Três alternativas estocásticas para modelar morbimortalidade por doenças respiratórias e cardiovasculares via variáveis atmosféricas

• Autor(a) principal: Gomes, Ana Carla dos Santos
• Data de Publicação: 2015
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
• Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/20111
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIAS CLIMÁTICAS; Clima; Saúde; Poluição do ar

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.