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Título: Três alternativas estocásticas para modelar morbimortalidade por doenças respiratórias e cardiovasculares via variáveis atmosféricas
Título(s) alternativo(s): Three alternatives for stochastic modeling morbidity and mortality from respiratory diseases and cardiovascular by atmospheric variables
Autor(es): Gomes, Ana Carla dos Santos
Palavras-chave: Clima;Saúde;Poluição do ar
Data do documento: 6-Mar-2015
Editor: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Citação: GOMES, Ana Carla dos Santos. Três alternativas estocásticas para modelar morbimortalidade por doenças respiratórias e cardiovasculares via variáveis atmosféricas. 2015. 97f. Tese (Doutorado em Ciências Climáticas) - Centro de Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2015.
Resumo: Climate and air pollution, among others, are responsible factors for increase of health vulnerability of the populations that live in urban centers. Climate changes combined with high concentrations of atmospheric pollutants are usually associated with respiratory and cardiovascular diseases. In this sense, the main objective of this research is to model in different ways the climate and health relation, specifically for the children and elderly population which live in São Paulo. Therefore, data of meteorological variables, air pollutants, hospitalizations and deaths from respiratory and cardiovascular diseases a in 11-year period (2000-2010) were used. By using modeling via generalized estimating equations, the relative risk was obtained. By dynamic regression, it was possible to predict the number of deaths through the atmospheric variables and the betabinomial-poisson model was able to estimate the number of deaths and simulate scenarios. The results showed that the risk of hospitalizations due to asthma increases approximately twice for children exposed to high concentrations of particulate matter than children who are not exposed. The risk of death by acute myocardial infarction in elderly increase in 3%, 6%, 4% and 9% due to high concentrations CO, SO2, O3 and PM10, respectively. Regarding the dynamic regression modeling, the results showed that deaths by respiratory diseases can be predicted consistently. The beta-binomial-poisson model was able to reproduce an average number of deaths by heart insufficiency. In the region of Santo Amaro the observed number was 2.462 and the simulated was 2.508, in the Sé region 4.308 were observed and 4.426 simulated, which allowed for the generation of scenarios that may be used as a parameter for decision. Making with these results, it is possible to contribute for methodologies that can improve the understanding of the relation between climate and health and proved support to managers in environmental planning and public health policies.
metadata.dc.description.resumo: O clima e a poluição do ar, dentre outros, são fatores responsáveis pelo aumento da vulnerabilidade da saúde das populações residentes nos grandes centros urbanos. Alterações climáticas combinadas a altas concentrações de poluentes atmosféricos estão associadas a doenças respiratórias e cardiovasculares. Neste sentido, o objetivo principal da pesquisa é modelar de diferentes formas a relação clima e saúde, especificamente para a população de crianças e idosos residentes em São Paulo. Para tanto, foram utilizados dados de variáveis meteorológicas, poluentes atmosféricos, internações e óbitos por doenças respiratórias e cardiovasculares no período de 11 anos (2000 a 2010). Por intermédio de Modelos via equações de estimação generalizadas, estimou-se o risco relativo. Com a regressão dinâmica, foi possível prever o número de óbitos por meio das variáveis atmosféricas e por meio do modelo beta-binomial-poisson estimouse o número de óbitos e foi possível projetar cenários. Os resultados mostraram que o risco das internações por asma aumenta aproximadamente duas vezes para crianças expostas às altas concentrações do material particulado do que crianças que não são expostas. O risco de morte por infarto agudo do miocárdio de idosos aumenta em 3%, 6%, 4% e 9% devido às concentrações de CO, SO2, O3 e PM10, respectivamente. Com relação à modelagem via regressão dinâmica, os resultados mostraram que os óbitos por doenças respiratórias podem ser previstos de forma consistente. O modelo betabinomial-poisson conseguiu retratar o número médio de óbitos por insuficiência cardíaca. Na região de Santo Amaro o número observado foi de 2,462 e o simulado de 2,508 na região da Sé, o observado foi de 4,308 e o simulado de 4,426 o que possibilitou a geração de cenários que possam servir como parâmetro para a análise destinada à tomada de decisão. A partir dos resultados obtidos, é possível contribuir com metodologias que possam auxiliar a compreensão da relação clima e saúde fornecendo subsídios aos gestores no planejamento de políticas de saúde pública e ambiental.
URI: http://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/20111
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