– UNDERSØKELSEN MED SPØRRESKJEMAENE

Como forma de incluir na análise retrospectiva a referência às falhas técnicas e humanas, torna- se necessário recorrer a metodologias orientadas para esse tipo de falha. No entanto, como vimos, a causalidade dos acidentes não é apenas devida a estes factores. Torna-se assim necessário modelizar o acidente através de métodos sequenciais ou usando modelos epidemiológicos, que recorrem aos conceitos de barreira e de condições de falha latente, e que incorporam, por sua vez, referências à falha técnica e humana.

Os modelos de análise referidos têm sido desenvolvidos para aplicação em industrias de risco e em sistemas complexos, como no domínio da produção de energia, sobretudo em centrais nucleares, aviação, navios (Soares et al., 2000), processos contínuos de produção industrial, como é o caso da indústria química, e também em meio hospitalar, em especial em blocos operatórios e unidades de cuidados intensivos (Fragata e Martins, 2004). No entanto os princípios desenvolvidos nesses domínios são igualmente válidos em sistemas mais simples, em que a probabilidade de acidente pode até ser mais elevada mas onde as consequências são certamente menos importantes (Hollnagel, 1998, p2).

3.2.1 Análise da falha técnica

Nos equipamentos e instalações são usadas actualmente técnicas de análise de confiabilidade de funcionamento (aqui se incluindo a fiabilidade, disponibilidade, manutibilidade e segurança), técnicas essas que têm um desenvolvimento recente quando comparadas com a técnicas tradicionais da engenharia (Villemeur, 1988, p9-18). Embora o estudo da fiabilidade remonte ao início da era industrial, inicialmente apenas no domínio da mecânica, foi com a tentativa de melhorar o fornecimento de electricidade como fonte de energia, que surgiram os primeiros desenvolvimentos nesse domínio. Com o incremento na utilização da electrónica no domínio militar, na década de 50, surge a necessidade de redução dos custos associados à reparação destes sistemas através da melhoria da sua fiabilidade. Na década de 60 foram introduzidos métodos formais, como por exemplo o método

Análise de acidentes de trabalho

da árvore de causas ou a análise de modos de falha e seus efeitos (“Failure Mode and Effects Analysis” - FMEA), que se tornaram regulamentares na industria aeronáutica e espacial, tendo sido utilizados no programa Apollo pela NASA. Foi com o advento da industria nuclear, nos anos 70, que surgem os primeiros trabalhos de avaliação probabilística de risco (“Probabilistic Safety Assessment” - PSA), efectuados em duas centrais nucleares nos Estados Unidos, o chamado “relatório Rasmussen”, publicado em 1975. É na década de 80 que a utilização das técnicas de fiabilidade, disponibilidade, manutibilidade e segurança se generalizam, não só em sectores de alto risco como a industria petrolífera, química, transportes e automóvel, como também na concepção de equipamentos de grande consumo. Com a publicação da Directiva Máquinas em 1989 também as máquinas ficaram sujeitas a requisitos de segurança assentes em critérios probabilísticos e deterministas. Gomes (1996) descreve alguns dos requisitos a que devem obedecer os sistemas de comando de máquinas industriais com base na avaliação do risco associado à falha do referido sistema. No entanto não são impostos requisitos para os casos de falha humana, à excepção do caso de erros de sequência na actuação de comandos (Anexo 1.2.1 da Directiva).

3.2.2 Análise da falha humana

O Homem sempre esteve presente nas instalações industriais seja ao nível da sua concepção ou ao nível da exploração. No entanto os desenvolvimentos nos estudos de fiabilidade após a II Guerra Mundial não levaram em consideração o tema da fiabilidade humana (Villemeur, 1988, p411-413), a não ser no caso da aeronáutica, domínio aonde foram realizados os primeiros trabalhos, ligados à pilotagem. Só na década de 50 é que são efectuados estudos sobre o tema noutros domínios, como por exemplo, no sector da defesa militar e industria nuclear. Com a necessidade de calcular com precisão a probabilidade de um acidente surgem as técnicas de avaliação da fiabilidade humana (“Human Reliability Assessment” - HRA) Na década de 60 foi desenvolvido por Swain (1964) o método THERP (Technique for Human Error Rate Prediction) no âmbito de trabalho levado a cabo no Sandia National Laboratories, e que culminaram na criação de um banco de dados de fiabilidade humana que permite quantificar as taxas de erro humano em tarefas elementares. Este e outros métodos são actualmente classificados como métodos de primeira geração, em oposição a novas metodologias mais recentes, que ultrapassam questões como a escassez de dados sobre o desempenho humano e a redutora dicotomia entre omissão e comissão. Como exemplo de métodos de segunda geração podemos referir o ATHEANA (“A Technique for Human Error Analysis”) desenvolvido por Dougherty (1998) e o CREAM (“Cognitive Reliability and Error Assessment Method”) desenvolvido

Análise de acidentes de trabalho

por Hollnagel (1998). Neste método a ênfase da análise situa-se na importância do contexto e recorre a um sistema de classificação que tanto pode ser utilizado para a análise retrospectiva como prospectiva.

No domínio da análise cognitiva, é de referir o trabalho de Reason (1990), que propõe um sistema de classificação para o erro humano, G.E.M.S. (“generic error-modelling system”) baseado nos três níveis de performance S.R.K. (“skill-rule-knowledge”) do modelo de classificação da performance humana de Rasmussen (1986). Ao nível S podemos associar erros do tipo “lapso ou deslize”, associados a comportamentos automáticos. Ao nível R, erros do tipo “regra seleccionada errada, não aplicável” e ao nível K, erros do tipo “falta de conhecimentos, falta de experiência”. Desta forma é possível efectuar uma análise prospectiva às causas das falhas humanas e definir medidas de minimização da probabilidade de erros, como formação, procedimentos e projecto do interface homem-máquina.

Como vimos, a evolução tecnológica trouxe um novo papel ao operador, em que este cada vez mais detém competências ao nível cognitivo (“saber”) e não tanto do “fazer” Como exemplo, no domínio da segurança rodoviária estudos recentes indicam que o factor humano é o principal factor da causalidade dos acidentes, podendo ultrapassar os 90% quando comparado com outros factores, ligados ao ambiente ou ao veículo (Ljung e colegas, 2007). Hollnagel (1998) refere que a acção errónea (definida como sendo uma falha humana) se situa entre os 60 a 90%, podendo mesmo ultrapassar os 90% em acidentes rodoviários. Estes resultados devem-se à forma como o modelo tradicional de segurança rodoviária promove o ajustamento dos três factores condutor - veículo – ambiente, tratando o condutor como apenas mais um componente desse sistema. Dessa forma o componente condutor é analisado não levando em consideração as interligações com os demais componentes do sistema. Ljung at al. (2007) descrevem a adaptação do método CREAM para a análise de acidente rodoviários.

Embora tenha sido utilizado aqui o termo erro humano, esta designação pode suscitar entendimentos diversos. Hollnagel (1998) chama a atenção para o facto do termo erro não possuir apenas um único sentido. Erro pode significar a causa de algo (“o derrame ocorreu devido a erro humano”), o acontecimento em si mesmo (“esqueci de verificar o nível da água”) ou a consequência de uma acção (“cometi o erro de colocar sal no café”). Neste sentido “erro humano é a atribuição à

posteriori de uma causa a um resultado observável, em que a causa se refere a uma acção humana”36_.

36 _{Tradução livre de “human error is the post hoc attribution of a cause to an observed outcome, where the cause}

Análise de acidentes de trabalho

Propõe em alternativa o uso do termo acção errónea, definida com base na existência de um critério de desempenho, de uma acção que falhe objectivos pré-determinados e da existência da possibilidade dessa acção ser bem sucedida.

3.2.3 Análise de acidentes - modelo sequencial

Uma das técnicas mais recentes que utiliza o modelo sequencial como fundamento teórico é o Modelo da Evolução do Acidente e Barreiras (Accident Evolution and Barrier – AEB Model) (Svenson, 2000). Desenvolvido por Svenson em 1991 este método representa o desenvolvimento de um acidente como uma sequência de eventos pertencentes quer ao domínio dos factores humanos, da organização ou do sistema técnico. Cada evento representa a falha de um componente ou uma função mal executada A prevenção do acidente pode ser feita pela interposição de barreiras entre erros sucessivos.

Outra das técnicas usadas é a arvore de eventos, técnica indutiva de análise de riscos, que identifica as sequências de eventos que podem suceder-se a um evento iniciador. O factor tempo é a variável subjacente à sequência de eventos e cada evento é modelizado como sucesso ou falha (Villemeur, 1988).

Kjellén (1981) descreve um método desenvolvido para o Occupational Accident Research Unit (OARU) do Instituto Real de Tecnologia de Estocolmo. Ao contrário de muitas das técnicas referidas neste capítulo, desenvolvidos para serem aplicados em sistemas complexos, este método destina-se à análise de acidentes de trabalho individuais. O método desenvolve-se a dois níveis: o primeiro corresponde à identificação da sequência do acidente e o segundo à análise das condições do processo produtivo determinantes para o acidente. Na primeira parte é definida a sequência do acidente, identificando-se os desvios, definidos como eventos ou condições do processo produtivo que divergem das condições normais ou pré-estabelecidas. Em seguida os desvios são organizados de forma cronológica em três fases: a fase inicial, a fase de conclusão e a fase de produção da lesão. O tempo é assim uma dimensão fundamental neste tipo de métodos (Kjellén, 1998). A segunda parte do método identifica, através de uma lista de verificação, os factores determinantes do sistema de produção que podem contribuir para o acidente, ao nível técnico/físico, organizacional/económico e social/ individual. O método em si foi descontinuado na sequência da publicação, em 1987, dos trabalhos de Rasmussen sobre arquitectura cognitiva baseada na modelo SRK, e que irá ser usado na explicação de erros de condução de sistemas complexos. Constitui, no entanto, uma base importante do desenvolvimento de outras abordagens, sobretudo nos países Escandinavos (Celeste, 2003).

Análise de acidentes de trabalho

O método foi aplicado a uma amostra de 182 acidentes ocorridos num período de três anos em seis empresas dos sectores mineiro, metalomecânica, construção, reparação e trabalhos em ferrovias, tendo sido feito em primeiro lugar uma análise aos relatórios efectuados para efeitos de reparação dos acidentes de trabalho, e em seguida efectuadas entrevistas suplementares nos locais de trabalho. No total foram identificados 424 desvios (2,3 desvios por acidente), dos quais 319 resultam da análise a relatórios (1,8 desvios por acidente). A comparação entre os resultados obtidos da análise dos relatórios e das entrevistas mostra que na fase de conclusão foram identificados 200 desvios, dos quais 195 (97,5%) foram identificados a partir dos relatórios e apenas 5 (2,5%) a partir das entrevistas. No caso da fase inicial, com 224 desvios identificados, 124 foram identificados a partir dos relatórios (55%) e 100 (45%) foram identificados a partir das entrevistas. Kjellén afirma que os resultados obtidos a partir das entrevistas estão muito dependente dos conhecimentos dos entrevistados, da sua atitude e da sua disponibilidade em partilhar informação, pois a identificação de novos desvios a partir das entrevistas apresenta uma grande variabilidade. Como contraponto propõe que a recolha de informação seja efectuada por pessoas familiares com o acidente, com o trabalho a realizar e que representem diferentes interesses. O autor conclui ainda que a definição dos desvios necessita de adaptação a cada sector concreto e às particulares condições de produção de cada empresa.

Outras técnicas, ainda que mais elaboradas baseiam-se neste mesmo principio, como é o caso das técnicas que permitem representar múltiplas sequências de eventos. Várias técnicas de análise sequencial são descritas por Livingston et al (2001), algumas das quais apresentadas sob a forma de listas de verificação.

3.2.4 Análise de acidentes - modelo epidemiológico

Uma técnica de análise que se pode enquadrar no modelo epidemiológico (Hollnagel, 2004 p117) é a arvore de falhas (“Fault Tree Analysis” - FTA) que é a mais difundida das técnicas baseadas no conceito gráfico de árvore. Foi desenvolvida nos anos 60 pela sociedade Bell Telephone como ferramenta dedutiva de análise de riscos quantitativa para avaliar e melhorar a fiabilidade do sistema de lançamento do míssil Minuteman (Villemeur, 1988) mas pode também ser usada na análise retrospectiva de acidentes.

Neste caso teremos o acidente como evento de topo a analisar e a técnica apenas recorre a portas E, dado que na análise retrospectiva uma porta OU representa incerteza. A arvore de causas assim desenhada constitui um subconjunto de uma arvore de falhas (Vuuren, 1998). Esta variante da

Análise de acidentes de trabalho

técnica foi desenvolvida originalmente no INRS (Institute National de Recherche et de Securitè) e a sua aplicação necessita do suporte de um equipa multidisciplinar (Jacinto, 2003b).

Figura 17 –Exemplo de uma árvore de falhas (Vuuren, 1998)

A sua limitação advém de ser uma técnica orientada para os sistemas técnicos tendo que a falha humana ser tratada de forma bi-modal (sucesso ou falha). Outra das limitações da árvore de causas é não permitir modelizar os eventos sequenciais fortemente dependentes do tempo, e a inexistência de um esquema de classificação pré-definido que permita agrupar as diversas causas. O modelo de classificação de Eindhoven (“Eindhoven Classification Model”) inicialmente desenvolvido por Van der Schaaf (1992), propõe um esquema de classificação desenvolvido para a industria química e com ênfase na falha humana. Van Vuuren (1998) desenvolveu o esquema de classificação para acomodar a noção de falha organizacional a partir de estudos de caso, levados a cabo em industrias de siderurgia e no domínio da medicina. Este modelo divide as causas básicas em três categorias: falha técnica, organizacional e humana, as quais por sua vez se dividem em subcategorias.

3.2.5 Análise de acidentes – modelos mistos

O método WAIT (Jacinto, 2003a), desenvolvido especificamente para ser utilizado em ambientes industriais, recorre a uma metodologia que se pode caracterizar como utilizando princípios de ambos os modelos, sequencial e epidemiológico. O método recorre ao conceito de desvio de Kjéllan (1984), para a identificação de falhas activas, ao modelo do acidente organizacional de Reason (1997), na identificação de condições de falha latente, e ao método CREAM (Hollnagel, 1998) na caracterização da acção humana errónea. Usa para o efeito o sistema de classificação proposto por

Análise de acidentes de trabalho

Hollnagel (1998), quer para as manifestações dos modos de erro (os fenótipos: tempo, duração, distância, velocidade, direcção, força, objecto, sequência) quer para as suas causas ao nível individual (genótipos: observação, interpretação, planeamento, funções gerais temporárias e permanente). De salientar que deste modo se distingue entre o que é observável (modos de erro), do que é inferido pelo analista (pensamento e decisão associado ao modo de erro). Usa ainda a classificação de desvio prevista no estatísticas europeias de acidentes de trabalho (EEAT), para caracterizar os modos de falha (falha de sistemas técnicos). O método recorre ainda à metodologia da árvore de falhas, ao atribuir a cada modo de erro ou de falha diversos factores influenciadores.

Uma metodologia similar é utilizada no método de investigação de acidentes e incidentes do Health and Safety Executive (2004), que classifica as causas em imediatas, subjacentes, e básicas, usando para o efeito uma árvore de causas. A primeira categoria corresponde ao agente material da lesão, a segunda são aos actos e condições inseguras e a terceira corresponde à falha organizacional, que origina as anteriores. Estas categorias correspondem sensivelmente ao modelo de causalidade proposto por Reason (1997). A metodologia recorre ainda ao esquema de classificação SRK (Rasmussen, 1986) e GEMS Reason (1990) na análise da falha humana.