Uma análise estatística com vistas a previsibilidade de internações por doenças respiratórias em função das condições meteorotrópicas na cidade de São Paulo.

• Autor(a) principal: Coêlho, Micheline de Sousa Zanotti Stagliorio
• Data de Publicação: 2007
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/14/14133/tde-20022008-224808/
• topic: air pollution.; bimeteorological indexes; doenças respiratórias; índices biometeorológicos; meteorology variables; Poisson regression; poluição do ar.; Regressão de Poisson; respiratory diseases; variáveis meteorológicas

O conhecimento antecipado das condições meteorológicas poderá ajudar a sociedade a evitar prejuízos e desperdícios de recursos humanos e materiais. Portanto, o objetivo deste estudo foi obter a partir de uma análise estatística um modelo capaz de predizer internações a partir dos dados de poluição do ar e índices biometeorológicos. Para isso, foram utilizados dados diários de 1997 a 2000, referentes à cidade de São Paulo. Os dados de internações por doenças respiratórias foram divididos em três categorias: AVAS (Afecções Vias Aéreas Superiores), AVAI (Afecções das Vias Aéreas Inferiores) e IP (Influenza e Pneumonia), estes dados foram obtidos junto ao Ministério da Saúde. Os dados referentes à poluição foram obtidos junto à CETESB (Companhia de Tecnologia de Saneamento Ambiental) e os dados meteorológicos foram obtidos da estação meteorológica do Parque Estadual das Fontes do Ipiranga. Os índices de conforto térmico foram descritos com base em variáveis meteorológicas. Através de uma metodologia estatística de Regressão de Poisson e Análise de Componentes Principais (ACP), encontraram-se modelos estatísticos capazes de prever em média internações por doenças respiratórias. Esses modelos foram nomeados MBCS (Modelo Brasileiro de Clima e Saúde). A ACP foi utilizada a fim de corroborar a modelagem de regressão. Os resultados encontrados mostraram associação entre AVAS e SO2, CO (ambos sem defasagem) e com o índice biometeorológico TEv4 (com defasagem de 4 dias). Os resultados chamam atenção para o SO2 que, mesmo muito abaixo do padrão de qualidade do ar recomendado, ainda provoca acréscimos nas internações. Para as AVAI, os resultados mostram associações entre os poluentes MP10, O3 (ambos sem defasagem) e TEv4 (com 3 dias defasamento). Com relação à IP, as variáveis que se mostraram relacionadas foram MP10 (sem defasagem) e TEv4 (com 3 dias defasagem). Para verificar o skill do modelo, utilizou-se o ano de 2001. Os modelos apresentaram erro médio de 15% para AVAS, 30% para AVAI e 44% para IP com relação à previsão das internações. No que diz respeito a ACP, esta concorda com o que foi encontrado na modelagem de Poisson. Porém para AVAI e IP, os escores dos poluentes e dos índices deverão ser usados separadamente. Estes resultados mostram que o MBCS poderá ser utilizado para previsão de internação, contribuindo para políticas públicas e os meios de comunicação, ajudando nas tomadas de decisões e evitando desperdícios econômicos e humanos.