摘要：Os acidentes de trânsito (AT) produzem alta morbimortalidade em vários países do mundo, inclusive no Brasil. O atendimento inicial às vítimas destes acidentes, por equipe especializada, conta com instrumentos de avaliação da gravidade do trauma, que norteiam as prioridades. Este trabalho objetivou elaborar um modelo de apoio decisão aplicado ao atendimento pré-hospitalar, utilizando a Abbreviated Injury Scale (AIS), para definir a gravidade da lesão provocada pelo AT, assim como descrever as características dos acidentes e das suas vítimas, ocorridos em João Pessoa, Paraíba. Trata-se de uma investigação epidemiológica descritiva, seccional, a qual analisou todas as vítimas de acidentes de trânsito atendidas pelo SAMU 192, de João Pessoa-PB, em janeiro, abril e junho de 2010. Os dados foram coletados nas Fichas de Regulação Médica do SAMU 192. A maioria das vítimas foi de sexo masculino (76%), com idade entre 20 e 39 anos (60%). A maioria das lesões foi classificada como (AIS) 1 (62,5%). O modelo de apoio à decisão implementado foi a árvore de decisão que conseguiu classificar corretamente 95,98% a gravidade das lesões. Por este modelo, foi possível a extração de 29 regras de classificação da gravidade da lesão, as quais poderão ser utilizadas para o auxílio à tomada de decisão do médico regulador do SAMU 192.
其他摘要：Traffic accidents produce high morbidity and mortality in several countries, including Brazil. The initial care to victims of accidents, by a specialized team, has tools for evaluating the severity of trauma, which guide the priorities. This study aimed to develop a decision model applied to pre-hospital care, using the Abbreviated Injury Scale, to define the severity of the injury caused by the AT, as well to describe the features of accidents and their victims, occurred in Joao Pessoa, Paraiba. This is a descriptive epidemiological investigation, sectional, which analyzed all victims of traffic accidents attended by the SAMU 192, João Pessoa-PB, in January, April and June 2010. Data were collected in the medical regulation sheets of SAMU 192. Most of victims were male (76%), aged between 20 and 39 years (60%). Most injuries were classified as AIS1 (62.5%). The model of decision support implemented wasthe decision tree that managed to correctly classify 95.98% of the severity of injuries. By this model, it was possible to extract 29 rules of gravity classification of injury, which may be used for decision-making teams of the SAMU 192.
关键词：acidentes de trânsito; classificação; escala resumida de ferimentos; técnicas de apoio à decisão; árvores de decisões.
