Qualidade do Ar e Efeitos na Saúde da População do Município do Rio de Janeiro. Relatório de conclusão. Programa AreS-Rio

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2 Qualidade do Ar e Efeitos na Saúde da População do Município do Rio de Janeiro Relatório de conclusão Programa AreS-Rio janeiro de 2005

3 MINISTÉRIO DO MEIO AMBIENTE Ministra Marina Silva SECRETARIA DE QUALIDADE AMBIENTAL NOS ASSENTAMENTOS HUMANOS Secretário Victor Zular Zveibil PROGRAMA DE QUALIDADE AMBIENTAL Diretor Ruy de Goes Leite de Barros PROCONTROLE Gerente Reinaldo Aparecido de Vasconcelos Assessoras Técnicas: Lorenza Alberici da Silva Marie Kalyva CATALOGAÇÃO NA FONTE UERJ/REDE SIRIUS/CBC P279 Qualidade do ar e efeitos na saúde da população do município do Rio de Janeiro: relatório de conclusão / [Ministério do Meio Ambiente], Secretaria de Qualidade Ambiental nos Assentamentos Humanos; Instituto de Medicina Social/UERJ; Centro de Estudos da Saúde do Trabalhador e Ecologia Humana/ENSP/FIOCRUZ. Rio de Janeiro: Ministério do Meio Ambiente, p. Bibliografia: p Ar Qualidade Rio de Janeiro(RJ). 2. Ar Poluição Rio de Janeiro(RJ). 3. Saúde ambiental. 4. Saúde urbana. I. Secretaria de Qualidade Ambiental nos Assentamentos Humanos (Brasil). II. Universidade do Estado do Rio de Janeiro. Instituto de Medicina Social. III. Escola Nacional de Saúde Pública (Brasil). Centro de Estudos da Saúde do Trabalhador e Ecologia Humana. IV.Título.

4 Ministério do Meio Ambiente Secretaria de Qualidade Ambiental nos Assentamentos Humanos Qualidade do Ar e Efeitos na Saúde da População do Município do Rio de Janeiro Relatório de conclusão Programa AreS-Rio janeiro de 2005

5 EQUIPE DE PESQUISA Universidade do Estado do Rio de Janeiro Instituto de Medicina Social Departamento de Epidemiologia Pesquisadores: Antonio Ponce de Leon Gulnar Azevedo e Silva Mendonça Washington Leite Junger Joana Cunha Cruz Alessandra Bento Veggi Cynthia Braga da Cunha Iniciação Científica: Tamara Queiroz dos Santos Silva Carolina Pereira Ornelas Carla Fernandes de Mello Auxiliares de campo: Cyro Haddad Novello Renata Cordoville Freire Giovanni Haddad Novello Fiocruz Escola Nacional de Saúde Pública Centro de Estudos da Saúde do Trabalhador e Ecologia Humana Hermano Albuquerque de Castro Marisa Moura Fundação Estadual de Engenharia do Meio Ambiente Maria Isabel de Carvalho Secretaria Municipal de Meio Ambiente Vinícius de Oliveira Elias Epaminondas da Silva Agradecimentos: Secretaria Municipal de Saúde Secretaria Estadual de Saúde Comando Aéreo Regional Departamento de Climatologia da UERJ

6 SUMÁRIO Equipe de pesquisa... 2 Sumário... 3 Índice de tabelas... 7 Índice de figuras SUBPROJETO I Qualidade do Ar e Efeitos Adversos à Saúde da População da Região Metropolitana do Rio de Janeiro: Análise dos Dados Secundários Introdução Objetivos Geral Específicos Metodologia Área geográfica de estudo Período do estudo Fonte de Dados Desfechos Poluentes Ambientais Dados Meteorológicos Análise Estatística Construção do banco de dados Análise dos dados Resultados Mortalidade e Poluição Análise descritiva Efeito da poluição na mortalidade em idosos Internações Hospitalares e Poluição Análise descritiva Efeito da poluição nas internações hospitalares de crianças e idosos Conclusões SUBPROJETO II Qualidade do ar e sintomas respiratórios agudos em crianças atendidas nas unidades básicas de saúde de Jacarepaguá Introdução Objetivos Geral

7 2.2 Específicos Metodologia Área geográfica de estudo População e período de estudo Coleta de dados Unidades de saúde Elaboração do instrumento de coleta de dados Estudo piloto Dados ambientais Análise Estatística Resultados Análise descritiva Atendimentos ambulatoriais Indicadores de poluição do ar Efeitos da poluição ambiental na ocorrência de consultas pediátricas Resultados no Hospital Cardoso Fontes Resultados na UIS Hamilton Land Conclusões Subprojeto III Efeitos da Poluição do Ar Urbano na Função Respiratória de Crianças de Escola da Rede Pública no Município do Rio de Janeiro Introdução Objetivos Objetivo geral Objetivos específicos Metodologia Área geográfica de estudo Tipo de estudo População de estudo Coleta de dados Coleta de informações das crianças Coleta de informações dos poluentes e condições meteorológicas Análise estatística Resultados Análise descritiva

8 4.1.1 Características dos escolares A capacidade respiratória dos escolares Os níveis de poluição do ar em Manguinhos Variáveis meteorológicas Efeitos da poluição na função pulmonar de escolares O efeito do PM10 na capacidade respiratória dos escolares O efeito de CO, SO2 e O3 na capacidade respiratória dos escolares O efeito do NO2 na capacidade respiratória dos escolares Conclusões Referências Bibliográficas Anexo A: Estatísticas descritivas e gráficos dos poluentes atmosféricos Anexo B: Estatísticas descritivas e gráficos dos fatores meteorológicos Anexo C: Análise do efeito de NO2 sobre a mortalidade em idosos Anexo D: Instrumento para coleta de dados nas unidades de saúde em Jacarepaguá

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10 ÍNDICE DE TABELAS Tabela 1 Códigos CID dos desfechos estudados Tabela 2 Estatísticas descritivas para mortalidade por DAR, DPOC e PNM para maiores de 65 anos no Rio de Janeiro, set/2000 a dez/ Tabela 3 Estatísticas descritivas dos poluentes no Rio de Janeiro, set/2000 a dez/ Tabela 4 Correlação entre os poluentes no Rio de Janeiro, set/2000 a dez/ Tabela 5 Estatísticas descritivas das variáveis meteorológicas no Rio de Janeiro, set/2000 a dez/ Tabela 6 Aumentos percentuais nas mortes por DAR em idosos com mais de 65 anos para um acréscimo de 10 µg/m³ de PM10 - Rio de Janeiro, set/2000 a dez/ Tabela 7 Aumentos percentuais nas mortes por DAR em idosos com mais de 65 anos para um acréscimo de 10 µg/m³ de SO2 - Rio de Janeiro, set/2000 a dez/ Tabela 8 Aumentos percentuais nas mortes por DAR em idosos com mais de 65 anos para um acréscimo de 1 ppm de CO - Rio de Janeiro, set/2000 a dez/ Tabela 9 Aumentos percentuais nas mortes por DAR em idosos com mais de 65 anos para um acréscimo de 10 µg/m³ de O3 - Rio de Janeiro, set/2000 a dez/ Tabela 10 Aumentos percentuais nas mortes por DPOC em idosos com mais de 65 anos para um acréscimo de 10 µg/m³ de PM10 - Rio de Janeiro, set/2000 a dez/ Tabela 11 Aumentos percentuais nas mortes por DPOC em idosos com mais de 65 anos para um acréscimo de 10 µg/m³ de SO2 - Rio de Janeiro, set/2000 a dez/ Tabela 12 Aumentos percentuais nas mortes por DPOC em idosos com mais de 65 anos para um acréscimo de 1 ppm de CO - Rio de Janeiro, set/2000 a dez/ Tabela 13 Aumentos percentuais nas mortes por DPOC em idosos com mais de 65 anos para um acréscimo de 10 µg/m³ de O3 - Rio de Janeiro, set/2000 a dez/ Tabela 14 Aumentos percentuais nas mortes por PNM em idosos com mais de 65 anos para um acréscimo de 10 µg/m³ de PM10 - Rio de Janeiro, set/2000 a dez/ Tabela 15 Aumentos percentuais nas mortes por PNM em idosos com mais de 65 anos para um acréscimo de 10 µg/m³ de SO2 - Rio de Janeiro, set/2000 a dez/ Tabela 16 Aumentos percentuais nas mortes por PNM em idosos com mais de 65 anos para um acréscimo de 1 ppm de CO - Rio de Janeiro, set/2000 a dez/ Tabela 17 Aumentos percentuais nas mortes por PNM em idosos com mais de 65 anos para um acréscimo de 10 µg/m³ de O3 - Rio de Janeiro, set/2000 a dez/

11 Tabela 18 Estatísticas descritivas para internações hospitalares (SUS) por DAR, DPOC e PNM em crianças menores de 5 anos e indivíduos maiores de 65 anos no Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Tabela 19 Estatísticas descritivas dos poluentes no município do Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Tabela 20 Correlação entre os poluentes no Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Tabela 21 Estatísticas descritivas das variáveis meteorológicas no Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Tabela 22 Aumentos percentuais nas internações hospitalares (SUS) por DAR em crianças com até 5 anos para um acréscimo de 10 µg/m³ de PM10 - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Tabela 23 Aumentos percentuais nas internações hospitalares (SUS) por DAR em crianças com até 5 anos para um acréscimo de 10 µg/m³ de SO2 - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Tabela 24 Aumentos percentuais nos números de internações hospitalares por DAR em crianças com até 5 anos para um acréscimo de 1 ppm de CO - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Tabela 25 Aumentos percentuais nas internações hospitalares (SUS) por DAR em crianças com até 5 anos para um acréscimo de 10 µg/m³ de NO2 - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Tabela 26 Aumentos percentuais nas internações hospitalares (SUS) por DAR em crianças com até 5 anos para um acréscimo de 10 µg/m³ de O3 - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Tabela 27 Aumentos percentuais nas internações hospitalares (SUS) por DPOC em crianças com até 5 anos para um acréscimo de 10 µg/m³ de PM10 - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Tabela 28 Aumentos percentuais nos números de internações hospitalares por DPOC em crianças com até 5 anos para cada 10 µg/m³ de SO2 - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Tabela 29 Aumentos percentuais nas internações hospitalares (SUS) por DPOC em crianças com até 5 anos para cada 1 ppm de CO - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Tabela 30 Aumentos percentuais nos números de internações hospitalares por DPOC em crianças com até 5 anos para cada 10 µg/m³ de NO2 - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/

12 Tabela 31 Aumentos percentuais nos números de internações hospitalares por DPOC em crianças com até 5 anos para cada 10 µg/m³ de O3 - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Tabela 32 Aumentos percentuais nas internações hospitalares (SUS) por PNM em crianças com até 5 anos para um acréscimo de 10 µg/m³ de PM10 - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Tabela 33 Aumentos percentuais nas internações hospitalares (SUS) por PNM em crianças com até 5 anos para um acréscimo de 10 µg/m³ de SO2 - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Tabela 34 Aumentos percentuais nos números de internações hospitalares por PNM em crianças com até 5 anos para um acréscimo de 1 ppm de CO - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Tabela 35 Aumentos percentuais nos números de internações hospitalares por PNM em crianças com até 5 anos para um acréscimo de 10µg/m³ de NO2 - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Tabela 36 Aumentos percentuais nos números de internações hospitalares por PNM em crianças com até 5 anos para um acréscimo de 10 µg/m³ de O3 - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Tabela 37 Aumentos percentuais nas internações hospitalares (SUS) por DAR em idosos com mais de 65 anos para cada 10 µg/m³ de PM10 - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Tabela 38 Aumentos percentuais nas internações hospitalares (SUS) por DAR em idosos com mais de 65 anos para um acréscimo de 10 µg/m³ de SO2 - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Tabela 39 Aumentos percentuais nas internações hospitalares (SUS) por DAR em idosos com mais de 65 anos para um acréscimo de 1 ppm de CO - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Tabela 40 Aumentos percentuais nas internações hospitalares (SUS) por DAR em idosos com mais de 65 anos para cada 10µg/m³ de NO2 - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Tabela 41 Aumentos percentuais nas internações hospitalares (SUS) por DAR em idosos com mais de 65 anos para cada 10 µg/m³ de O3 - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Tabela 42 Aumentos percentuais nos números de internações hospitalares (SUS) por DPOC em idosos com mais de 65 anos para cada 10 µg/m³ de PM10 - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/

13 Tabela 43 Aumentos percentuais nos números de internações hospitalares (SUS) por DPOC em idosos com mais de 65 anos para cada 10 µg/m³ de SO2 - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Tabela 44 Aumentos percentuais nos números de internações hospitalares (SUS) por DPOC em idosos com mais de 65 anos para um acréscimo de 1 ppm de CO - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Tabela 45 Aumentos percentuais nos números de internações hospitalares (SUS) por DPOC em idosos com mais de 65 anos para cada 10 µg/m³ de NO2 - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Tabela 46 Aumentos percentuais nos números de internações hospitalares (SUS) por DPOC em idosos com mais de 65 anos para cada 10 µg/m³ de O3 - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Tabela 47 Aumentos percentuais nos números de internações hospitalares (SUS) por PNM em idosos com mais de 65 anos para cada 10 µg/m³ de PM10 - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Tabela 48 Aumentos percentuais nos números de internações hospitalares (SUS) por PNM em idosos com mais de 65 anos para cada 10 µg/m³ de SO2 - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Tabela 49 Aumentos percentuais nos números de internações hospitalares (SUS) por PNM em idosos com mais de 65 anos para 1 ppm de CO - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Tabela 50 Aumentos percentuais nos números de internações hospitalares (SUS) por PNM em idosos com mais de 65 anos para cada 10 µg/m³ de NO2 - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Tabela 51 Aumentos percentuais nos números de internações hospitalares (SUS) por PNM em idosos com mais de 65 anos para cada 10 µg/m³ de O3 - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Tabela 52 Estatísticas descritivas das consultas pediátricas, abr/2002 a mar/ Tabela 53 Estatísticas descritivas dos poluentes atmosféricos, fatores meteorológicos e chuvas em Jacarepaguá, abr/2002 a mar/ Tabela 54 Correlação entre os poluentes atmosféricos em Jacarepaguá, abr/2002 a mar/ Tabela 55 Aumentos percentuais no número de atendimentos pediátricos para 10 µg/m³ de PM10 e IC de 95% no Hospital Cardoso Fontes, abril/2002 a março/

14 Tabela 56 Aumentos percentuais no número de atendimentos pediátricos para 10 µg/m³ de SO2 e IC 95% no Hospital Cardoso Fontes, abril/2002 a março/ Tabela 57 Aumentos percentuais no número de atendimentos pediátricos para 10 µg/m³ de NO2 e IC 95% no Hospital Cardoso Fontes, abril/2002 a março/ Tabela 58 Aumentos percentuais no número de atendimentos pediátricos para 1000 µg/m³ de CO e IC 95% no Hospital Cardoso Fontes, abril/2002 a março/ Tabela 59 Aumentos percentuais no número de atendimentos pediátricos para 10 µg/m³ de O3 e IC 95% no Hospital Cardoso Fontes, abril/2002 a março/ Tabela 60 Aumentos percentuais no número de atendimentos pediátricos para 10 µg/m³ de PM10 e IC de 95% na UIS Hamilton Land, abril/2002 a março/ Tabela 61 Aumentos percentuais no número de atendimentos pediátricos para 10 µg/m³ de SO2 e IC 95% na UIS Hamilton Land, abril/2002 a março/ Tabela 62 Aumentos percentuais no número de atendimentos pediátricos para 10 µg/m³ de NO2 e IC 95% na UIS Hamilton Land, abril/2002 a março/ Tabela 63 Aumentos percentuais no número de atendimentos pediátricos para 1000 µg/m³ de CO e IC 95% na UIS Hamilton Land, abril/2002 a março/ Tabela 64 Aumentos percentuais no número de atendimentos pediátricos para 10 µg/m³ de O3 e IC 95% na UIS Hamilton Land, abril/2002 a março/ Tabela 65 Distribuição das características dos escolares (Manguinhos Rio de Janeiro), Tabela 66 Distribuição da capacidade respiratória dos escolares (Manguinhos Rio de Janeiro), Tabela 67 Distribuição dos poluentes (Manguinhos Rio de Janeiro), Tabela 68 Distribuição das variáveis meteorológicas Tabela 69 Decréscimos estimados no pico expiratório de fluxo de crianças (em l/min) para aumentos de 10 unidades dos poluentes (exceto CO: 1 unidade) e para aumentos correspondentes à diferença entre o dia menos poluído dos 10% mais poluídos (90º percentil da distribuição do poluente no período do estudo) e o dia mais poluído dos 10% menos poluídos (10º percentil da distribuição do poluente no período do estudo) Manguinhos, abr/2002 a nov/ Tabela 70 Estatísticas descritivas das concentrações de PM10 no Rio de Janeiro, 2000 a Tabela 71 Estatísticas descritivas das concentrações de SO2 no Rio de Janeiro, 2000 a

15 Tabela 72 Estatísticas descritivas das concentrações de CO no Rio de Janeiro, 2000 a Tabela 73 Estatísticas descritivas das concentrações de NO2 no Rio de Janeiro, 2000 a Tabela 74 Estatísticas descritivas das concentrações de O3 no Rio de Janeiro, 2000 a Tabela 75 Estatísticas descritivas dos fatores meteorológicos no Rio de Janeiro, jan/2000 a mai/ Tabela 76 Aumentos percentuais nas mortes por DAR em idosos com mais de 65 anos para um acréscimo de 10 µg/m³ de NO2 - Rio de Janeiro, set/2000 a dez/ Tabela 77 Aumentos percentuais nas mortes por DPOC em idosos com mais de 65 anos para um acréscimo de 10 µg/m³ de NO2 - Rio de Janeiro, set/2000 a dez/ Tabela 78 Aumentos percentuais nas mortes por PNM em idosos com mais de 65 anos para um acréscimo de 10 µg/m³ de NO2 - Rio de Janeiro, set/2000 a dez/

16 ÍNDICE DE FIGURAS Figura 1 Contagens diárias de óbitos por DAR, DPOC e PNM para maiores de 65 anos no Rio de Janeiro, set/2000 a dez/ Figura 2 Médias e padrões primários (linha tracejada) e secundários (linha pontilhada) dos indicadores de poluição por partículas (PM10), SO2, CO, NO2 e O3 no município do Rio de Janeiro, set/2000 a dez/ Figura 3 Médias das variáveis meteorológicas no município do Rio de Janeiro, set/2000 a dez/ Figura 4 Efeitos do acréscimo de 10 µg/m³ de PM10 na mortalidade por DAR em idosos com mais de 65 anos - Rio de Janeiro, set/2000 a dez/ Figura 5 Efeitos do acréscimo de 10 µg/m³ de SO2 na mortalidade por DAR em idosos com mais de 65 anos - Rio de Janeiro, set/2000 a dez/ Figura 6 Efeitos do acréscimo de 1 ppm de CO na mortalidade por DAR em idosos com mais de 65 anos - Rio de Janeiro, set/2000 a dez/ Figura 7 Efeitos do acréscimo de 10 µg/m³ de O3 na mortalidade por DAR em idosos com mais de 65 anos - Rio de Janeiro, set/2000 a dez/ Figura 8 Efeitos do acréscimo de 10 µg/m³ de PM10 na mortalidade por DPOC em idosos com mais de 65 anos - Rio de Janeiro, set/2000 a dez/ Figura 9 Efeitos do acréscimo de 10 µg/m³ de SO2 na mortalidade por DPOC em idosos com mais de 65 anos - Rio de Janeiro, set/2000 a dez/ Figura 10 Efeitos do acréscimo de 1 ppm de CO na mortalidade por DPOC em idosos com mais de 65 anos - Rio de Janeiro, set/2000 a dez/ Figura 11 Efeitos do acréscimo de 10 µg/m³ de O3 na mortalidade por DPOC em idosos com mais de 65 anos - Rio de Janeiro, set/2000 a dez/ Figura 12 Efeitos do acréscimo de 10 µg/m³ de PM10 na mortalidade por PNM em idosos com mais de 65 anos - Rio de Janeiro, set/2000 a dez/ Figura 13 Efeitos do acréscimo de 10 µg/m³ de SO2 na mortalidade por PNM em idosos com mais de 65 anos - Rio de Janeiro, set/2000 a dez/ Figura 14 Efeitos do acréscimo de 1 ppm de CO na mortalidade por PNM em idosos com mais de 65 anos - Rio de Janeiro, set/2000 a dez/ Figura 15 Efeitos do acréscimo de 10 µg/m³ de O3 na mortalidade por PNM em idosos com mais de 65 anos - Rio de Janeiro, set/2000 a dez/ Figura 16 Contagens diárias de internações hospitalares por DAR, DPOC e PNM para maiores de 65 anos e menores de 5 anos de idade no Rio de Janeiro, set/2000 a ago/

17 Figura 17 Médias e padrões primários (linha tracejada) e secundários (linha pontilhada) dos indicadores de poluição por partículas (PM10), SO2, CO, NO2 e O3 no município do Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Figura 18 Médias das variáveis meteorológicas no município do Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Figura 19 Precipitação média de chuvas em milímetros no município do Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Figura 20 Efeitos do acréscimo de 10 µg/m³ de PM10 nas internações hospitalares (SUS) por DAR em crianças com até 5 anos - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Figura 21 Efeitos do acréscimo de 10 µg/m³ de SO2 nas internações hospitalares (SUS) por DAR em crianças com até 5 anos - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Figura 22 Efeitos do acréscimo de 1 ppm de CO nas internações hospitalares (SUS) por DAR em crianças com até 5 anos - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Figura 23 Efeitos do acréscimo de 10 µg/m³ de NO2 nas internações hospitalares (SUS) por DAR em crianças com até 5 anos - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Figura 24 Efeitos do acréscimo de 10 µg/m³ de O3 nas internações hospitalares (SUS) por DAR em crianças com até 5 anos - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Figura 25 Efeitos do acréscimo de 10 µg/m³ de PM10 nas internações hospitalares (SUS) por asma em crianças com até 5 anos - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Figura 26 Efeitos do acréscimo de 10 µg/m³ de SO2 nas internações hospitalares (SUS) por asma em crianças com até 5 anos - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Figura 27 Efeitos do acréscimo de 1 ppm de CO nas internações hospitalares (SUS) por asma em crianças com até 5 anos - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Figura 28 Efeitos do acréscimo de 10 µg/m³ de NO2 nas internações hospitalares (SUS) por asma em crianças com até 5 anos - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Figura 29 Efeitos do acréscimo de 10 µg/m³ de O3 nas internações hospitalares (SUS) por asma em crianças com até 5 anos - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Figura 30 Efeitos do acréscimo de 10 µg/m³ de PM10 nas internações hospitalares (SUS) por PNM em crianças com até 5 anos - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Figura 31 Efeitos do acréscimo de 10 µg/m³ de SO2 nas internações hospitalares (SUS) por PNM em crianças com até 5 anos - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Figura 32 Efeitos do acréscimo de 1 ppm CO nas internações hospitalares (SUS) por PNM em crianças com até 5 anos - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/

18 Figura 33 Efeitos do acréscimo de 10 µg/m³ de NO2 nas internações hospitalares (SUS) por PNM em crianças com até 5 anos - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Figura 34 Efeitos do acréscimo de 10 µg/m³ de O3 nas internações hospitalares (SUS) por PNM em crianças com até 5 anos - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Figura 35 Efeitos do acréscimo de 10µg/m³ de PM10 nas admissões hospitalares (SUS) por DAR em idosos com mais de 65 anos - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Figura 36 Efeitos do acréscimo de 10 µg/m³ de SO2 nas admissões hospitalares (SUS) por DAR em idosos com mais de 65 anos - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Figura 37 Efeitos do acréscimo de 1 ppm de CO nas admissões hospitalares (SUS) por DAR em idosos com mais de 65 anos - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Figura 38 Efeitos do acréscimo de 10 µg/m³ de NO2 nas admissões hospitalares (SUS) por DAR em idosos com mais de 65 anos - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Figura 39 Efeitos do acréscimo de 10 µg/m³ de O3 nas admissões hospitalares (SUS) por DAR em idosos com mais de 65 anos - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Figura 40 Efeitos do acréscimo de 10 µg/m³ de PM10 nas admissões hospitalares (SUS) por DPOC em idosos com mais de 65 anos - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Figura 41 Efeitos do acréscimo de 1 ppm de CO nas admissões hospitalares (SUS) por DPOC em idosos com mais de 65 anos - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Figura 42 Efeitos do acréscimo de 10 µg/m³ de PM10 nas admissões hospitalares (SUS) por PNM em idosos com mais de 65 anos - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Figura 43 Efeitos do acréscimo de 1 ppm de CO nas admissões hospitalares (SUS) por PNM em idosos com mais de 65 anos - Rio de Janeiro, set/2000 a ago/ Figura 44 Destaque da Região de Jacarepaguá Figura 45 Consultas pediátricas no Hospital Cardoso Fontes, na UIS Hamilton Land e no Hospital Lourenço Jorge, em Jacarepaguá, de abr/2002 a mar/ Figura 46 Efeitos do acréscimo de 10 µg/m³ de PM10 e IC de 95% no número de atendimentos pediátricos no Hospital Cardoso Fontes, abril/2002 a março/ Figura 47 Efeitos do acréscimo de 10 µg/m³ de SO2 e IC de 95% no número de atendimentos pediátricos no Hospital Cardoso Fontes, abril/2002 a março/ Figura 48 Efeitos do acréscimo de 10 µg/m³ de NO2 e IC de 95% no número de atendimentos pediátricos no Hospital Cardoso Fontes, abril/2002 a março/ Figura 49 Efeitos do acréscimo de 1000 µg/m³ de CO e IC de 95% no número de atendimentos pediátricos no Hospital Cardoso Fontes, abril/2002 a março/

19 Figura 50 Efeitos do acréscimo de 10 µg/m³ de O3 e IC de 95% no número de atendimentos pediátricos no Hospital Cardoso Fontes, abril/2002 a março/ Figura 51 Efeitos do acréscimo de 10 µg/m³ de PM10 e IC de 95% no número de atendimentos pediátricos n a UIS Hamilton Land, abril/2002 a março/ Figura 52 Efeitos do acréscimo de 10 µg/m³ de SO2 e IC de 95% no número de atendimentos pediátricos n a UIS Hamilton Land, abril/2002 a março/ Figura 53 Efeitos do acréscimo de 10 µg/m³ de NO2 e IC de 95% no número de atendimentos pediátricos na UIS Hamilton Land, abril/2002 a março/ Figura 54 Efeitos do acréscimo de 1000 µg/m³ de CO e IC de 95% no número de atendimentos pediátricos na UIS Hamilton Land, abril/2002 a março/ Figura 55 Efeitos do acréscimo de 10 µg/m³ de O3 e IC de 95% no número de atendimentos pediátricos na UIS Hamilton Land, abril/2002 a março/ Figura 56 Destaque da região do Complexo da Manguinhos Figura 57 Distribuição das medidas diárias de pico de fluxo para uma amostra de 20 crianças para o período de 22/abril a 29/nov de Figura 58 Distribuição da poluição por PM10, CO, SO2, O3 e NO2 no período do estudo Figura 59 Distribuição das temperaturas mínima, média e máxima e da umidade relativa (de baixo para cima) no período do estudo Figura 60 Função pulmonar individual (pico de fluxo) ao longo do tempo para o período de 22/abril a 29/nov de Figura 61 Função pulmonar individual (pico de fluxo) estimada ao longo do tempo para o período de 22/abril a 29/nov de Figura 62 Gráficos de efeitos e respectivos IC s para PM Figura 63 Gráficos de efeitos e respectivos IC s para CO Figura 64 Gráficos de efeitos e respectivos IC s para SO Figura 65 Gráficos de efeitos e respectivos IC s para O Figura 66 Gráficos de efeitos e respectivos IC s para NO Figura 67 Gráficos de PM10, SO2 e CO, monitor Praça Saens Peña, 2000 a Figura 68 Gráficos de PM10, SO2 e CO, monitor Largo da Carioca, 2000 a Figura 69 Gráficos de PM10, SO2 e CO, monitor Praça Cardeal Arcoverde, 2000 a Figura 70 Gráficos de PM10, SO2 e CO, monitor São Cristóvão, 2000 a Figura 71 Gráficos de PM10, SO2, CO, O3 e NO2 monitor Presidente Vargas, 2000 a Figura 72 Gráficos de PM10, SO2, CO, O3 e NO2 monitor Jacarepaguá, 2000 a

20 Figura 73 Gráficos de temperaturas e umidade relativa, estação Campos dos Afonsos, 2000 a Figura 74 Gráficos de temperaturas e umidade relativa, estação Galeão, 2000 a Figura 75 Gráficos de temperaturas e umidade relativa, estação Maracanã, 2000 a Figura 76 Gráficos de temperaturas e umidade relativa, estação Santa Cruz, 2000 a Figura 77 Gráficos de temperaturas e umidade relativa, estação Santos Dumond, 2000 a Figura 78 Efeitos do acréscimo de 10 µg/m³ de NO2 na mortalidade por DAR em idosos com mais de 65 anos - Rio de Janeiro, set/2000 a dez/ Figura 79 Efeitos do acréscimo de 10 µg/m³ de NO2 na mortalidade por DPOC em idosos com mais de 65 anos - Rio de Janeiro, set/2000 a dez/ Figura 80 Efeitos do acréscimo de 10 µg/m³ de NO2 na mortalidade por PNM em idosos com mais de 65 anos - Rio de Janeiro, set/2000 a dez/

21 SUBPROJETO I Qualidade do Ar e Efeitos Adversos à Saúde da População da Região Metropolitana do Rio de Janeiro: Análise dos Dados Secundários 1 Introdução Os efeitos maléficos da poluição atmosférica sobre a saúde humana têm sido observados tanto na mortalidade geral (Dockery et al, 1992; Dockery et al, 1993; Pope et al, 1995; Sartor et al, 1995; Schwartz, 1991; Schwartz e Dockery, 1992; Schwartz, 1993; Spix e Wichmann, 1996; Touloumi et al, 1994), quanto na mortalidade por causas específicas como por doenças cardiovasculares (Ballester et al, 1996; Borja-Aburto et al, 1997; Dockery e Pope, 1994; Pope et al, 1992; Schwartz e Dockery, 1992; Schwartz, 1994a; Sunyer et al, 1996) ou doenças respiratórias (Pope et al, 1992; Fairley, 1990; Schwartz, 1994b; Anderson et al, 1996). Efeitos na morbidade também têm sido observados e incluem aumentos em sintomas respiratórios em crianças (Braun-Fahrlander et al, 1992; Pope e Dockery, 1992), diminuições nas funções pulmonares (Pope e Dockery, 1992; Roemer et al, 1993; Hoek et al, 1993), aumento nos episódios de doença respiratória (Dockery et al, 1989; Jaakkola et al, 1991), ou simplesmente aumento no absenteísmo escolar (Ransom e Pope, 1992; Romieu et al, 1992). Mais recentemente, diversos estudos vêm usando o número de internações hospitalares como um indicador dos efeitos da poluição na saúde da população (Bates e Sizto, 1983; Burnett et al, 1995; Burnett et al, 1994; Ponce de Leon et al, 1996; Pope, 1989; Pope et al, 1991; Schwartz, 1996). Considerando-se a quantidade de pesquisas que vêm sendo produzidas em muitos países, várias questões, no entanto, merecem maior elucidação, como por exemplo, quais poluentes estariam mais associados aos efeitos investigados ou quais os indivíduos mais suscetíveis a estas exposições nocivas. Um estudo recente, que utiliza dados de várias cidades, mostrou que a exposição diária a poluentes voláteis parece estar mais associada a admissões por doenças respiratórias do que a exposição a material particulado com diâmetro de até 10 mícrons (PM10) (Hagen et al., 2000). Os efeitos de poluentes atmosféricos parecem se relacionar de forma diferenciada entre homens e mulheres. Kotesovec et al (2000), observaram um aumento significativo na mortalidade diária associado ao aumento dos níveis de TSP e SO2 em homens até 65 anos e 18

22 não entre mulheres da mesma faixa etária; ao passo que, para população acima de 65 anos a mortalidade aumentou significativamente apenas entre as mulheres. Zanobetti e Schwartz (2000) evidenciaram que o efeito de PM 10 sobre a mortalidade poderia ser modificado pelo sexo, sendo a curva de óbitos entre as mulheres 1/3 maior do que a dos homens. Em relação ao câncer, e mais especificamente ao câncer de pulmão, vários estudos evidenciaram diferenças na ocorrência desta patologia entre áreas urbanas e rurais (Cohen et al, 1997). Supõem-se que este diferencial possa ser atribuído a diferentes substâncias cancerígenas presentes nos poluentes ambientais, mas a dificuldade de se confirmar esta hipótese é devido a presença de outros fatores de risco que também estariam implicados na etiologia da doença, como o fumo ativo e passivo e exposições ocupacionais. Em um estudo experimental, Reymão et al (1997), sugere que a poluição do ar pode facilitar a formação de determinados tipos de câncer de pulmão em ratos. Dean (1966) mostrou que os índices mais altos observados em áreas urbanas, permaneceram mesmo após controle por idade do início do hábito de fumar. Vários estudos compararam os coeficientes de câncer de pulmão entre áreas de diferentes níveis de poluição mostrando um leve aumento naquelas mais poluídas (Cohen et al, 1997). No Brasil, alguns estudos mostraram os efeitos da poluição do ar sobre a saúde da população. Pena e Dulchiade (1991), compararam médias anuais de material particulado com as taxas de mortalidade infantil por pneumonia em diversas áreas da cidade do Rio de Janeiro e encontraram uma associação estatisticamente significante. Em São Paulo, Saldiva e colaboradores (Saldiva et al, 1994; Saldiva et al, 1995) realizaram dois importantes estudos utilizando séries temporais, e mostraram associações entre mortalidade infantil por doenças respiratórias e níveis de óxidos de nitrogênio (NOX) (Saldiva et al, 1994) e mortalidade em idosos e níveis de material particulado (Saldiva et al, 1995). Mais recentemente, o mesmo grupo mostrou evidência de associação entre mortalidade intra-uterina e poluição do ar (Pereira et al, 1998). Em relação à morbidade, Sobral (1989), utilizando um estudo transversal, comparou as proporções de escolares com sintomas respiratórios em duas áreas da Grande São Paulo com níveis diferentes de poluição e encontrou uma correlação positiva. Em Cubatão foram evidenciadas diferenças na função pulmonar de crianças vivendo em áreas com níveis variados de poluição (Spektor et al, 1991). Rumel e colaboradores (1993) estudaram a 19

23 ocorrência de visitas à serviços de emergência por infarto do miocárdio e encontraram uma associação com níveis de monóxido de carbono (CO) e temperatura ambiental. Porém, o caráter puramente ecológico de alguns desses estudos, a pouca especificidade em relação aos grupos etários mais susceptíveis e aos diferentes efeitos na saúde, o curto período de investigação (em geral apenas um ano), que dificulta o controle das tendências temporais e o pouco cuidado no controle de variáveis meteorológicas, entre outros problemas, impediram uma melhor apreciação dos efeitos da poluição do ar na saúde no contexto brasileiro. Além disso, nenhum dos estudos previamente realizados investigou efeitos da poluição nas admissões hospitalares, ou tentou definir subgrupos populacionais mais vulneráveis. Um estudo de séries temporais englobando um maior período de tempo (3 anos) foi conduzido com dados da cidade de São Paulo (Gouveia, 1997). Neste estudo, atenção especial foi dada ao controle de variáveis meteorológicas, e uma investigação de diferentes causas de morte assim como em diferentes grupos etários foi efetuada. Além disso, foi pela primeira vez investigado o efeito da poluição na morbidade de crianças usando como indicador o número diário de admissões hospitalares. Foi encontrado um aumento de 3-4% no número de mortes por todas as causas (excluindo mortes violentas) e para causas cardiovasculares, em relação a um aumento nos níveis de poluição do 10º ao 90º percentil. Para causas respiratórias o incremento foi de 6%. Além disso, foi observado que os efeitos da poluição na mortalidade foram mais evidentes no subgrupo da população com mais de 65 anos de idade, não havendo efeito na mortalidade para crianças ou adultos jovens. Por outro lado, as internações por doenças respiratórias em crianças menores de 5 anos, único subgrupo etário investigado quanto às hospitalizações, mostraram também uma associação com elevações nos níveis diários de poluentes. Nos estudos epidemiológicos baseados em séries temporais o que se pretende é modelar a variável resposta, invariavelmente a contagem de algum evento de saúde ao longo do tempo, em função de um fator ou um conjunto de fatores, que também podem ser observados ao longo do tempo. A modelagem de associações entre a variável resposta e exposição, devidamente controlado pelas variáveis que podem confundir a estimativa da medida de efeito, permite a estimativa da magnitude dos efeitos deletérios dos fatores de risco nos níveis da variável resposta (risco relativo), e portanto que se avalie o impacto da exposição em questão para a saúde pública. 20

24 2 OBJETIVOS 2.1 Geral Analisar a associação entre exposição à poluição do ar e mortalidade e internações hospitalares em indivíduos de diferentes faixas etárias e por diferentes causas na Região Metropolitana do Rio de Janeiro. 2.2 Específicos Analisar a tendência temporal da mortalidade por doenças respiratórias na população do Município do Rio de Janeiro de idosos maiores de 65 anos. Analisar a tendência temporal das internações por doenças respiratórias de crianças menores de cinco anos e idosos maiores de 65 anos nos estabelecimentos hospitalares públicos e conveniados do Sistema Único de Saúde (SUS) no Município do Rio de Janeiro. Elaborar curvas de tendência de níveis diários de poluentes atmosféricos para o Município do Rio de Janeiro. Analisar a associação entre os poluentes estudados e mortalidade de crianças menores de cinco anos e idosos maiores de 65 anos por doenças respiratórias na população do Município do Rio de Janeiro. Analisar a associação entre os poluentes estudados e internações de crianças menores de cinco anos e idosos maiores de 65 anos por doenças respiratórias nos estabelecimentos hospitalares públicos e conveniados do SUS no Município do Rio de Janeiro. 3 METODOLOGIA 3.1 Área geográfica de estudo O estudo principal foi conduzido no município do Rio de Janeiro. 3.2 Período do estudo Devido à disponibilidade dos dados, como período de referência para as análises, foram utilizados o período de setembro de 2000 a dezembro de 2001 (487 dias) para as análises de mortalidade e de setembro de 2000 a agosto de 2002 (730 dias) para as análises de internações hospitalares. 21

25 3.3 Fonte de Dados Desfechos Os desfechos analisados foram: mortalidade por doenças respiratórias (DAR) em idosos e internações por DAR em idosos e crianças menores de 5 anos, reconhecidamente os dois grupos etários mais susceptíveis aos efeitos da poluição do ar. Os subgrupos de diagnósticos pneumonias (PNM) e doença pulmonar obstrutiva crônica (DPOC) também foram analisados (Tabela 1) Mortalidade Os dados de mortalidade do Município do Rio de Janeiro foram obtidos no Departamento de Dados Vitais da Coordenadoria de Informações da Secretaria de Estado de Saúde e referem-se ao período de 1990 a Estes bancos de dados contêm informações como data do óbito, sexo, idade, endereço residencial e a causa básica do óbito codificada de acordo com a 9ª ou 10ª Classificação Internacional das Doenças (CID), dependendo do período a ser estudado Admissões Hospitalares Dados referentes às internações hospitalares para os hospitais do município do Rio de Janeiro conveniados ao SUS foram coletados diretamente de bancos de dados informatizados, disponibilizados pelo Ministério da Saúde. Estes bancos de dados contêm informações de todas as internações realizadas no âmbito do SUS através das Autorizações de Internação Hospitalar (AIH), onde constam informações como sexo, idade, data de internação, data de alta, diagnóstico, duração da internação, identificação do hospital e unidade da federação. Tabela 1 Códigos CID dos desfechos estudados. Desfecho CID-9 CID-10 Doenças do aparelho respiratório J00 - J99 DPOC J40 - J47 Pneumonias J12 - J18 22

26 3.3.2 Poluentes Ambientais Dados diários de poluição do ar para o período de setembro de 2000 a agosto de 2002 foram obtidos na Fundação Estadual de Engenharia do Meio Ambiente (FEEMA) e na Secretaria Municipal do Meio Ambiente (SMAC). Medidas diárias de Dióxido de Enxofre (SO 2 ), Dióxido de Nitrogênio (NO 2 ), Monóxido de Carbono (CO), Ozônio (O 3 ) e Material Particulado (PM 10 ) foram obtidas. Os monitores automáticos da FEEMA localizam-se nos bairros de Jacarepaguá e Centro e os da SMAC nos bairros de Copacabana, Centro, São Cristóvão e Tijuca Dados Meteorológicos Informações adicionais sobre variáveis meteorológicas foram coletadas nos Departamentos de Climatologia da UERJ e de Meteorologia da Aeronáutica. O Departamento de Meteorologia da Aeronáutica forneceu informações dos aeródromos de Santa Cruz, Campo dos Afonsos, Galeão e Santos Dumont. A UERJ disponibilizou informações da região do Maracanã. Parte das informações foram digitadas em duplicata. Foi criado o banco de dados de Meteorologia com as médias das medidas diárias das variáveis meteorológicas (temperatura média, máxima e mínima, umidade do ar, pressão atmosférica, precipitação e ventos) nas 5 estações de monitoramento para o período de 1991 a Análise Estatística Construção do banco de dados As séries diárias dos desfechos de saúde (mortalidade e internações hospitalares) foram geradas obedecendo aos seguintes critérios: internações hospitalares/mortes com o desfecho de interesse como diagnóstico principal/causa principal, idade do paciente calculada a partir da data de nascimento, Rio de Janeiro como município de residência do paciente, Rio de Janeiro como município de ocorrência da morte/internação e data da internação/morte. Para obter uma estimativa da exposição diária da população residente no Rio de Janeiro à poluição por cada poluente para o período de 2000 a 2001, a média aritmética dos indicadores diários de poluição das estações de monitoramento selecionadas foi estimada. Procedimentos para reposição de dados ausentes foram adotados devido à falta de informações nas séries dos poluentes. Para os dias em que havia medidas válidas em pelo menos três estações de um total de seis, os dados ausentes foram estimados utilizando um método baseado no algoritmo EM (Expectation-Maximization) e nos modelos de séries temporais ARIMA (Auto Regressive Integrated Moving Average). Através deste método, 23

27 desenvolvido para estimação de dados faltando em séries temporais multivariadas, as estimativas obtidas são explicadas pela correlação espacial entre os níveis do mesmo poluente nos diferentes monitores e a autocorrelação dos níveis desse poluente no mesmo monitor ao longo do tempo. Naqueles dias em que no máximo duas estações de monitoramento tiveram medidas válidas para um determinado poluente, o dado diário foi considerado ausente. Após este procedimento, médias aritméticas das estações, já com as reposições, foram calculadas, obtendo-se assim indicadores diários dos níveis de cada poluente, que representam a exposição média diária da população à poluição atmosférica. A exposição média diária da população aos fatores meteorológicos foram obtidas através da média aritmética das medidas de umidade e temperaturas mínima, média e máxima, nos diferentes locais de monitoramento Análise dos dados Os dados foram analisados utilizando-se técnicas de análise de séries temporais. Os Modelos Aditivos Generalizados (MAG), modelos que permitem ajustes de efeitos paramétricos e não paramétricos, foram adotados na análise de dados. A implementação dos MAG na plataforma S-Plus foi utilizada. Cada desfecho foi modelado tomando inicialmente como pressuposto básico de distribuição que as contagens de eventos de saúde (mortes ou admissões hospitalares) seguem a distribuição de Poisson, e na presença de super-dispersão dos dados os modelos foram estimados pelo método de quase-verossimilhança, supondo variância proporcional à média. A estratégia de análise consistiu em vários procedimentos, implementados em etapas. Inicialmente tratou-se a sazonalidade e a tendência da série através de splines, funções suaves dos dados. Em seguida, foram incluídas variáveis indicadoras para controlar os efeitos de calendário, dias da semana e feriados, que podem influir não só nos níveis da variável resposta (e.g. admissões em hospitais) como também nos níveis dos poluentes. Para completar o modelo básico, os fatores de confusão foram modelados através de análises de curvas de doseresposta da temperatura e umidade, realizando o ajuste através de splines. Finalmente, adicionou-se a este modelo básico (ou modelo central de trabalho), de forma linear, termos correspondentes aos poluentes mais importantes (O 3, PM 10, NO 2, SO 2 e CO). Para a escolha do modelo central de trabalho, após a inclusão de cada covariável, foram realizados vários diagnósticos do ajuste do modelo, e.g. análise do periodograma (presença de efeitos sazonais remanescentes de médio e longo prazo), da função de 24

28 autocorrelação parcial dos resíduos (presença de autocorrelação residual), do gráfico qq-plot (normalidade assintótica dos resíduos padronizados) e eventualmente do critério de Akaike (parcimônia do modelo) para decidir entre dois ou mais modelos com quadros-diagnósticos similares. As etapas descritas acima foram repetidas tantas vezes quanto fosse necessário para obter um modelo considerado satisfatório em relação a todos os pressupostos estatísticos requeridos pela teoria. Nenhum tipo de controle foi introduzido para epidemias de influenza nem para períodos de inversão térmica. As manifestações biológicas dos efeitos da poluição sobre a saúde apresentam um comportamento que mostra uma defasagem em relação à exposição do indivíduo aos agentes poluidores. Ou seja, eventos que ocorrem num determinado dia estão associados aos níveis de poluição daquele dia e/ou de dias anteriores. Desse modo, foram testados os valores diários dos poluentes no mesmo dia e com defasagens de um, dois e três dias, bem como as médias móveis dos valores diários, com amplitudes de dois a sete dias, considerando sempre o dia corrente. Para maior clareza, os resultados apresentados nesta parte do relatório trazem aumentos percentuais nos números de mortes ou internações, ao invés de Riscos Relativos (RR) cujos valores são obtidos diretamente das equações de regressão de Poisson. Os aumentos percentuais apresentados correspondem a um aumento de 10 µg/m³ nos níveis dos poluentes (exceto para o CO para o qual o aumento de 1 ppm foi considerado) e foram calculados através da expressão: % RR = (RR - 1)*100. Adotou-se o nível de significância α = 5% em todas as análises. Para cada desfecho analisado e cada indicador de poluição vários resultados serão apresentados em tabelas e gráficos para facilitar a visualização e compreensão do leitor. Comentários específicos para cada análise serão adicionados ao longo do texto. Para facilitar a visualização dos achados mais relevantes, os efeitos estatisticamente significativos (5%), sejam positivos ou negativos, serão marcados em negrito em todas as tabelas do relatório. 25

29 4 RESULTADOS 4.1 Mortalidade e Poluição Análise descritiva Mortalidade por doenças do aparelho respiratório (DAR), doença pulmonar obstrutiva crônica (DPOC) e pneumonia (PNM) em idosos No Rio de Janeiro durante o período do estudo, o número médio diário de mortes de idosos por DAR foi igual a 10,98, enquanto por DPOC foram 3,34 mortes e por pneumonia, 3,19, como pode ser visto na Tabela 2 e na Figura 1. Os valores relativamente baixos das contagens de mortes justificam a hipótese de distribuição de Poisson. Tabela 2 Estatísticas descritivas para mortalidade por DAR, DPOC e PNM para maiores de 65 anos no Rio de Janeiro, set/2000 a dez/2001. Percentis n média dp min máx DAR ,98 3,68 3,00 5,30 8,00 11,00 13,00 17,70 27,00 DPOC 487 3,34 1,84 0,00 1,00 2,00 3,00 4,00 7,00 11,00 PNM 487 3,19 1,89 0,00 0,00 2,00 3,00 4,00 7,00 10,00 n = n o de observações; dp = desvio padrão; min. = valor mínimo; máx. = valor máximo DAR /09/00 01/12/00 01/03/01 01/06/01 01/09/01 01/12/01 01/09/00 01/12/00 01/03/01 01/06/01 01/09/01 01/12/01 PNM DPOC /09/00 01/12/00 01/03/01 01/06/01 01/09/01 01/12/01 Figura 1 Contagens diárias de óbitos por DAR, DPOC e PNM para maiores de 65 anos no Rio de Janeiro, set/2000 a dez/

30 Poluição Os indicadores diários dos cinco poluentes considerados neste estudo, classificados por monitor das redes estadual e municipal e por ano desde 2000, estão resumidos no Anexo A. Também estão apresentados o número de observasões válidas em cada monitor por ano. No mesmo anexo, estão apresentados os gráficos dos poluentes por monitor com os limites primário e secundário estabelecidos pelo CONAMA. As médias diárias dos níveis de poluição na cidade do Rio de Janeiro calculadas como descrito na metodologia, durante o período de estudo não ultrapassaram os limites da resolução CONAMA 003/1990, como pode ser observado na Tabela 3 e na Figura 2. Tabela 3 Estatísticas descritivas dos poluentes no Rio de Janeiro, set/2000 a dez/2001. Percentis n %nd média dp min máx PM 10 (µg/m³) ,85 16,75 17,94 33,76 37,37 44,05 53,52 65,66 78,23 87,62 135,23 CO (ppm) ,20 0,45 0,42 0,61 0,69 0,89 1,14 1,45 1,81 2,05 3,06 SO 2 (µg/m³) 447 8,21 11,50 6,94 1,25 3,35 4,29 6,51 10,14 14,97 19,79 23,88 49,67 O 3 (µg/m³) ,55 29,10 16,01 2,46 6,97 9,13 13,98 31,08 40,71 48,89 55,16 85,68 NO 2 (µg/m³) ,53 51,70 24,58 14,51 23,03 25,88 34,53 48,74 62,23 80,37 110,42 207,19 n = n o de observações; %nd = percentual de dados faltando após imputação; dp = desvio padrão; min. = valor mínimo; máx. = valor máximo A Tabela 4 mostra os coeficientes de correlação de Pearson de pares de poluentes durante o período do estudo. Note que PM 10, SO 2 e CO, dois a dois, estão altamente correlacionados de forma positiva, enquanto NO 2 e O 3 estão altamente correlacionados de forma negativa. Tabela 4 Correlação entre os poluentes no Rio de Janeiro, set/2000 a dez/2001. PM SO2 CO NO2 SO2 0,643 CO 0,614 0,687 NO2 0,260 0,260 0,303 O3 0,003* 0,016* -0,018* -0,474 * não significativos a 5% 27

31 PM10 (µg/m³) SO2 (µg/m³) /09/00 01/12/00 01/03/01 01/06/01 01/09/01 01/12/01 01/09/00 01/12/00 01/03/01 01/06/01 01/09/01 01/12/01 CO (ppm) NO2 (µg/m³) /09/00 01/12/00 01/03/01 01/06/01 01/09/01 01/12/01 01/12/00 01/03/01 01/06/01 01/09/01 01/12/01 O3 (µg/m³) /09/00 01/12/00 01/03/01 01/06/01 01/09/01 01/12/01 Figura 2 Médias dos indicadores de poluição por partículas (PM 10 ), SO 2, CO, NO 2 e O 3 no município do Rio de Janeiro, set/2000 a dez/ Variáveis meteorológicas O quadro sumário completo das medidas diárias de temperatura e umidade, classificadas por monitor e por ano desde 2000, está resumido em tabelas e representado em gráficos no Anexo B. As séries temporais das médias das medidas de temperatura e umidade da rede de monitores da Aeronáutica e do monitor da UERJ durante o período de estudo, e que foram os indicadores meteorológicos utilizados nos modelos estatísticos, estão representadas na Figura 3. Para o cálculo desses indicadores meteorológicos (do município), todas as medidas diárias em todos os monitores estavam disponíveis, portanto como os monitores estão bem espalhados na área do município, pode-se dizer que os indicadores utilizados na modelagem estatística são representativos da exposição da população à temperatura e umidade. 28