Modelação do efeito do frio extremo na saúde da população de Lisboa: contributos para um sistema de vigilância e alerta

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Susana Pereira
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.18/3767
Resumo: Trabalho de projecto de mestrado em Bioestatística, apresentado à Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa, 2015
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spelling Modelação do efeito do frio extremo na saúde da população de Lisboa: contributos para um sistema de vigilância e alertaMortalidadeFrioEfeitos desfasadosLisboaFRIESADLNMPortugalDeterminantes da Saúde e da DoençaMortalityCold TemperatureLag effectsLisbonTrabalho de projecto de mestrado em Bioestatística, apresentado à Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa, 2015[PT] Introdução: Diversos estudos já reportaram a associação entre a temperatura ambiente e a mortalidade. Poucos estudos foram realizados, no entanto, especificamente, para o frio incluindo a comparação entre diversos índices meteorológicos. O presente estudo teve como objetivo avaliar os efeitos do frio na mortalidade da população de Lisboa durante o Inverno. Métodos: Foram usados modelos lineares e não lineares de desfasamento distribuído (DLNM) para investigar os efeitos do frio na mortalidade por todas as causas e por doenças respiratórias e circulatórias, em diferentes desfasagens de tempo em Lisboa, e nos períodos de inverno (novembro a março) de 2002 a 2012. Foram comparados vários modelos a fim de comparar o desempenho entre diferentes índices meteorológicos (temperatura média, temperatura média e velocidade do vento, temperatura média e humidade, e temperatura windchill ). Todos os modelos foram ajustados para os efeitos de confundimento da atividade gripal. Resultados: A relação entre a mortalidade e a temperatura aproxima-se da forma U ou V na série anual. Para o período de inverno a relação linear foi a que apresentou um melhor ajustamento para ambas as causas. Os resultados mostram que o efeito do frio não é imediato e persiste até entre 23 e 30 dias, enquanto que o efeito das temperaturas elevadas é imediato. O maior Risco Relativo cumulativo foi encontrado no modelo que considerou a temperatura windchill com um valor de 1.8 (IC95%: 1.7,2.0) para a mortalidade por todas as causas, e um valor of 2.0 (IC95%: 1.8,2.3) para a mortalidade por doenças dos aparelhos circulatório e respiratório. Conclusão: As temperaturas baixas parecem representar um bom preditor da mortalidade em Lisboa, tendo sido encontrada uma maior associação entre o frio e a mortalidade por doenças dos aparelhos circulatório e respiratório. A temperatura windchill parece ser um melhor preditor da mortalidade que a temperatura média.[EN] Background: Several studies have already reported the association between ambient temperature and mortality. However, few studies have been developed specifically for cold, making a comparison between different meteorological indices. The present study aimed to assess the health effects of cold temperature on mortality in Lisbon population during winter time. Methods: A distributed lag linear and non-linear model (DLNM) was used to investigate the cold effects on mortality by all causes as well as, particularly, by circulatory and respiratory diseases, at different lags in Lisbon, in winter time (from November to March) between 2002 and 2012. A comparison of several models was accomplished in order to compare performance between meteorological indices combinations (mean temperature, mean temperature and wind speed, mean temperature and humidity, and winchill ). All models were adjusted for the confounding effects of u activity. Results: An U or V -shaped relationship between temperature and mortality was observed for annual series. For winter time, the best _t was found for a linear relation between temperature and both mortality causes under study. The results show that cold effect was delayed and persisted for about 23 to 30 days, whereas hot effect was acute and lasted only 1 day. The highest cumulative relative risk for all cause mortality was found using windchill [1.8 (CI95%: 1.7,2.0)]. For mortality by circulatory and respiratory diseases the highest cumulative relative risk was also found using windchill [2.0 (CI95%: 1.8,2.3)]. Conclusion: Cold temperature seemed to be a strong predictor of mortality in Lisbon, with the strongest association found between cold temperature and circulatory and respiratory mortality. Windchill temperature seemed to be a better predictor of mortality than mean temperature.FCT - EXPL/DTP-SAP/1373/2013Nunes, Maria HelenaNunes, BaltazarRepositório Científico do Instituto Nacional de SaúdeSilva, Susana Pereira2016-03-30T16:02:15Z2016-022016-02-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.18/3767porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-07-20T15:39:59Zoai:repositorio.insa.pt:10400.18/3767Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T18:38:37.305627Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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