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Revista Española de Salud Pública

Print version ISSN 1135-5727

Rev. Esp. Salud Publica vol.86 n.1 Madrid Jan./Feb. 2012

http://dx.doi.org/10.1590/S1135-57272012000100007 

ORIGINAL

 

Diseño y validación de un cuestionario sobre patrones de conducción de riesgo en jóvenes

Design and Validation of a Questionnaire Exploring Risky-driving Patterns in Young Drivers

 

 

Eladio Jiménez Mejías (1,2), Juan de Dios Luna del Castillo (3), Carmen Amezcua Prieto (1,2), María Carmen Olvera Porcel (1,2), Pablo Lardelli Claret (1,2) y José Juan Jiménez Moleón (1,2)

(1) Departamento de Medicina Preventiva y Salud Pública. Facultad de Medicina. Universidad de Granada.
(2) CIBER de Epidemiología y Salud Pública. CIBERESP.
(3) Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Facultad de Medicina. Universidad de Granada

Dirección para correspondencia

 

 


RESUMEN

Fundamentos: Las Lesiones por Tráfico continúan siendo un importante problema de Salud Pública en población joven. A pesar de ello, no existen en nuestro país cuestionarios idóneos para la investigación epidemiológica de este problema. El objetivo del presente trabajo fue diseñar y validar un cuestionario orientado a explorar la frecuencia de implicación en circunstancias de conducción teóricamente asociadas con la accidentalidad por tráfico en población universitaria.
Métodos: Se aplicó un cuestionario autoadministrado (MATCA: movilidad, accidentalidad por tráfico y circunstancias asociadas) a 1597 jóvenes alumnos de grado de la Universidad de Granada, entre los años 2007 y 2010, que recogía información, entre otras variables, sobre la exposición, la accidentalidad y la implicación en 28 circunstancias de conducción. Para su diseño se realizó una extensa revisión de la literatura al respecto y se contó con el juicio de un panel de cinco expertos. Aplicando el coeficiente de correlación tetracórico, se realizó un análisis factorial. La consistencia interna se valoró mediante el coeficiente alfa de Crombach. Finalmente, se valoró la asociación cruda y ajustada de cada factor identificado con la odds de haber sufrido un accidente.
Resultados: Tras descartar 8 circunstancias, las restantes se agruparon en tres factores: el primero incluyó diez circunstancias de elevada prevalencia y explicó el 31,9% de la variabilidad total. Los otros dos factores, incluyeron cinco circunstancias cada uno que explicaron respectivamente, el 15,2% y el 12,5% de la variabilidad. Los coeficientes alfa de Crombach oscilaron entre 0,816 y 0,553. Cuando se ajustó por la edad, el sexo, los años de antigüedad del permiso y la intensidad de exposición, la puntuación más fuertemente asociada a la accidentalidad fue la del primer factor (OR=1,51: IC95% 1,25-1,85).
Conclusiones: La versión final (20 circunstancias), identificó tres factores asociados a una mayor accidentalidad entre jóvenes conductores. El primero integró, entre otras, la velocidad excesiva y conducir con sueño o cansancio, y fue el más estrechamente asociado a la accidentalidad en el análisis ajustado. El segundo agrupó las circunstancias relacionadas con la comisión de infracciones y el tercero incluyó la conducción bajo los efectos del alcohol, el no uso siempre del cinturón y las distracciones.

Palabras clave: Conductor de automóviles. Comportamientos peligrosos. Escalas. Cuestionarios. Accidentes de tráfico.


ABSTRACT

Background: Traffic Injuries are a major public heh problem, especially among young people. However, we have not found any useful questionnaire designed in our country for the epidemiological research in this field. The objective of this study was to design and validate an easy and quickly-to-fill questionnaire aimed to collect information on how frequently university car drivers report to be involved in driving circumstances theoretically related to traffic crashes.
Methods: Between 2007 and 2010, a total of 1597 young undergraduate students at the University of Granada answered a self-administered questionnaire collecting information about exposure, accidents and involvement in 28 different driving circumstances. For designing this questionnaire, an extensive literature review was carried out and the opinions of five experts in a panel were also taken into account. By applying the tetracoric correlation coefficient, we conducted a factor analysis. Internal consistency was assessed using Cronbach's alpha coefficient. Finally, we evaluated the crude and adjusted association of each identified factor with the odds for having suffered an accident.
Results: After excluding 8 circumstances, the remaining ones were grouped into three factors: the first one included ten high-prevalence circumstances and explained 31.9% of the total variability. Meanwhile, the other two factors included five circumstances each one which respectively explained 15.2% and 12.5% of the variability. Cronbach's alpha coefficients ranged between 0.816 and 0.553. When adjustments according age, sex, years in possession of the driving license and intensity of exposure were made, the first factor obtained the score more strongly associated with the accident rate (OR = 1.51; CI95%: 1.25-1.85).
Conclusions: The final version (20 circumstances) identified three factors related to higher accident rates among the young drivers. The first one integrated, among other circumstances, the excessive speed and driving while sleepy or tired and it was the most closely associated with the accident rate in the adjusted analysis. The second factor included, among others, the commission of driving offences, and the third one included driving under the influence of alcohol, not always wearing the seat belt and distractions.

Key words: Automobile driving. Behavior dangerous. Scales. Questionnaires. Traffic accident.


 

Introducción

Las lesiones por tráfico constituyen un problema de Salud Pública de primera magnitud por su elevada morbimortalidad y costes asociados, en especial en población joven, en la que representan la primera causa de mortalidad a nivel mundial entre los 15 a 29 años1,2. España no es una excepción, en nuestro país las lesiones por tráfico son la primera causa de mortalidad en varones de 15 a 34 y en mujeres de 15 a 29 años de edad3.

Entre los factores que justifican el exceso de accidentalidad por tráfico en población joven se ha referido reiteradamente la elevada frecuencia con que estos conductores se implican en conductas de o riesgo, tales como el exceso de velocidad, el consumo de alcohol y otras drogas o la conducción nocturna, entre otros4-6, conductas a su vez ligadas a la inexperiencia y a la fa de percepción del riesgo7-9.

En la bibliografía internacional son numerosos los estudios que, mediante el empleo de cuestionarios, han explorado la frecuencia de implicación de los conductores jóvenes en tales conductas de riesgo10-17 con distintos propósitos: estudiar su prevalencia, su asociación con la accidentalidad, las diferencias en tales conductas por sexo, edad o nivel socioeconómico, etc.18-20. Sin embargo, una revisión de dicha bibliografía21 pone de manifiesto algunas limitaciones:

- En primer lugar, son en general cuestionarios excesivamente largos y complejos: la mayoría contiene un elevado número de items (entre 70 a 50 en aquellos que se recoge información sobre diferentes dimensiones de riesgo). Además, las escalas de puntuación son complejas y con frecuencia diferentes para cada una de las dimensiones exploradas.

- Son difíciles de utilizar de forma repetida para el seguimiento de cohortes de conductores debido a que, en su mayoría, no han sido diseñados con este fin y se formulan cuestiones sobre conductas no siempre fáciles de recordar trascurrido un tiempo, por ejemplo determinados tipos de lapsus o errores al volante.

- Se ha prestado una escasa atención a la información sobre exposición (Km/año recorridos): tan sólo en 3 de los 21 cuestionarios publicados desde 1989 hasta la fecha, se contempla esta. Así por ejemplo, el Driving Behaviour Questionnaire (DBQ)11, el más ampliamente utilizado en todo el mundo, no incluye entre sus ítems información sobre exposición ni sobre accidentalidad.

- Por último, el único cuestionario validado en nuestro país sobre conductas de riesgo en conductores de turismos ha sido el DBQ. Sin embargo, a las limitaciones ya comentadas se añade que su validación no se hizo en población joven22.

El objetivo de este trabajo fue diseñar y validar un instrumento (cuestionario MATCA: movilidad, accidentalidad por tráfico y circunstancias asociadas) que soslayara todas las limitaciones anteriores, es decir, que fuese rápido y sencillo de cumplimentar, con cuestiones fáciles de recordar y que explorara todas las dimensiones ligadas a la exposición y la accidentalidad.

 

Sujetos y métodos

Se realizó un estudio transversal. La muestra inicial de estudio fueron los alumnos matriculados en asignaturas de grado impartidas por el Departamento de Medicina Preventiva y Salud Pública de la Universidad de Granada durante los cursos académicos 2007-2008, 2008-2009 y 2009-2010, que acudieron a clase durante las primeras dos semanas lectivas (período en el que se entregó el cuestionario), y que aceptaron completarlo después de haber sido informados sobre los objetivos del estudio y los contenidos del cuestionario.

El cuestionario, suministrado durante la clase para ser cumplimentado al final de ésta o ser entregado al día siguiente, se presenta en el anexo 1. Dicho cuestionario constó de cinco apartados: datos sociodemográficos, valoración de la intensidad de exposición en el año anterior (medida en km/año, categorizados en: <500, 500-999, 1000-4999, 5000-9999, 10000-19999,20000-29999; 30000-50000 y >50000), frecuencia de uso de dispositivos de protección (cinturón y casco) en los seis meses anteriores (nunca, a veces, a menudo, casi siempre o siempre), implicación en accidentes de tráfico durante el año anterior (especificando, en su caso, número y diversas características del último accidente sufrido) y la edad de obtención del permiso para conductores de vehículos a motor (de coche o moto), dos preguntas sobre su calidad como conductor y su velocidad de conducción percibida y un conjunto de 28 preguntas de respuesta dicotómica, presentadas en forma de matriz (anexo 1), que hacían referencia a otras tantas circunstancias relacionadas con la conducción, potencialmente asociadas a la accidentalidad. Se pidió al encuestado que marcara aquellas circunstancias en las que incurrió durante el mes anterior, las cuales se seleccionaron inicialmente a partir de una revisión bibliográfica de los cuestionarios previamente publicados21. Posteriormente, un panel formado por cinco expertos seleccionó las 28 circunstancias finalmente incluidas en el cuestionario. Un primer borrador del cuestionario fue pasado a miembros del Departamento y a una promoción de 97 estudiantes de posgrado y residentes del Hospital Clínico de Granada, a fin de comprobar su comprensión y el tiempo de cumplimentación (media de 8 minutos), así como para validar la medición de la intensidad de exposición (mediante su comparación con las respuestas dadas a una versión modificada para población joven del Driving Habits Questionnaire, originalmente propuesto por Owsley et al. para población anciana23 (datos no mostrados). Además, para el diseño de este último ítem, se tuvieron en cuenta los puntos de corte que sobre las diferentes intensidades de exposición aparecen recogidos en el cuestionario de la cohorte SUN24, adaptándolos a nuestra población.

 

 

A lo largo de los tres años académicos se recogieron un total de 1.597 cuestionarios, pero el estudio de validación se restringió sólo a los alumnos que refirieron haber conducido un turismo en el año anterior a la encuesta. Para dicho estudio, en primer lugar, se excluyeron tres circunstancias: dos de ellas por hacer referencia a la implicación de los encuestados en accidentes de tráfico, con y sin víctimas, durante el mes anterior (pues fueron items relacionados con la variable de respuesta, de cara a valorar la validez de criterio) y una tercera (llevar pasajeros sin cinturón o casco) porque se formuló de forma diferente en el cuestionario suministrado en el primer curso académico. A partir de las 25 circunstancias restantes, el análisis se realizó en la siguiente secuencia:

- Análisis preliminar de las respuestas dadas a cada item. Se valoró la prevalencia de respuestas positivas a cada item, así como su fuerza de asociación cruda con haber sufrido un accidente de tráfico el año anterior a la encuesta, mediante el cálculo de su correspondiente odds ratio cruda, y su intervalo de confianza al 95%.

- Análisis de la estructura interna del conjunto de circunstancias (validez de contenido): en primer lugar, y a fin de poder aplicar un análisis factorial, se eliminaron las tres circunstancias con una frecuencia de declaración inferior al 5% (conducir después de haber consumido drogas, la policía me ha puesto una multa y conducir con síntomas de embriaguez), pues el análisis factorial puede detectar relaciones entre ítems simplemente por la similitud en su distribución de frecuencias, especialmente para frecuencias demasiado bajas25. Posteriormente, y puesto que los items fueron variables dicotómicas, se aplicó el coeficiente de correlación tetracórico para obtener la matriz de correlaciones entre los 22 items, forzando que la matriz fuera definida positiva (condición indispensable para la aplicación del análisis factorial)26. Esta estrategia se adecúa bien a variables binarias, que pueden ser consideradas como variables dicotomizadas procedentes de una variable aleatoria normal no observable.

A partir de la matriz resultante, se llevó a cabo un análisis factorial con extracción de factores por el método de componentes principales aplicando el análisis paralelo de Horn27,28. El número de componentes principales resultante fue de tres. Extraídos estos, se eliminaron las dos circunstancias que poseían comunalidades inferiores a 0,40 en la estructura factorial (un acompañante me ha dicho que corro mucho y discutir con otros conductores). Posteriormente, se aplicó una rotación varimax, al objeto de hacer interpretables los factores extraídos, manteniendo su independencia. Para cada factor se construyó su correspondiente índice a partir de la suma de los items incluidos en él. La consistencia de los factores se valoró mediante el coeficiente de correlación ítem-escala corregido. Finalmente, se calculó el coeficiente alfa de Cronbach para cada índice, con y sin la extracción de cada ítem en su correspondiente factor.

- Estudio de la validez de criterio. Se construyeron modelos de regresión logística tomando como variable dependiente haber sufrido un accidente de tráfico el año anterior. Como variables independientes se consideraron ernativamente la suma de todos los items del cuestionario (excluyendo los cinco antes citados) y la puntuación obtenida para cada factor. Se construyeron modelos crudos y ajustados por la edad, el sexo, los años de antigüedad del permiso de conducir y la intensidad de exposición. El análisis se realizó con el paquete estadístico Stata (versión 11.0).

 

Resultados

Para el presente estudio, de los 1.597 alumnos, se seleccionaron sólo los 1.114 (69,8%) alumnos que refirieron haber conducido algún turismo en el año anterior a la encuesta (valores >0 para los km/año recorridos).

La tabla 1 muestra las características de los 1.114 conductores de turismo incluidos en la muestra final de estudio. El 73,1% fueron mujeres y sus edades media y mediana fueron de 23,3 y 23 años respectivamente (el 73,7% tenía entre 20 y 24 años). Con respecto a la intensidad de exposición, la mayor proporción de conductores se concentró en los estratos inferiores a 5.000 Km/año.

 

 

La tabla 2 muestra las 25 circunstancias analizadas, ordenadas de mayor a menor prevalencia de reporte. Esta varió desde el 79,4% para conducir de noche hasta el 2,2% para conducir después de haber consumido drogas. También se presenta para cada circunstancia su asociación cruda con haber sufrido un accidente el año anterior. Se obtuvieron odds ratios >1 para todos los items, salvo para el consumo de drogas, y estadísticamente significativas en todos los casos, salvo para las siguientes circunstancias: no respetar un paso de peatones, un acompañante me ha dicho que corro mucho, discutir con otros conductores, fumar mientras conduzco, adelantar por la derecha estando prohibido, conducir sin cinturón o sin casco, y haber recibido una multa. Finalmente, la tabla 2 también muestra las saturaciones de cada ítem (para valores superiores a 0,4) en los tres factores identificados tras la rotación varimax que explicaron el 60,0% de la varianza total. El factor 1 (F1) incluyó diez circunstancias y explicó el 31,9% de la variabilidad total. Por su parte, los otros dos factores (F2 y F3), incluyeron cinco circunstancias cada uno y explicaron el 15,2% y el 12,5% de la variabilidad, respectivamente.

 

 

En la tabla 3 se presentan los coeficientes alfa de Cronbach y las correlaciones ítem-test e ítem-resto corregidas para cada dimensión. El alfa de todo el cuestionario fue de 0,839. Los coeficientes de cada dimensión fueron de 0,815 para F1, 0,553 para F2 y 0,564 para F3.

 

 

Los modelos de regresión logística univariados (tabla 4) revelan que la puntuación obtenida para cada uno de los tres factores identificados se asoció positivamente con la odds de haber sufrido un accidente de tráfico. La odds ratio cruda más elevada se obtuvo para F2 (1,51). Sin embargo, cuando se ajustó por la edad, el sexo, los años de antigüedad del permiso y la intensidad de exposición, la puntuación más fuertemente asociada a la accidentalidad fue la de F1 (odds ratio=1,51), mientras que la de la de F3 dejó de asociarse con ella de forma significativa. Por último, cuando se incluyeron conjuntamente los tres factores en el modelo, sólo la puntuación de F1 se asoció significativamente con la accidentalidad.

 

 

Discusión

Los resultados obtenidos revelaron que el conjunto de circunstancias exploradas en el cuestionario tiene una clara estructura interna. El primer factor agrupó, por una parte, seis circunstancias de a prevalencia, intrínsecamente ligadas al hecho de conducir, en las que difícilmente no incurriría cualquier conductor con una mínima exposición acumulada. De hecho, estas circunstancias se incluyeron para comprobar la validez de las respuestas de los alumnos pues, dada la naturaleza de las conductas exploradas (conducir de noche, solo, bajo meteorología adversa, en autopista o autovía, cambiando la emisora de radio o un CD), era improbable que para ninguna de ellas se obtuvieran frecuencias inferiores al 50%. Pero además, en este primer factor se incluyeron dos circunstancias también con una prevalencia importante, pero estrechamente ligadas a la accidentalidad en población joven, tal y como refiere extensamente la bibliografía29-31: conducir en situación de sueño o cansancio y a velocidad excesiva. La asociación entre esta última circunstancia, referida por el 47% de nuestra población, y otros patrones de conducción frecuentes en jóvenes, como conducir de noche o solo, ya ha sido documentada en algunos trabajos previos32,33. Sin embargo, atendiendo al resto de circunstancias que este factor agrupó, da la impresión de que, en la población de conductores jóvenes investigada, circular en algún momento por encima de la velocidad autorizada o con síntomas de cansancio, se convierte en un patrón de conducción "normal", algo que ya ha sido puesto de manifiesto previamente32,34. Por todo ello, no resulta llamativo que la puntuación de F1 fuese la más estrechamente asociada con la accidentalidad.

El segundo factor agrupó claramente circunstancias relacionadas con las infracciones de las normas de tráfico, a las que se une la percepción subjetiva de distracción, una asociación también detectada en estudios previos35,36, al igual que su efecto sobre la accidentalidad, también corroborado en nuestro estudio6,37. Finalmente, el F3 agrupó tres factores de riesgo que podemos considerar clásicos: el consumo de alcohol, la implicación en circunstancias objetivamente ligadas con la distracción al volante (fumar, comer o hablar por el móvil mientras se conduce)38,39 y no usar el cinturón de seguridad (aunque, teóricamente, esta última circunstancia no tendría por qué influir en la accidentalidad, se ha constatado que se comporta como un marcador de otras conductas de mayor riesgo al volante40,41). La bibliografía es extensa en cuanto a la relación del alcohol y las distracciones con la accidentalidad42-45 así como respecto a la elevada prevalencia de estos patrones de conducción en jóvenes46,47. Por eso hasta cierto punto es sorprendente que tanto la frecuencia de reporte de algunos de ellos como su fuerza de asociación con la accidentalidad sea relativamente baja en nuestro estudio. No es descartable que ello sea el resultado de un sesgo de información: se tendería a subdeclarar la implicación en este tipo de conductas, particularmente por parte de aquellos conductores que se han involucrado en accidentes de tráfico. Ello explicaría el que, en el análisis ajustado por los restantes factores, la puntuación de este factor no se asocie a la accidentalidad, mostrando incluso una estimación puntual inferior a la unidad.

En conjunto, las dimensiones identificadas en nuestro estudio coinciden con las descritas en la bibliografía. Así por ejemplo, las relacionadas con la velocidad y el cansancio aparecen también recogidas en el Driving Behaviour and Road Safety Questionnaire20. Las relacionadas con las infracciones en el Driver Behaviour Questionnaire11 y, finalmente, las relacionadas con el consumo de alcohol, no usar el cinturón y las distracciones aparecen contempladas en el cuestionario empleado por Iversen (2004)48. Todos ellos con un número de items muy superior al propuesto en nuestro cuestionario. En nuestro estudio, a excepción del F1, la consistencia de las otras dos subescalas construidas es baja. Ello no es sorprendente, pues el cuestionario no se ha concebido partiendo de unas dimensiones previamente establecidas sino seleccionando aquellas circunstancias que fueran fáciles de ser recordadas y estuvieran teóricamente asociadas a la accidentalidad en conductores de turismo, independientemente de su adscripción a una o varias dimensiones subyacentes en los cuestionarios originales. No obstante, la consistencia de la escala global sí puede considerarse suficientemente elevada e incluso permitiría su empleo como una escala unifactorial.

En cuanto a las limitaciones metodológicas del estudio, al margen de las propias del instrumento de recogida de información y del ya mencionado posible sesgo por subdeclaración de algunas conductas, la más importante es el carácter transversal de su diseño, que impide verificar la causalidad de la asociación entre los factores identificados y la accidentalidad. Con ello, no es posible explorar la validez predictiva del conjunto de circunstancias sino tan solo una validez de criterio concurrente y, aun así, asumiendo la posibilidad de una causalidad inversa: la implicación en un accidente (valorado en el año anterior) puede haber sido la causa, y no la consecuencia, de un cambio en los patrones de conducción, explorados en el mes anterior. Por otra parte, es cuestionable la aplicación de un análisis factorial clásico a un conjunto de items binarios, pues sus resultados quedan fuertemente influidos por la diferente prevalencia de declaración de tales ítems49. Para paliar este problema fueron eliminadas del análisis las circunstancias cuya prevalencia fue inferior al 5%. Además, los modelos factoriales parten de la hipótesis de que las distribuciones de los items son análogas, lo que no se ajusta a nuestro caso y puede también justificar la baja consistencia de las dimensiones identificadas. Finalmente, debe comentarse la posible fa de validez externa de los resultados. El cuestionario fue aplicado y validado en una población particular (alumnos universitarios), por lo que sus resultados no pueden extrapolarse directamente a otras poblaciones. Sin embargo, no hay razones para asumir que el patrón de asociaciones hallado entre la accidentalidad y las dimensiones identificadas (equiparables a las observadas en otros estudios realizados en contextos muy diferentes) deba ser diferente en otras poblaciones de conductores jóvenes. Por lo demás, la simplicidad con que se redactó cada circunstancia, su respuesta dicotómica, así como el corto intervalo temporal explorado (un mes) fueron características que nos hacen suponer una relativa facilidad para aplicar este instrumento a otras poblaciones de conductores jóvenes (por ejemplo, con un menor nivel educativo o una menor implicación por responderlo), lo que lo haría un instrumento especialmente útil para ser aplicado a grandes muestras transversales de conductores, o de forma reiterada, como herramienta para el seguimiento de cohortes de conductores.

En conclusión, creemos que, tras el proceso de validación, el cuestionario de 20 circunstancias de conducción finalmente obtenido cumple los requisitos planteados a priori: es sencillo y rápido de responder, por lo que puede ser pasado a muestras extensas de conductores de forma reiterada en el tiempo. Por otra parte, recoge un conjunto de circunstancias que, estando teóricamente asociadas a la accidentalidad, refrendan dicha asociación en la muestra estudiada. Finalmente, el análisis factorial reveló una estructura interna subyacente que permitió diferenciar tres grupos de factores asociados a la accidentalidad: aquellos presentes con una a prevalencia (incluyendo el exceso de velocidad y el cansancio), los ligados a la comisión de infracciones y los asociados a las distracciones, consumo de alcohol y fa de uso del cinturón de seguridad. El que esta última dimensión no se asocie de forma independiente con la accidentalidad sugiere la posible existencia de un sesgo de información en las respuestas dadas a los items que lo forman y plantea la posibilidad de eliminar estos en futuras aplicaciones del cuestionario propuesto, cuya validez externa debería ser comprobada en otras poblaciones de conductores jóvenes.

 

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Dirección para correspondencia:
Eladio Jiménez Mejías
Departamento de Medicina Preventiva y Salud Pública
Facultad de Medicina. Universidad de Granada
Avda. de Madrid 11
18071 Granada. España
eladiojimenez@ugr.es