A influência das variáveis ambientais (meteorológicas e de qualidade do ar) na morbidade respiratória na cidade de Campo Grande - MS

Abstract

O conhecimento antecipado das condições meteorológicas pode ajudar a sociedade a evitar a degradação da natureza assim como prevenir doenças do aparelho respiratório. O objetivo deste estudo é realizar uma análise estatística e através dela criar um modelo capaz de predizer internações devido a doenças respiratórias, usando dados de poluição do ar e índices biometeorológicos, conhecidos como índices de conforto térmico humano (CTH). O estudo utilizou dados diários de internações por afecções das vias aéreas com diagnóstico de doenças respiratórias, concentração de ozônio (O3), dados de precipitação, temperatura do ar, umidade e velocidade dos ventos de 2004 a 2010 referentes à cidade de Campo Grande no Mato Grosso do Sul. Foram calculados os índices de CTH índice de Temperatura Efetiva (TE) e o índice de Temperatura Efetiva com Vento (TEV) com base nas variáveis meteorológicas. Através da metodologia estatística de Modelos Lineares Generalizados (MLG) usando a Regressão de Poisson chegou-se a um modelo capaz de prever as internações por doenças respiratórias. Os resultados encontrados mostraram associações entre o número de internações e o O3 com defasagem de 4 dias e com o índice TEV MED também com defasagem de 3 dias. O aumento da concentração de O3 provoca um aumento nas internações e o risco relativo das pessoas expostas a este poluente contrair doenças respiratórias é maior do que daqueles que não se expõem. Já o conforto térmico provocado pelo aumento do índice TEV MED atua como fator de proteção para o n° de internações visto que o risco relativo diminui com o aumento deste índice. O modelo é satisfatório, visto que conseguiu mostrar que as variáveis ambientais podem ser usadas para estimar internações hospitalares.

ABSTRACT - The Advance knowledge of weather conditions with an accurate forecast can help society avoid the degradation of the environment so as to prevent respiratory diseases. The objective of this study is to use a statistical analysis to develop a model to predict hospitalization due to respiratory diseases, using data from air pollution indices and Biometeorology known as human thermal comfort index (CTH). The study used daily data of admissions for disorders of the airways with a diagnosis of respiratory diseases, concentration of ozone (O3), and information on rain precipitation, air temperature, humidity and wind speed from 2004 to 2010 of the city of Campo Grande in Mato Grosso do Sul. This project proves calculations for the index of CTH Effective Temperature (ET) and the index of Effective Temperature with Wind (VTE) based on meteorological variables. Through the statistical methodology of generalized linear models (GLM) using the Regression of Poisson it was established and developed a model capable of predicting hospital admissions for respiratory diseases. The results indicated the associations between the number of admissions and O3with a lag of 4 days and with the index VTE MED also with a lag of 3 days. The increase of concentration of O3 causes an enlargement in admissions and the relative risk for people exposed to this pollutant to contract respiratory diseases is higher than those that are not exposed. Nevertheless, the thermal comfort caused by the increase of the index VTE MED acts as a protective factor for the number of hospitalizations since the relative risk decreases with the increase of this index. This model is satisfactory as it was able to show that environmental variables can be used to estimate hospitalizations.