Estimando a magnitude real dos acidentes de trabalho na construção civil : uso do modelo Bayesiano N-Mixture

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2026
Autor(a) principal: Gomes, Henrique Costa
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Estadual de Maringá
Departamento de Engenharia de Produção
Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção
Maringá, PR
Centro de Tecnologia
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://repositorio.uem.br:8080/jspui/handle/1/9728
Resumo: Orientador: Prof. Dr. Edwin Vladimir Cardoza Galdamez
id UEM-10_679947e4125b8f5167aa05ff02eedfdb
oai_identifier_str oai:localhost:1/9728
network_acronym_str UEM-10
network_name_str Repositório Institucional da Universidade Estadual de Maringá (RI-UEM)
repository_id_str
spelling Estimando a magnitude real dos acidentes de trabalho na construção civil : uso do modelo Bayesiano N-MixtureSubnotificaçãoAcidente de trabalhoConstrução civilSegurança no trabalho658.382Ciências Sociais AplicadasAdministraçãoOrientador: Prof. Dr. Edwin Vladimir Cardoza GaldamezDissertação (mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Estadual de Maringá, 2026RESUMO: Os acidentes ocupacionais geram impactos sociais e econômicos significativos, reduzindo a capacidade da força de trabalho e aumentando os gastos públicos. Em setores de alto risco, como a construção civil, a complexidade das tarefas, as exposições ambientais e as condições organizacionais intensificam as vulnerabilidades, frequentemente resultando em incidentes subnotificados. A subnotificação de acidentes de trabalho constitui um problema estrutural, decorrente da informalidade laboral, da fragilidade nos mecanismos de fiscalização. Este estudo é estimar a subnotificação de acidentes de trabalho no Brasil, abordando as limitações dos conjuntos de dados administrativos que não capturam todas as ocorrências. Utilizando registros da base de dados de Comunicação de Acidente de Trabalho (CAT) de 2021 a 2024, o modelo incorpora a probabilidade de detecção para inferir a contagem latente de acidentes entre grupos demográficos e ocupacionais. Os resultados revelam discrepâncias substanciais entre os dados oficiais e as ocorrências estimadas, com taxas de subnotificação próximas de 50% para acidentes típicos e de trajeto e superiores a 85% para doenças ocupacionais. Essas descobertas demonstram a invisibilidade sistêmica de agravos, impulsionada pela informalidade, barreiras de notificação e frágil integração institucional. Ao quantificar os casos ocultos e identificar grupos de alto risco, o estudo fornece contribuições metodológicas e práticas para a pesquisa em segurança ocupacional. A abordagem proposta amplia a compreensão da dinâmica dos acidentes e apoia o desenvolvimento de sistemas de vigilância mais precisos, ao mesmo tempo que oferece insights para orientar estratégias preventivas e políticas públicas.ABSTRACT: Occupational accidents generate significant social and economic impacts by reducing workforce capacity and increasing public expenditures. In high-risk sectors such as construction, task complexity, environmental exposures, and organizational conditions intensify vulnerabilities, often resulting in underreported incidents. The underreporting of occupational accidents constitutes a structural problem, driven by labor informality and weaknesses in inspection and enforcement mechanisms. This study aims to estimate the underreporting of occupational accidents in Brazil, addressing the limitations of administrative datasets that fail to capture all occurrences. Using records from the Work Accident Communication (CAT) database from 2021 to 2024, the model incorporates detection probability to infer latent accident counts across demographic and occupational groups. The results reveal substantial discrepancies between official data and estimated occurrences, with underreporting rates close to 50% for typical and commuting accidents and exceeding 85% for occupational diseases. These findings demonstrate the systemic invisibility of occupational injuries, driven by informality, reporting barriers, and weak institutional integration. By quantifying hidden cases and identifying high-risk groups, the study provides methodological and practical contributions to occupational safety research. The proposed approach enhances the understanding of accident dynamics and supports the development of more accurate surveillance systems, while offering insights to guide preventive strategies and public policies.79 f.Universidade Estadual de MaringáDepartamento de Engenharia de ProduçãoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de ProduçãoMaringá, PRCentro de TecnologiaGaldamez, Edwin Vladimir CardozaPezott, George Lucas MoraesSant'Anna, Ãngelo Márcio OliveiraGomes, Henrique Costa2026-03-23T11:47:01Z2026-03-23T11:47:01Z2026info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfGOMES, Henrique Costa. Estimando a magnitude real dos acidentes de trabalho na construção civil: uso do modelo Bayesiano N-Mixture. 2026. 79 f. Dissertação (mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Estadual de Maringá, 2026, Maringá, PR.http://repositorio.uem.br:8080/jspui/handle/1/9728info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da Universidade Estadual de Maringá (RI-UEM)instname:Universidade Estadual de Maringá (UEM)instacron:UEM2026-03-23T11:47:02Zoai:localhost:1/9728Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.uem.br:8080/oai/requestrepositorio@uem.bropendoar:2026-03-23T11:47:02Repositório Institucional da Universidade Estadual de Maringá (RI-UEM) - Universidade Estadual de Maringá (UEM)false
dc.title.none.fl_str_mv Estimando a magnitude real dos acidentes de trabalho na construção civil : uso do modelo Bayesiano N-Mixture
title Estimando a magnitude real dos acidentes de trabalho na construção civil : uso do modelo Bayesiano N-Mixture
spellingShingle Estimando a magnitude real dos acidentes de trabalho na construção civil : uso do modelo Bayesiano N-Mixture
Gomes, Henrique Costa
Subnotificação
Acidente de trabalho
Construção civil
Segurança no trabalho
658.382
Ciências Sociais Aplicadas
Administração
title_short Estimando a magnitude real dos acidentes de trabalho na construção civil : uso do modelo Bayesiano N-Mixture
title_full Estimando a magnitude real dos acidentes de trabalho na construção civil : uso do modelo Bayesiano N-Mixture
title_fullStr Estimando a magnitude real dos acidentes de trabalho na construção civil : uso do modelo Bayesiano N-Mixture
title_full_unstemmed Estimando a magnitude real dos acidentes de trabalho na construção civil : uso do modelo Bayesiano N-Mixture
title_sort Estimando a magnitude real dos acidentes de trabalho na construção civil : uso do modelo Bayesiano N-Mixture
author Gomes, Henrique Costa
author_facet Gomes, Henrique Costa
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Galdamez, Edwin Vladimir Cardoza
Pezott, George Lucas Moraes
Sant'Anna, Ãngelo Márcio Oliveira
dc.contributor.author.fl_str_mv Gomes, Henrique Costa
dc.subject.por.fl_str_mv Subnotificação
Acidente de trabalho
Construção civil
Segurança no trabalho
658.382
Ciências Sociais Aplicadas
Administração
topic Subnotificação
Acidente de trabalho
Construção civil
Segurança no trabalho
658.382
Ciências Sociais Aplicadas
Administração
description Orientador: Prof. Dr. Edwin Vladimir Cardoza Galdamez
publishDate 2026
dc.date.none.fl_str_mv 2026-03-23T11:47:01Z
2026-03-23T11:47:01Z
2026
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv GOMES, Henrique Costa. Estimando a magnitude real dos acidentes de trabalho na construção civil: uso do modelo Bayesiano N-Mixture. 2026. 79 f. Dissertação (mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Estadual de Maringá, 2026, Maringá, PR.
http://repositorio.uem.br:8080/jspui/handle/1/9728
identifier_str_mv GOMES, Henrique Costa. Estimando a magnitude real dos acidentes de trabalho na construção civil: uso do modelo Bayesiano N-Mixture. 2026. 79 f. Dissertação (mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Estadual de Maringá, 2026, Maringá, PR.
url http://repositorio.uem.br:8080/jspui/handle/1/9728
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Estadual de Maringá
Departamento de Engenharia de Produção
Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção
Maringá, PR
Centro de Tecnologia
publisher.none.fl_str_mv Universidade Estadual de Maringá
Departamento de Engenharia de Produção
Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção
Maringá, PR
Centro de Tecnologia
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da Universidade Estadual de Maringá (RI-UEM)
instname:Universidade Estadual de Maringá (UEM)
instacron:UEM
instname_str Universidade Estadual de Maringá (UEM)
instacron_str UEM
institution UEM
reponame_str Repositório Institucional da Universidade Estadual de Maringá (RI-UEM)
collection Repositório Institucional da Universidade Estadual de Maringá (RI-UEM)
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da Universidade Estadual de Maringá (RI-UEM) - Universidade Estadual de Maringá (UEM)
repository.mail.fl_str_mv repositorio@uem.br
_version_ 1864901110073917440