Utilização de dados fornecidos por satélites para determinação de riscos ambientais - Vieira, Nilson Cesar Galvão [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2016)
Uma das principais causas de morbidade por problemas respiratórias em crianças e idosos é a poluição do ar. Os efeitos na saúde devido a exposição aos poluentes atmosféricos e a baixa qualidade do ar vem causando um aumento nas internações hospitalares. Esse estudo teve como objetivo desenvolver um modelo preditivo através do Modelo Linear Generalizado de Regressão de Poisson para analisar os efeitos da exposição de CO e PM2,5 sobre as internações hospitalares da rede pública no município de Rio Branco, AC, por problemas respiratórios em duas faixas etárias de ambos os sexos, de 0 a 14 anos e de iguais ou mais de 50 anos, durante o período de 01 de julho de 2012 a 30 de junho de 2013. A metodologia utilizada fundamenta-se na pesquisa de estudo ecológico de série temporal. A variável dependente considerada foi o número de internações hospitalares por doenças respiratórias CID 10 correspondentes aos códigos J 00 a J 99, cujos dados foram obtidos pelo DATASUS. As variáveis independentes consideradas foram a concentração diária de poluentes CO e PM2,5 (CCATT-BRAMS), número de queimadas (SISAM), umidade relativa do ar e temperatura mínima (INMET). Ajustes por tendência temporal e efeitos do calendário foram incluídos no modelo. Na análise unipoluente, devido a um incremento interquartil (25%-75%) para o CO (25 ppb) e PM2,5 (1,5 μg/m3 ), observou-se respectivamente, um aumento de 2,1% e 27,9% no aumento de internações para a faixa etária de iguais ou mais de 50 anos. E na análise multipoluente também com incremento interquartil, observou-se um aumento de 17,8% para a faixa etária de 0 a 14 anos e de 34,2% para a faixa etária de iguais ou mais de 50 anos. Os dados obtidos pelo aumento percentual forneceram uma variação de 1,13 % a 34,2 % no risco de internação, ou seja, aproximadamente 348 internações a mais, gerando para os cofres do município um custo de aproximadamente R$ 520 mil.

A major cause of morbidity due to respiratory problems in children and elderly is air pollution. Health effects due to exposure to air pollution and poor air quality is causing an increase in hospital admissions. This study aimed to develop a predictive model by Generalized Linear Model Poisson Regression to analyze the effects of CO exposure and PM2.5 on the hospitalization of the public network in Rio Branco, AC, for respiratory problems two age groups of both sexes, 0-14 years and of equal or more than 50 years during the period 1 July 2012 to 30 June 2013. The methodology used is based on the number of ecological research study temporal. The dependent variable was considered the number of hospital admissions for respiratory diseases ICD-10 codes corresponding to the J 00 and J 99, whose data were obtained by DATASUS. The independent variables considered were the daily concentration of pollutants CO and PM2.5 (CCATT-BRAMS), number of fires (SISAM), relative humidity and minimum temperature (INMET). Adjustments for time trend and calendar effects were included in the model. In unipoluente analysis, due to an increase interquartile (25% -75%) to CO (25 ppb) and PM2.5 (1.5 g / m3 ) was observed respectively, an increase of 2.1% and 27, 9% increase in hospitalizations for children aged equal or more than 50 years. And in multipoluente analysis also with interquartile increase, there was an increase of 17.8% for the age group 0-14 years and 34.2% for the age group of equal or more than 50 years. And in multipoluente analysis also with interquartile increase, there was an increase of 17.8% for the age group 0-14 years and 34.2 % for the age group of the same or more than 50 years. The data obtained by the percentage increase provided a range of 1.13 % to 34.2% in the risk of hospitalization, or approximately 348 hospitalizations more, generating for the municipal coffers a cost of approximately R$ 520 thousand.
Use of satellite data to determine environmental risks
Keywords: Poluição do ar; Material particulado; Monóxido de carbono; Doenças do aparelho respiratório; Regressão de Poisson; Air pollution; Particulate matter; Carbon monoxide; Respiratory system diseases; Poisson regression