Sistema de informação geográfica para análise das notificações de acidentes de trabalho

• Autor(a) principal: Sant'Ana, Laís Andreoli [UNESP]
• Data de Publicação: 2013
• Outros Autores: Tenório, William [UNESP], Medeiros, Camila Alves de [UNESP], Rodrigues, Marilda Cristina Abrahão de Araújo [UNESP], Tencarte, Ana Paula [UNESP], Valêncio, Carlos Roberto [UNESP]
• Tipo de documento: Artigo de conferência
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://www.inscricoes.fmb.unesp.br/publicacao.asp?codTrabalho=OTc5Nw==; http://hdl.handle.net/11449/146855
• topic: Banco de dados; Sistema de informação; Acidentes de trabalho

Introdução: O Sistema de Vigilância de Acidentes de Trabalho - SIVAT é mantido pelo Grupo de Banco de Dados - GBD, em convênio com as prefeituras de São José do Rio Preto e Ilha Solteira, e os respectivos Centros de Referência em Saúde do Trabalhador - CEREST. Neste trabalho é apresentada uma extensão do SIVAT que incorpora um Sistema de Informação Geográfica - SIG, como parte integrante de um projeto mais amplo e que compõe um conjunto de recursos para manipulação e análise de dados georreferenciados. Objetivos: Os novos recursos desenvolvidos possibilitam que a análise das notificações seja realizada de forma mais interativa e ágil, o que contribui para que as autoridades responsáveis planejem medidas preventivas e corretivas, executando-as de maneira eficiente e pontual em cada município. Métodos: Foram utilizados no desenvolvimento: linguagem Java e Sistema Gerenciador de Banco de Dados PostgreSQL, com extensão Postgis, servidor GeoServer e a biblioteca OpenLayers. Resultados: Para possibilitar a utilização do sistema SIG, mais de 30.000 notificações de acidentes de trabalho armazenadas na base do SIVAT já foram georreferenciadas. Dentre as funcionalidades desenvolvidas destacam-se: expansão para todos os municípios que possuem alguma ocorrência, o uso de filtros para avaliar apenas as características de interesse (sexo e local do acidente, por exemplo); diferenciação das características por cores para local do acidente e sexo. Este sistema computacional é utilizado também como uma bancada de experimentações em que são desenvolvidas e aplicadas tecnologias das áreas: de auditoria dos dados; preparação e data clean [1]; integração [2]; data mining [3]; spatial data mining [4]; e visual data mining [5].