. The widest roads are found in C12 (24 m) and C10 (40 m). C1 and C7 have narrower roads at 14 m and 16 m, respectively.

C1 was the only area with no structural damage, and only the C10 road has a vehicle containment system, but it was partially damaged. In terms of road signs, there is a predominance of preventive vertical road signs (stop signs), but they are in poor condition. There are illegal bus stops in three of the grids (C4, C7, C10), and there are a large number of billboards in C1, C4 and C7. Economically active zones were observed in all grids. Pedestrian infrastructure such as sidewalks was found in grids C1, C4 and C7, C10 had a shoulder and C4 and C10 have walkways.

C4 is one of the main bus stations in the capital, with a high pedestrian and vehicular flow. The sidewalks around the bus station are used by informal businesses and as a parking lot for vehicles. In addition, some vehicles were parked on the road, reducing vehicular traffic to one lane in each direction.

DISCUSSION

Our study identified five hotspots where the highest number of traffic accidents and injuries were found in the SSMA. These hotspots are characterized by road infrastructure with considerable damage and lack of safety systems for drivers and pedestrians. The findings of this study demonstrate a similar situation with the concentration and high number of traffic accidents occurring in populated areas of other countries 9,11,19,23 with conditions quite similar to those observed in the SSMA.

From the geographical point of view, one of the main explanations focuses on population density, urban hierarchy index and vehicular flow as the main factors involved 24. In this study, the roads with hotspots coincide in some characteristics, such as population and vehicular density, as well as poor road safety.

There are five points in the SSMA where a large number of traffic accidents occur. The point of greatest interest is located to the southwest of SSMA and is identified as C4 in Figure 3. C4 is located on a primary road with high vehicular flow (Venezuela Boulevard) and one of the most important bus stations in El Salvador (West Terminal). Similar results in Brazil show that the points with the highest number of traffic accidents and injuries are located in the vicinity of a bus station 25. Bus stations are generally surrounded by a lot of commerce and pedestrians, and have been identified as frequent sites of traffic accidents 23. To this can be added to a large number of urban public transport vehicles and cabs, also identified as elements that can influence the increase in traffic accidents 23,26. This could be one of the main reasons for the high concentration of traffic accidents and injuries in C4. On the other hand, the high density of traffic accidents in the center, east and north of SSMA may be due to the high concentration of population and vehicles that has been increasing in the last decade 5,15. Also, unplanned growth, lack of land use planning 5,8) and driver behavioral factors 5.

Figura 3. Conteo de accidentes de tránsito en el Área Metropolitana de San Salvador por cada 200 m².

Figura 3

Open in a new tab

The observation count defined 12 areas with a number of traffic accidents and injuries greater than 45; however, the analysis of hotspots identified only five of these (C1, C4, C7, C10 and C11) as statistically significant. These five grids account for almost half of the traffic accidents in the SSMA, and coincide with the areas where the greatest number of injuries were recorded, with the exception of C7. According to our results, most injuries occurred on working days (Monday to Friday), a period in which there is also a greater flow of people entering from the cities considered dormitory cities and from other parts of the country for work, academic, business, medical care, among others. The median comparison analysis indicates that there is a difference between the number of traffic accidents that occur on weekdays, weekends and holidays. In El Salvador, as in other countries worldwide, work activity decreases during weekends and holidays. During these periods, people tend to leave the SSMA, which could be an explanation for the decrease in traffic accidents and injuries during these periods. However, no statistically significant difference was found between the number of injuries during weekends and holidays.

The results of spatial patterns and the data obtained from the areas with more accidents in the AMSS highlight the existence of narrow primary roads, deficient signaling, mainly that corresponding to the roads (horizontal signaling), damage to the roads, lack of containment systems, constant illegal bus stops on all roads and areas with the presence of many pedestrians without any type of road signaling. Other aspects such as cracks, repairs and potholes identified in C4, C7 and C10 could be caused, for example, by environmental conditions and the daily vehicular load, as suggested by Pérez-Fortes and Giudici (2022) 27. Drivers tend to avoid potholes at high speed, which can lead to loss of control of the vehicle, invasion of another lane, impact with other objects on the road, and pedestrian collisions. The streets in all the grids lacked pedestrian signals and vehicle containment systems, with the exception of C10, which has concrete and metal barriers, but these were partially damaged. In a model conducted to determine the severity of traffic accidents, land used for housing construction in urban areas, poor road signs and increased speed in urban areas with pedestrians were identified as the most influential variables 13. The lack of lighting observed in C10 may be a contributing factor to the increased risk of a traffic accident due to poor visibility on the roads 26, a problem that may be aggravated by the absence of traffic signs in C1, C7, and C10. Poor visibility and road signs are factors that contribute to the occurrence of traffic accidents 28,29. Besides, the large number of billboards in the main grids with the highest number of traffic accidents must also be considered. Billboards have been associated with traffic accidents due to the distraction they cause for drivers, as well as the risk that exists in the combination of billboards, high pedestrian traffic, and dense traffic 30.

Studies in which GIS have been used to analyze traffic accidents are limited in Central America; however, they have contributed to the understanding of the particular spatial patterns identified in some urban areas of the region. These studies are based on the specific identification of traffic accidents 27,29 and the application of a multivariate model to determine the frequency of traffic accidents based on factors that contribute to this problem 31. In El Salvador, the application of GIS has been useful to highlight issues of public health interest 32,33. However, it has not yet been used for the analysis of traffic accidents.

One of the most important limitations of this study is the lack of access to a database of people killed in traffic accidents, a variable that could increase the number of hotspots. On the other hand, the three-year gap between the occurrence of traffic accidents and the field inspection may not fully reflect the conditions at the time of the events. Finally, inaccuracy, errors in the georeferenced points and the non-use of field measurement equipment are other limitations to consider.

Future studies should include other variables (number of fatalities, type of vehicles, time of traffic accidents, causes of accidents, among others) that will help to further analyze this problem. Although the results do not have a direct geographic association with road safety factors, they do make it possible to determine the concentrations of traffic accidents and describe elements for first interventions and future association studies. Therefore, other analyses that contribute to a better approximation of the geographic context and the incidence of traffic accidents should be considered.

In conclusion, there are five areas in the SSMA with a large number of traffic accidents and injuries. They are characterized by road infrastructure with considerable damage, lack of safety systems for drivers and pedestrians, deficient road signs, visual pollution and lack of lighting. The geographic analysis of traffic accidents in the SSMA shows the usefulness of determining areas with higher occurrence. The findings of this study are a precedent of the behavior of traffic accidents in the city with the most traffic accidents in Latin America and may be useful for implementing improvements in surveillance and road safety controls.

Funding.: This study was funded by funds from the Ministry of Health of El Salvador.

Supplementary material.
Available in the electronic version of the RPMESP.
rpmesp-40-04-12963-s001.pdf (126KB, pdf)
Cite as:

Mejia R, Quinteros E, Ribo A. Geographic areas with the highest concentration of traffic accidents in San Salvador, El Salvador: a spatial analysis of the 2014-2018 period. Rev Peru Med Exp Salud Publica. 2023;40(4):413-22. doi: 10.17843/rpmesp.2023.404.12963.

References

  • 1.World Health Organization . Global Status Report on Road Safety 2018. Geneva: WHO; 2018. [6 de junio de 2023]. Disponible en: https://www.who.int/publications/i/item/9789241565684 . [Google Scholar]
  • 2.Organización Panamericana de la Salud (OPS) Estado de La Seguridad Vial En La Región de Las Américas 2019. Washington D.C.: OPS; 2019. [30 de octubre de 2023]. Disponible en: https://www3.paho.org/hq/index.php?option=-com_content&view=article&id=15237:s- tatus-of-road-safety-in-the-region-of-the-americas-2019&Itemi- d=0&lang=es#gsc.tab=0 . [Google Scholar]
  • 3.LA Network . Ranking Latinoamericano de ciudades fatales. Belo Horizonte: La Network; 2017. [6 de junio de 2023]. Disponible en: https://la.network/ciudades-latinoamericanas-muertes-vias/ [Google Scholar]
  • 4.Medina E, Kaempffer AM. Consideraciones epidemiológicas sobre los traumatismos en Chile. Rev Chil Cir. 2007;59(3):175–184. doi: 10.4067/S0718-40262007000300003. [DOI] [Google Scholar]
  • 5.Viceministerio de Transporte . Portal de Transparencia. San Salvador: VMT; 2021. [30 de octubre de 2023]. Disponible en: https://www.transparencia.gob.sv/institutions/vmt/documents/estadisticas . [Google Scholar]
  • 6.Ministerio de Salud de El Salvador.Instituto Nacional de Salud . Tendencia de lesiones de causa externa: accidentes de tránsito, El Salvador. Periodo 2012 - 2015. San Salvador: Ministerio de Salud; 2017. [30 de octubre de 2023]. Disponible en: https://pesquisa.bvsalud.org/portal/resource/pt/biblio-1100217 . [Google Scholar]
  • 7.Chicas Molina JC. El difícil camino a la ordenación urbana del Área Metropolitana de San Salvador una revisión crítica a los planes urbanos del AMSS 1953-1997. AKADEMOS. 2019;2(33):73–95. doi: 10.5377/akademos.v0i0.9511. [DOI] [Google Scholar]
  • 8.Ministerio de Medio Ambiente y Recursos Naturales . Zonificación ambiental y usos de suelo de la subregión metropolitana de San Salvador, 2018. San Salvador: MARN; 2018. [6 de junio de 2023]. Disponible en: http://rcc.marn.gob.sv/xmlui/ handle/123456789/355 . [Google Scholar]
  • 9.Gómez-Barroso D, López-Cuadrado T, Llácer A, Palmera Suárez R, Fernández-Cuenca R. Análisis espacial de los accidentes de tráfico con víctimas mortales en carretera en España, 2008-2011. Gac Sanit. 2015;29:24–29. doi: 10.1016/j.gaceta.2015.02.009. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 10.Harirforoush H, Bellalite L. A new integrated GIS-based analysis to detect hotspots A case study of the city of Sherbrooke. Accid Anal Prev. 2019;130:62–74. doi: 10.1016/j.aap.2016.08.015. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 11.Leveau C, Ubeda C. Muertes por lesiones de tránsito en Argentina un análisis espacial para el período 2001-2009. Rev Panam Salud Publica. 2012;31(5):439–442. doi: 10.1590/s1020-49892012000500013. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 12.Dos Santos AMR, Rodrigues RAP, Dos Santos CB, Caminiti GB. Geographic distribution of deaths among elderly due to traffic accidents. Esc Anna Nery. 2016;20(1):103–137. doi: 10.5935/14148145.20160018. [DOI] [Google Scholar]
  • 13.Afshar F, Seyedabrishami S, Moridpour S. Application of Extremely Ran domised Trees for exploring influential factors on variant crash severity data. Sci Rep. 2022;12(1):11476–11476. doi: 10.1038/s41598-022-15693-7. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  • 14.Bassani M, Rossetti L, Catani L. Spatial analysis of road crashes involving vulnerable road users in support of road safety management strategies. Transp Res Proc. 2020;45:394–401. doi: 10.1016/j.trpro.2020.03.031. [DOI] [Google Scholar]
  • 15.Ministerio de Economía . Encuesta de Hogares de Dirección General de Estadística y Censos DIGESTYC Propósitos Múltiples 2019. San Salvador: MINEC; 2020. [30 de octubre de 2023]. Disponible en: https://www.bcr.gob.sv/documental/Inicio/vista/PUBLICACION_EHPM_2019.pdf . [Google Scholar]
  • 16.Adams M, Corr D, Requia W. In: The Practice of Spatial Analysis. Briassoulis H, Kavroudakis D, Soulakellis N, editors. Cham: Springer International Publishing; 2019. Mapping Air Pollution Health Risk: An Application of Canada's AQHI; pp. 359–372. [DOI] [Google Scholar]
  • 17.Kobo Toolbox 2013. [06 de junio de 2023]. Internet. Disponible en: https://www.kobotoolbox.org .
  • 18.Rolison JJ, Regev S, Moutari S, Feeney A. What are the factors that contribute to road accidents An assessment of law enforcement views, ordinary drivers' opinions, and road accident records. Accid Anal Prev. 2018;115:11–24. doi: 10.1016/j.aap.2018.02.025. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 19.Stephan KL, Newstead SV. Characteristics of the Road and Surrounding Environment in Metropolitan Shopping Strips Association with the Frequency and Severity of Single-Vehicle Crashes. raffic Inj Prev. 2014;15(1):S74–S80. doi: 10.1080/15389588.2014.930450. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 20.Viceministerio de Transporte . Ley de Transporte Terrestre, Tránsito y Seguridad Vial. 2011. San Salvador: VMT; 2011. [6 de junio de 2023]. Disponible en: https://www.vmt.gob.sv/documentos/?wpdmc=normativa-en-consulta . [Google Scholar]
  • 21.Environmental Systems Research Institute . Cómo funciona Vecino más Cercano Promedio. Redlands, California: Esri; 2021. [30 de octubre de 2023]. Disponible en: https://desktop.arcgis.com/es/arcmap/latest/tools/spatial-statistics-toolbox/h-how-average-nearest-neighbor-distance-spatial-st.htm . [Google Scholar]
  • 22.Environmental Systems Research Institute . Cómo funciona Análisis de puntos calientes (Gi* de Getis-Ord) ESRI Colombia: 2021. [30 de octubre de 2023]. Disponible en: https://pro.arcgis.com/es/pro-app/latest/tool-reference/spatial-statistics/h-how-hot- spot-analysis-getisord-gi-spatial-stati.htm . [Google Scholar]
  • 23.Zhang G, Yau KKW, Chen G. Risk factors associated with traffic violations and accident severity in China. Accid Anal Prev. 2013;59:18–25. doi: 10.1016/j.aap.2013.05.004. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 24.Hernández V. Análisis exploratorio espacial de los accidentes de tránsito en Ciudad Juárez, México. Rev Panam Salud Publica. 2012;31(5):396–402. doi: 10.1590/s1020-49892012000500007. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 25.Viera do Bonfim C, Galdino Soares da Silva A, Maria de Araújo W, Alencar C, Alencar Furtado BM. Análisis de la distribución espacial de los accidentes de transporte terrestre atendidos por el Servicio Móvil de Urgencia (SAMU-192), en un municipio de la región nordeste de Brasil. Salud Colect. 2018;14(1):65–75. doi: 10.18294/sc.2018.1211. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 26.Wang W, Yuan Z, Yang Y, Yang X, Liu Y. Factors influencing traffic accident frequencies on urban roads A spatial panel time-fixed effects error model. PLoS ONE. 2019;14(4):e0214539. doi: 10.1371/journal.pone.0214539. [DOI] [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  • 27.Castro Delgado F. Análisis espacial de los accidentes de tránsito en el Cantón de Pococí. [30 de octubre de 2023];Revista Geográfica De América Central. 2011 2(47E):1–43. Disponible en: https://www.revistas.una.ac.cr/index.php/geografica/article/view/2091 . [Google Scholar]
  • 28.Al-Ghaweel I, Mursi SA, Jack JP, Joel I. Factors affecting road traffic accidents in Benghazi, Libya. J Family Community Med. 2009;16(1):7–9. [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
  • 29.Toval-Ruiz C, Rojas-Roque C, Hernández-Vásquez A. Predictors and geographic analysis of road traffic accidents in Leon, Nicaragua. Rev Bras Epidemiol. 2020;24:e210003. doi: 10.1590/1980-549720210003. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 30.Dukic T, Ahlstrom C, Patten C, Kettwich C, Kircher K. Effects of Electronic Billboards on Driver Distraction. Traffic Inj Prev. 2013;14(5):469–476. doi: 10.1080/15389588.2012.731546. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 31.Aguero-Valverde J. Multivariate spatial models of excess crash frequen cy at area level case of Costa Rica. Accid Anal Prev. 2013;59:365–373. doi: 10.1016/j.aap.2013.06.014. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 32.Quinteros E, Ribó A, Mejía R, López A, Belteton W, Comandari A. Heavy metals and pesticide exposure from agricultural activities and former agrochemical factory in a Salvadoran rural community. Environ Sci Pollut Res Int. 2017;24(2):1662–1676. doi: 10.1007/s11356-016-7899-z. [DOI] [PubMed] [Google Scholar]
  • 33.Zelaya S, Mejía R. Mortalidad y años de vida potencialmente perdidos por enfermedades no transmisibles en El Salvador, 2011-2015. Revista Alerta. 2018;1(1):42–52. doi: 10.5377/alerta.v1i1.6589. [DOI] [Google Scholar]
Rev Peru Med Exp Salud Publica. 2023 Dec 18;40(4):413–422. [Article in Spanish]

Áreas geográficas con mayor concentración de accidentes de tránsito en San Salvador, El Salvador: un análisis espacial del periodo 2014-2018

Roberto Mejía 1, Edgar Quinteros 1, Alexandre Ribó Arnau 2

RESUMEN

Objetivo.

Identificar las áreas de mayor concentración de accidentes de tránsito y lesionados en el Área Metropolitana de San Salvador (AMSS).

Materiales y métodos.

Los accidentes de tránsito se analizaron espacialmente mediante la ubicación puntual y por la sumatoria de eventos en áreas de 200 m2. La ubicación puntual se analizó mediante «análisis de vecinos más cercanos», mientras que las áreas con la sumatoria de accidentes de tránsito se analizaron mediante Gi* de Getis-Ord para obtener los puntos calientes. Los puntos calientes resultantes con mayor concentración de accidentes de tránsito en el AMSS se evaluaron en campo mediante un formulario de observación de las características de infraestructura y seguridad vial.

Resultados.

Al analizar 8191 accidentes de tránsito reportados entre 2014‒2018, se identificaron cinco áreas con mayor cantidad de accidentes de tránsito y lesionados, principalmente sobre vías primarias.

Conclusión.

Los sitios de mayor concentración de accidentes de tránsito y lesionados se caracterizan por una infraestructura vial con daños considerables y falta de sistemas de seguridad para conductores y peatones. El análisis espacial de los accidentes de tránsito y lesionados puede contribuir a mejorar la vigilancia y seguridad vial en el AMSS.

Palabras claves: Accidentes de Tránsito, Prevención de Accidentes, Sistemas de Información Geográfica (SIG), El Salvador, Centroamérica

INTRODUCCIÓN

Los accidentes de tránsito son un problema grave de salud pública a nivel mundial. De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS), las personas fallecidas por accidentes de tránsito aumentaron de 1,15 a 1,35 millones entre el 2000 y 2016 1. En América Latina, en el 2016 se reportaron 154 997 fallecidos que representaron el 11% de las muertes a nivel mundial 2. Los países de América Latina más afectados por los accidentes de tránsito son El Salvador, Brasil, Venezuela, Colombia y Ecuador 3,4.

En El Salvador, los accidentes de tránsito representan un problema importante de salud pública. En el periodo 2014‒2018 se reportaron 38 531 lesionados y un total de 3573 víctimas fatales 5. Cada año se invierte un promedio de 15 millones de dólares en atención a víctimas de accidentes de tránsito 6. En la ciudad de San Salvador donde se reporta el mayor número de accidentes de tránsito en América Latina 3 se ubica gran parte del Área Metropolitana de San Salvador (AMSS). Durante el 2019, el 51,5 % de los accidentes de tránsito del país ocurrieron en el AMSS 5.

Algunas de las vías del AMSS han sido construidas de forma no planificada y bajo ciertas condiciones sociales que determinaron su actual diseño y condición. El AMSS cuenta con pequeñas partes de asentamientos urbanos aislados que carecen de infraestructura y servicios básicos. Estos asentamientos iniciaron desde mediados de los años 50 como producto del crecimiento no planificado y la falta de una ley de ordenamiento territorial 7,8. A esto se sumó el flujo migratorio ocurrido en la década de los años 80 desde el interior del país hacia el AMSS, como producto del conflicto armado en El Salvador 7.

El análisis geográfico constituye una de varias alternativas de análisis para comprender el problema de los accidentes de tránsito. Su contribución se basa en identificar patrones de distribución espacial de los accidentes de tránsito y los factores del entorno que puedan estar relacionados. En las últimas décadas, se ha hecho uso de los Sistemas de Información Geográfica (SIG) para analizar los patrones de distribución espacial de puntos críticos de accidentes de tránsito en áreas urbanas 9,10. Los SIG, un conjunto de herramientas y componentes que permiten gestionar información mediante el uso de tecnología espacial, han sido ampliamente utilizados en salud pública. Particularmente, en América Latina, han sido útiles en identificar la distribución espacial de las lesiones y mortalidad por accidentes de tránsito en áreas de gran circulación vehicular 11,12. En otros estudios también se ha estimado la vulnerabilidad de usuarios en las vías a partir del análisis de densidad espacial de colisiones y características de estas para la ocurrencia de accidentes de tránsito 13,14.

En El Salvador hay una integración cada vez más creciente de información geoespacial en las bases de datos de vigilancia en salud, pero aún no se dispone de estudios geográficos sobre áreas de mayor concurrencia de accidentes de tránsito. El objetivo de este estudio es identificar las áreas geográficas de mayor concentración de accidentes de tránsito y lesionados en el AMSS en el periodo de 2014‒2018. Los resultados contribuyen al conocimiento de los patrones territoriales con mayor accidentabilidad vial mediante la aplicación de herramientas de análisis disponibles en los SIG.

MENSAJE CLAVE

Motivación para realizar el estudio: Los accidentes de tránsito son problema grave de salud pública en El Salvador, en especial en el Área Metropolitana de San Salvador (AMSS). No hay evidencia científica de áreas críticas en el AMSS y el país.

Principales hallazgos: Se identificaron cinco áreas geográficas en las que se registraron una gran cantidad de accidentes de tránsito y lesionados. Se caracterizan por presentar una infraestructura vial con daños considerables, falta de sistemas de seguridad, señalización vial deficiente, contaminación visual y falta de iluminación.

Implicancias: La identificación de áreas críticas de accidentes de tránsito puede contribuir a la creación de políticas públicas para la prevención.

MATERIALES Y MÉTODOS

Diseño de estudio

Este es un estudio de tipo transversal analítico con información de las atenciones de accidentes de tránsito y lesionados en el AMSS. La información proviene del Sistema de Emergencias Médicas (SEM), una red de coordinación de atención de emergencias a nivel nacional del Ministerio de Salud (MINSAL) que cuenta con un sistema de respuesta inmediata.

Área de estudio

El AMSS es una conurbación situada sobre 14 municipios (Figura 1), con una extensión territorial de 610,84 km2, una población de 1 693 186 habitantes y una densidad de población de 2772 h/km2 (15.

Figura 1. Ubicación del AMSS y distribución espacial de los accidentes de tránsito durante 2014-2018.

Figura 1

Open in a new tab

Datos

Los datos de accidentes de tránsito y lesionados ocurridos en el AMSS corresponden al periodo 2014-2018. Los datos y permisos de uso fueron solicitados de forma escrita al SEM quienes enviaron un archivo Excel. El registro del SEM no incluye los casos de personas fallecidas a causa de accidentes de tránsito, estos casos son atendidos por la Policía Nacional Civil e Instituto de Medicina Legal, por lo tanto, en este estudio no se han analizado los fallecidos por accidentes de tránsito.

Los 15 497 registros proporcionados por SEM corresponden a las atenciones en los 262 municipios del país. Para fines de este estudio, se seleccionaron únicamente 8191 accidentes de tránsito ocurridos en el AMSS. La información sobre la ubicación espacial donde se produjeron los accidentes de tránsito fue obtenida mediante el sistema de posicionamiento global (GPS, por sus siglas en inglés) o manualmente utilizando mapas web. Debido a errores de ubicación que presentaban las coordenadas, fue necesario realizar una adecuación mediante la verificación de direcciones postales del registro de atención del SEM y el uso de la herramienta de movimiento de objetos espaciales disponible en los SIG.

Geocodificación de datos

Para el análisis espacial, previamente fue necesario realizar un proceso de geocodificación, que consistió en transformar las variables de estudio en ubicaciones geográficas. A partir de los datos del SEM se creó una capa de puntos de los accidentes de tránsito ocurridos en el AMSS. El análisis también requirió de la utilización de cartografía referente a carreteras y delimitación geográfica nacional que fue obtenida del Centro Nacional de Registros. Utilizando la capa de carreteras, se creó una nueva selección únicamente de las vías que corresponden al AMSS. Finalmente, con la extensión territorial del AMSS se creó una malla de cuadrículas de 200 m2 que contenía la sumatoria de accidentes de tránsito, una técnica de mapeo conocida como conteo por observación, similar al utilizada por Adams et al. 16.

Variables de estudio

Para fines del análisis de este estudio, se realizó una selección y reclasificación de las variables que originalmente contenía la información del SEM. Se eliminaron las variables con información repetida, con errores de digitación o con campos vacíos. Las variables «Año», «Día de semana», «Fin de semana» y «Días festivos» fueron reclasificadas a partir de la información de la variable «fechadedemanda». Las variables «Colisión» y «Choque» se definieron a partir de la información de la variable «tipodedemanda». Finalmente, las variables reclasificadas como «lesionados», «motociclistas» y «atropellados» fueron obtenidas de la variable «motivoliteral» que contenía detalles del tipo de vehículo, lesionados que iban a bordo del vehículo o atropellados en el accidente de tránsito. En la tabla suplementaria 1 se muestra la descripción de las variables de estudio.

Inspección de sitios de mayor concentración de accidentes en el AMSS

Se realizó una visita a las áreas identificadas como puntos calientes, con el fin de observar la infraestructura de la vía y aspectos de seguridad vial. Las visitas de campo fueron realizadas por los investigadores del estudio, con apoyo de médicos residentes de epidemiología. Toda la información observada se recolectó a través de un formulario de creación propia en KoBo ToolBox17, formulario disponible en https://ee.kobotoolbox.org/eTC7EiC2. Algunos términos utilizados sobre características del sistema vial se basaron en lo establecido en la Ley de Transporte de El Salvador, artículos científicos y terminología definida por organismos internacionales 18-20. Para la validación del formulario, los autores de este estudio realizaron una prueba piloto en tres puntos críticos a las afueras del AMSS en un día de semana durante horas de mayor concurrencia vehicular.

Análisis estadístico

Se realizó un análisis descriptivo para identificar la frecuencia de los accidentes de tránsito, la cantidad de personas lesionadas, el tipo de colisión, la distribución por mes y año, y características de infraestructura de seguridad vial de los sitios con mayor concentración de accidentes de tránsito. Se comprobó la distribución de la población mediante la prueba Kolmogorov-Smirnov y una comparación de medianas de la cantidad de accidentes y lesionados durante los días hábiles (lunes a viernes), fines de semana (sábado y domingo) y días festivos (23 días en el año) a través de la prueba Kruskal Wallis.

Análisis geográfico

Para análisis de los datos y diseño de visualización se utilizó el software, ArcGIS Desktop versión 10.1 y QGIS versión 3,16, respectivamente. El análisis geográfico de los accidentes de tránsito se hizo a nivel puntual y por áreas. A nivel puntual se identificó la distribución de accidentes de tránsito en la red vial utilizando el método no paramétrico denominado Análisis de Vecinos más Cercanos 21) para medir la distancia promedio entre cada punto.

A nivel de áreas, se determinaron puntos calientes de accidentes de tránsito a partir de polígonos de 200 m2. Se utilizó la herramienta estadística Gi* de Getis-Ord 22) para obtener la significancia estadística de cada cuadrícula. Los valores resultantes del análisis mediante Gi* de Getis-Ord muestra puntos calientes con valores altos o bajos de accidentes de tránsito. El análisis de los puntos calientes puede presentar tres resultados, agrupamiento alto, medio o bajo. Para cada uno de estos agrupamientos, el software presenta valores diferentes de puntuación Z (valores de desviación estándar), de p y de confianza. Los valores de puntuación Z > 1,65 con una p < 0,1 presentan una confianza del 90 % (agrupamiento bajo); los valores de puntuación Z > 1,96 con una p < 0,05 presentan un valor de confianza de 95 % (agrupamiento medio) y los valores de puntuación Z >2,58 con una p < 0,01 presentan un valor de confianza del 99 % (agrupamiento alto). En la Figura 2 se presenta un diagrama de flujo del procesamiento de los datos y análisis de accidentes de tránsito en el AMSS.

Figura 2. Diagrama de flujo del procesamiento de datos y análisis de los accidentes de tránsito en el Área Metropolitana de San Salvador.

Figura 2

Open in a new tab

Aspectos éticos

Este estudio no implicó el análisis de muestras provenientes de humanos, sin embargo, fue revisado y aprobado por el Comité de Ética del Instituto Nacional de Salud. La información se trabajó de forma confidencial entre los autores de este estudio, respetando todos los aspectos referentes a buenas prácticas clínicas y ética en investigación.

RESULTADOS

Análisis estadístico

En total se registraron 8191 accidentes de tránsito, en los que resultaron lesionadas 8996 personas, de las cuales el 75,6% son hombres. La edad de los afectados varía de 0 a 98 años, con un promedio de 33,6 años (desviación estándar 14,4). En más del 60% de los accidentes de tránsito estuvieron involucradas personas entre los 20 y 39 años. En el 30,5% de los accidentes de tránsito estuvo involucrado al menos un motociclista. En el 40,9% de los accidentes de tránsito se atropelló como mínimo a una persona. El 8,7% de los accidentes de tránsito fue provocado por un choque o colisión. La tasa de incidencia acumulada para el periodo en estudio es de 531,3 × 100 000 habitantes.

Análisis geográfico

Patrón de distribución de accidentes de tránsito

El «análisis de vecinos más cercanos» identificó un patrón de puntos agrupados, con un índice del vecino más cercano promedio de 0,13, una distancia promedio observada de 17,40 m y una distancia promedio esperada de 130,90 m. El mayor número de accidentes de tránsito y lesionados se concentra en 12 cuadrículas identificadas en la figura 3 con un código (una letra C y un número). En el área de la C4 se registró la mayor cantidad de accidentes de tránsito (2895) y de lesionados (3210). En segundo lugar, en la C11 se registraron 474 accidentes de tránsito y 538 lesionados. En tercer lugar, se encuentra la C1, ubicada en el oeste del AMSS, donde se reportaron 297 accidentes de tránsito y 340 lesionados. En la mayoría de las cuadrículas ocurrieron entre 1 y 15 accidentes de tránsito.

Puntos calientes de accidentes de tránsito

En la Figura 4 se puede observar los resultados obtenidos a partir del análisis de puntos calientes. Se identificó un total de cinco puntos calientes que suman un total de 4031 accidentes de tránsito en el que resultaron 4483 lesionados durante el periodo de estudio. La cuadrícula con mayor densidad es la C4 con un valor de puntuación Z de 31,3 ( p <0,001). La segunda cuadrícula con una densidad alta de accidentes de tránsito es la C11 (puntuación Z 5,06; p <0,001), seguida por la C1 (puntuación Z 3,09; p <0,001), C7 (puntuación Z de 1,98; p=0,04) y finalmente la C10 con una puntuación Z de 1,83; p= 0,06.

Figura 4. Puntos calientes de accidentes de tránsito en el Área Metropolitana de San Salvador.

Figura 4

Open in a new tab

Distribución espacial de accidentes de tránsito y lesionados según días hábiles, fin de semana o días festivos

Durante los días hábiles (figura 5a) se registró una cantidad mayor de accidentes de tránsito (5626) en comparación con los fines de semana (2174) (figura 5b) y días festivos (391) (figura 5c). Los accidentes de tránsito registrados en días hábiles están distribuidos en 1542 puntos ubicados hacia el noroeste del AMSS. En los días hábiles se registraron 56 puntos en los que ocurrieron 11 o más accidentes de tránsito (mediana=18, Q3=84, Q1=14). Durante los fines de semana, en 28 puntos ocurrieron 11 o más accidentes de tránsito (mediana=31, Q3=61, Q1=13) y en días festivos se registraron 3 puntos en los que ocurrieron 11 o más accidentes de tránsito (mediana=25, Q3=149, Q1=17) (Material suplementario 1). A través de la comparación de medianas se identificó que existe una diferencia significativa (p<0,01) entre la cantidad de accidentes de tránsito que ocurren en días hábiles, fines de semana y días festivos.

Figura 5. Distribución espacial de accidentes de tránsito durante días hábiles (5a), fines de semana (5b) y días festivos (5c).

Figura 5

Open in a new tab

Durante los días hábiles se registró un total de 6098 lesionados, con una mediana de 4,69. Los fines de semana se reportaron 2457 lesionados con una mediana diaria de 5,01 lesionados por fin de semana. En los accidentes de tránsito ocurridos en los días festivos, resultaron lesionadas 441 personas, con un promedio diario de 3,83 lesionados. Sin embargo, a través de un análisis de comparación de medianas, se comprobó que existe diferencia estadísticamente significativa (p<0,01) entre la cantidad de personas que resultan lesionadas en los accidentes de tránsito ocurridos en los días hábiles, fines de semana y días festivos.

Caracterización de los sitios de mayor ocurrencia de accidentes de tránsito

En el material suplementario 2 muestra información in situ de las características viales de las cuadrículas con significancia estadística (puntos calientes) en el AMSS. La C11 fue inspeccionada debido a la inseguridad social de la zona. Tres de las cuadrículas (C4, C7 y C10) tienen en su mayoría vías primarias, en la C1 y C4 las vías están construidas a base de asfalto y en la C10 y C7 a base de cemento. Las vías más anchas se encuentran en la C12 (24 m) y C10 (40 m). La C1 y C7 tienen vías más angostas con 14 m y 16 m, respectivamente.

La C1 es la única área que no presenta daños estructurales y solamente la vía de la C10 tiene sistema de contención de vehículos, pero está parcialmente dañado. En cuanto a la señalización vial, predomina la señalización vial vertical de tipo preventiva (señales de alto), sin embargo, esta se encuentra en mal estado. En tres de las cuadrículas (C4, C7, C10) existen paradas de buses ilegales, y en las C1, C4 y C7 existe una gran cantidad de vallas publicitarias. En todas las cuadrículas se observaron zonas económicamente activas. En las cuadrículas C1, C4 y C7 hay infraestructura para peatones, como aceras, la C10 cuenta con arcén y la C4 y C10 cuentan con pasarelas.

En la C4 se encuentra ubicada una de las principales estaciones de buses de la capital, con alto flujo peatonal y vehicular. En los alrededores de la estación de buses las aceras son utilizadas por el comercio informal y como estacionamiento de vehículos. Además, algunos vehículos se encontraban estacionados en la vía, reduciendo la circulación vehicular a un carril por sentido.

DISCUSIÓN

Este estudio ha identificado cinco puntos calientes donde se concentra la mayor cantidad de accidentes de tránsito y lesionados en el AMSS. Estos puntos calientes se caracterizan por una infraestructura vial con daños considerables y falta de sistemas de seguridad para conductores y peatones. Los hallazgos de este estudio demuestran una situación similar con la concentración y alto número de accidentes de tránsito ocurridos en áreas pobladas de otros países 9,11,19,23 con condiciones bastantes similares a las observadas en el AMSS.

Desde el punto geográfico, una de las principales explicaciones se centra en la densidad de población, índice de jerarquía urbana y flujo vehicular como principales factores involucrados 24. Las vías que presentan puntos calientes en este estudio coinciden en algunas características, como la densidad de población y vehicular, así como la poca seguridad vial.

En el AMSS se ubican cinco puntos en los cuales ocurre una gran cantidad de accidentes de tránsito. El punto de mayor interés se encuentra ubicado al suroeste del AMSS identificado como C4 en la Figura 3. En este punto se reportan cifras de accidentes de tránsito y lesionados muy superiores a las identificadas en otras cuadrículas. La C4 se ubica en una vía primaria con alto flujo vehicular (Bulevar Venezuela) y una de las estaciones de buses más importantes de El Salvador (Terminal de Occidente). Resultados similares en Brasil, evidencian que los puntos con mayor cantidad de accidente de tránsito y personas lesionadas se encuentran en las cercanías de una estación de autobuses 25. Las estaciones de autobuses generalmente están rodeadas de mucho comercio, presencia de peatones y se han identificado como sitios frecuentes de accidentes de tránsito 23. A esto se puede sumar una gran cantidad de vehículos de transporte público urbano y taxis, también identificados como elementos que pueden influir en el incremento de accidentes de tránsito 23,26. Lo anterior, podría ser una de las principales razones de la alta concentración de accidentes de tránsito y lesionados en la C4. Por otro lado, la alta densidad de accidentes de tránsito en el centro, este y norte del AMSS, puede deberse a la alta concentración de población y vehículos que ha venido incrementando en la última década 5,15. Así mismo, el crecimiento no planificado, falta de ordenamiento territorial 5,8 y factores comportamentales de los conductores 5.

El conteo por observación define 12 áreas con un número de accidentes de tránsito y lesionados mayor de 45, sin embargo, con el análisis de puntos calientes solamente se identificó a cinco de estas (C1, C4, C7, C10 y C11) con significancia estadística. En estas cinco cuadrículas se concentra casi la mitad de los accidentes de tránsito del AMSS, y coinciden con las áreas donde se registró la mayor cantidad de lesionados, a excepción de la C7. De acuerdo con los resultados, la concentración de lesionados es mayor en días hábiles (lunes a viernes), periodo en el que también hay un mayor flujo de personas que ingresan desde las ciudades consideradas dormitorio y de otras partes del país por motivos laborales, académicos, negocios, atención médica, entre otras. El análisis de comparación de medianas, indica que, existe diferencia entre la cantidad de accidentes de tránsito que ocurren en los días de semana, fines de semana y días festivos. En El Salvador, como en otros países a nivel mundial, la actividad laboral disminuye durante los fines de semana y días festivos. Durante esos periodos, las personas acostumbran a salir del AMSS, esta podría ser una explicación de la disminución de accidentes de tránsito y lesionados durante estos periodos. Sin embargo, no se encontró diferencia estadísticamente significativa entre la cantidad de lesionados durante los fines de semana y los días festivos.

Los resultados de patrones espaciales y los datos obtenidos en las áreas con más accidentes en el AMSS, destacan la existencia de vías primarias angostas, señalización deficiente, principalmente la que corresponde a las vías (señalización horizontal), daños en las vías, falta de sistemas de contención, paradas de buses ilegales constantes en todas las vías y zonas con presencia de muchos peatones sin ningún tipo de señalización vial. Otros aspectos como fisuras, reparaciones y baches identificados en de las C4, C7 y C10, podrían ser provocados, por ejemplo, por condiciones propias del ambiente y de la carga vehicular diaria, como sugiere Pérez-Fortes y Giudici (2022) 27. Los conductores tienden a evadir los baches a una gran velocidad, lo que puede provocar la pérdida del control del vehículo, invasión de otro carril, impacto con otros objetos de la vía y atropello de peatones. Las calles de todas las cuadrículas analizadas carecen de señalización para peatones y de sistemas de contención de vehículos, a excepción de la C10 que cuenta con barreras de cemento y metal, pero que se encuentran parcialmente dañadas. En un modelo realizado para determinar la gravedad de los accidentes de tránsito, se identificó el uso del suelo utilizado para la construcción de viviendas en zonas urbanas, señalización vial deficiente y aumento de velocidad en zonas urbanas con presencia de peatones como variables de mayor influencia 13. La falta de iluminación observada en la C10 puede ser un factor que contribuya al incremento del riesgo de sufrir un accidente de tránsito por la poca visibilidad en las carreteras 26, un problema que puede agravarse con la ausencia de señales de tránsito observada en las C1, C7 y C10. La poca visibilidad y la señalización en las carreteras son factores que contribuyen a la ocurrencia de accidentes de tránsito 28,29. A esto también debe agregarse la gran cantidad de vallas publicitarias observadas en las principales cuadrículas con mayor cantidad de accidentes de tránsito. Las vallas publicitarias han sido asociadas con la ocurrencia de accidentes de tránsito debido a la distracción que generan para los conductores, así como el riesgo existente en la combinación de vallas publicitarias, alta afluencia de peatones y tráfico denso 30.

En Centroamérica, los estudios en los que se ha aplicado los SIG para analizar los accidentes de tránsito son limitados, sin embargo, han contribuido en la comprensión de los patrones espaciales particulares identificados en algunas zonas urbanas de la región. Estos estudios se basan en la identificación puntual de accidentes de tránsito 27,29 y la aplicación de un modelo multivariado para determinar la frecuencia de accidentes de tránsito a partir de factores que contribuyen a esta problemática 31. En El Salvador, la aplicación de los SIG ha sido útil para evidenciar temas de interés de salud pública 32,33. Sin embargo, aún no es utilizado para el análisis de los accidentes de tránsito.

Entre las limitantes más importantes de este estudio se encuentra la falta de acceso a una base de datos de personas fallecidas en accidentes de tránsito, una variable que podría incrementar el número de puntos calientes. Por otra parte, la diferencia de tres años entre la ocurrencia de los accidentes de tránsito y la inspección realizada en campo podría no reflejar completamente las condiciones al momento en que se produjeron los eventos. Finalmente, la imprecisión, errores en los puntos georreferenciados y la no utilización de equipos de medición en campo, son otras limitantes que considerar.

Futuros estudios deben integrar otras variables (número de fallecidos, tipo de vehículos, hora de los accidentes de tránsito, causas del accidente, entre otras) que ayuden a profundizar más el análisis de este problema. Aunque los resultados no tienen un alcance de asociación geográfica directa con factores de seguridad vial, si permite determinar las concentraciones de accidentes de tránsito y describir elementos para primeras intervenciones y futuros estudios de asociación. Por tanto, deben considerarse otros análisis que contribuyan a una mejor aproximación del contexto geográfico y la incidencia de accidentes de tránsito.

En conclusión, en el AMSS existen cinco áreas en las que se registra una gran cantidad de accidentes de tránsito y lesionados. Se caracterizan por presentar una infraestructura vial con daños considerables, falta de sistemas de seguridad para conductores y peatones, señalización vial deficiente, contaminación visual y falta de iluminación. El análisis geográfico de los accidentes de tránsito en el AMSS muestra la utilidad para determinar áreas con mayor ocurrencia. Los hallazgos de este estudio son un precedente del comportamiento de los accidentes de tránsito en la ciudad con más accidentes de tránsito en América Latina y pueden ser de utilidad para implementar mejoras en los controles de vigilancia y de seguridad vial.

Financiamiento.: Este estudio fue financiado por fondos del Ministerio de Salud de El Salvador.

Material suplementario.
Disponible en la versión electrónica de la RPMESP.
rpmesp-40-04-12963-s001-es.pdf (126KB, pdf)

Citar como: Mejia R, Quinteros E, Ribo A. Áreas geográficas con mayor concentración de accidentes de tránsito en San Salvador, El Salvador: un análisis espacial del periodo 2014-2018. Rev Peru Med Exp Salud Publica. 2023;40(4):413-22. doi: 10.17843/rpmesp.2023.404.12963.

Associated Data

    This section collects any data citations, data availability statements, or supplementary materials included in this article.

    Supplementary Materials

    Supplementary material.

    Available in the electronic version of the RPMESP.

    rpmesp-40-04-12963-s001.pdf (126KB, pdf)
    Material suplementario.

    Disponible en la versión electrónica de la RPMESP.

    rpmesp-40-04-12963-s001-es.pdf (126KB, pdf)

    Articles from Revista Peruana de Medicina Experimental y Salud Publica are provided here courtesy of Instituto Nacional de Salud

    RESOURCES