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    Estudio de Postman Law revela los factores de riesgo en accidentes mortales

    cars on road during night time
    Image from Unsplash

    Un análisis realizado por la firma Postman Law, basado en datos federales de accidentes de tránsito en 2024 sobre 41.912 conductores de vehículos de pasajeros, muestra la coincidencia de tres comportamientos de riesgo: la conducción bajo los efectos de sustancias, el exceso de velocidad y el no uso del cinturón de seguridad.

    Principales hallazgos del reporte

    Los datos destacan cómo estas infracciones suelen ocurrir de manera simultánea en los accidentes con víctimas mortales:

    • Triple factor de riesgo: 1.565 conductores (3,7% del total, o aproximadamente 1 de cada 27) presentaban los tres comportamientos al momento del accidente.

    • Presencia de al menos un factor: El 43% de los conductores analizados incurría en al menos una de estas tres conductas.

    • Incidencia en horario nocturno (2:00 AM):

      • La presencia de consumo de alcohol alcanzó su punto máximo con un 61%.

      • El exceso de velocidad registró su nivel más alto, llegando al 40,6%.

    • Uso del cinturón de seguridad: El porcentaje de fallecidos que no utilizaba el cinturón aumentó del 41% en accidentes diurnos al 56% durante la noche (una diferencia de 15 puntos porcentuales).

    Contexto de fiscalización y programa de subvenciones

    El informe subraya una discrepancia entre los métodos actuales de control policial y el comportamiento real de los conductores de alto riesgo:

    1. Enfoque de infracción única: La fiscalización tradicional clasifica las detenciones de forma aislada (por ejemplo, exceso de velocidad o DUI), lo que dificulta la identificación preventiva de conductores que combinan múltiples infracciones extremas.

    2. Financiamiento de la NHTSA: El 3 de agosto se lanzó un programa de subvenciones de 20 millones de dólares (Innovative Traffic Safety Enforcement) para implementar sistemas de análisis predictivo. Estos fondos buscan optimizar el despliegue de agentes mediante el uso de datos que identifiquen dónde y cuándo coinciden estos factores de riesgo.

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