Severe occupational accidents and productive activities in health administrative regions in Pernambuco: an analysis based on the identification of local productive clusters

Resumo Introdução: Pernambuco passa por transformações que atraem empreendimentos e mão de obra. Objetivo: verificar como as concentrações produtivas estabelecidas nas Regiões Administrativas de Saúde do estado interferiram no perfil e distribuição dos acidentes de trabalho graves no período de 2011 a 2013. Método: utilizou-se o Quociente Locacional para identificar a formação de aglomerados produtivos especializados nas Regiões de Saúde e compará-los com a ocorrência de acidentes graves. Resultados: os mais acidentados foram homens (89,7%) na faixa de 30 a 44 anos. Foram identificados aglomerados produtivos especializados em seis Regiões de Saúde, porém as ocupações com mais registros de acidentes graves foram trabalhador agropecuário (15,4%), pedreiro (8,7%) e servente de obras (4,0%), mesmo onde a atividade agropecuária e a construção civil não representavam o principal setor produtivo. Conclusão: a identificação de aglomerados produtivos possibilitou a compreensão do padrão de organização produtiva no estado, bem como o perfil de trabalhadores acidentados em cada região, permitindo evidenciar os setores produtivos e ocupações prioritárias para a estruturação da vigilância em saúde do trabalhador. Abstract Introduction: the state of Pernambuco, in Brazil, has been undergoing transformations that attract businesses and workforce. Objective: to analyze how the productive concentration established in the health administrative regions of Pernambuco interfered in the profile and distribution of the severe occupational accidents from 2011 to 2013. Method: the Locational Quotient was used to identify the formation of specialized productive clusters in the Health Administrative Regions and to compare them with the occurrence of severe accidents. Results: the most injured workers were men (89.7%) aged between 30 and 44 years. Six health administrative regions were identified as specialized in a particular productive activity, but the occupations with more accidents recorded were: agricultural workers (15.4%), bricklayers (8.7%) and unskilled construction workers (4.0%), even in regions where agricultural and construction activities were not the main productive sector. Conclusion: the identification of productive clusters enabled the understanding of the productive organization pattern in the state, as well as of the profile of injured workers in each location, allowing the identification of productive sectors and priority occupations for structuring of workers' health surveillance.