ANÁLISE DA OCORRÊNCIA DE ASMA EM BRASÍLIA A PARTIR DA ASSOCIAÇÃO ENTRE INTERNAÇÕES E VARIÁVEIS METEOROLÓGICAS.

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1 ANÁLISE DA OCORRÊNCIA DE ASMA EM BRASÍLIA A PARTIR DA ASSOCIAÇÃO ENTRE INTERNAÇÕES E VARIÁVEIS METEOROLÓGICAS. M. S. Coelho 1*, P. S. Lucio 1, F. D. S. Silva 1, I. V. Leandro 1, T. P. de Paula 1. Abstract: Agreement of the meteorological conditions favors the prevention of damages in the society, either of material order or human being. In this context it is verified that the extreme conditions of weather in determined months of the year cause damages to the health human being. With this, this study it has for objective the use of a modeling statistics for prevention of morbidity for asthma in the Federal District. Such study it will favor to the agreement of this problematic one, assisting in the taking of decisions on the part of the competent agencies of health, therefore of ownership of information on the changes in the atmosphere, it is possible to take writ of prevention that minimize the losses and maximize the profits. RESUMO: O conhecimento das condições meteorológicas favorece a prevenção de prejuízos para a sociedade, seja de ordem material ou humana. Neste contexto verifica-se intuitivamente que as condições extremas de tempo em determinados meses do ano causam danos à saúde humana. Desta forma, este estudo tem como objetivo a utilização de uma técnica de modelagem estatística para prevenção da morbidade por asma no Distrito Federal. Tal estudo favorecerá ao entendimento desta problemática, auxiliando em tomadas de decisões por parte dos órgãos competentes de saúde, pois de posse de informações sobre mudanças na atmosfera, será possível tomar medidas preventivas que minimizem as perdas e maximizem os ganhos. Palavras-chave: variáveis meteorológicas, morbidade, regressão de Poisson. INTRODUÇÃO Nos últimos anos muitas pesquisas comprovaram que as condições atmosféricas influenciam a saúde dos seres humanos, principalmente em regiões onde ocorrem variações bruscas nas condições de tempo (Gonçalves et al, 2002; Braga, 1998; Saldiva et al, 1992). No Brasil existem regiões propícias às mudanças nas condições meteorológicas, dentre elas destaca-se o Centro-Oeste do país. Esta região sofre influencia de sistemas meteorológicos de escala sinótica como, por exemplo, frentes frias e massas de ar. Nesta Região brasileira os outonos e os invernos são secos, pois possuem como principal característica sinótica a presença de um anticiclone continental (Figueroa e Nobre 1990). Este sistema meteorológico é responsável pela inibição de chuvas e, por isso, o outono e o inverno nesta região é caracterizado por baixos índices de umidade relativa do ar. Além disso, o ar seco favorece as queimadas, e muitos poluentes são jogados na atmosfera. Tais condições 1 Coordenação de Desenvolvimento e Pesquisa (CDP) Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) Brasília - DF.

2 atmosféricas parecem proporcionar danos à saúde humana prejudicando ainda mais que sofre de doenças respiratórias, como por exemplo, os asmáticos (Schwartz, 1996). Diante dessa realidade decidiu-se fazer uma análise sobre a morbidade por doenças respiratórias na cidade de Brasília. Neste estudo foi utilizado Modelo de Regressão de Poisson para estimar o risco de internações por asma no Distrito Federal. DADOS O período estudado consiste inicialmente de um conjunto de cinco anos de dados: Janeiro de 1998 até dezembro de Foram utilizados os seguintes conjuntos de dados: Dados meteorológicos: Médias diárias de temperatura máxima e mínima, umidade mínima e média. Estas informações foram obtidas das estações meteorológicas do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), pois estas estão configuradas de acordo com as exigências da OMM (Organização Meteorológica Mundial). Dados de Morbidade Hospitalar: Dados de AIH (Autorizações de Internações Hospitalares). Neste conjunto de dados apenas os hospitais pertencentes ao Sistema Único de Saúde (SUS) registram internações. A estimativa para o Brasil como um todo é de que as AIH sejam responsáveis por 80% da assistência médico-hospitalar (Lebrão et al, 1997). De acordo com o exposto, a opção por utilizar dados das AIH implica em trabalhar apenas com a população menos favorecida de Brasília, que por sua vez tem mais chances de adoecimento. Na medida em que são analisadas as variações de ocorrências na mesma população, este é um possível fator de confusão que não deve influir nos resultados. METODOLOGIA Este tipo de pesquisa é um estudo ecológico de séries temporais. Tal delineamento é caracterizado por estudar grupos de indivíduos geralmente por regiões geográficas. Nestes estudos, os dados provêm de diferentes fontes e, por isso, deve-se ter rigor no tratamento dos mesmos, a fim de evitar possíveis vieses. Os dados de internações são contagens diárias e a metodologia estatística mais indicada é a distribuição de Poisson a partir de modelos lineares ou aditivos generalizados. Neste trabalho utilizamos o modelo linear generalizado, utilizando distribuição de Poisson, definida a seguir: lnλ (t) = α + β I X I i (t), onde: lnλ t é o logarítmo natural da variável dependente; X it são variáveis independentes; α e β são os parâmetros a serem estimados. As manifestações biológicas dos efeitos da poluição sobre a saúde humana, aparentemente, apresentam um comportamento que mostra uma defasagem em relação à exposição do indivíduo aos agentes poluidores (Braga, 1998). Em outras palavras, espera-se que as internações observadas em um dia específico estejam relacionadas à poluição do referido dia, como, também a poluição observada nos dias anteriores. Em função desse fato uma adequada determinação de uma estrutura de lag (defasagem) é de fundamental

3 importância. Processo de modelagem: 1) Determinação de uma estrutura de lag (defasagem) de dois a sete dias (uma semana). Para verificar a associação de internações hospitalares e as variáveis meteorológicas para períodos de, no máximo, uma semana. 2) Cálculo da matriz de correlação entre as variáveis de estudo, para definir a ordem de entrada dessas variáveis no modelo de regressão linear múltipla segundo o grau de significância estatística, bem como avaliar a colinearidade entre as variáveis independentes. 3) Foram feitos os Modelos de Regressão de Poisson (MRP) para asma e as variáveis meteorológicas, ajustados pelas variáveis de controle: dia da semana, mês e estação do ano. Em todas as análises considerou-se o nível de significância de 5%. 4) Após a modelagem foram utilizados os coeficientes das variáveis meteorológicas para fazer a estimativas de Risco Relativo (RR). O intervalo de confiança utilizado foi de 95% e usou-se a seguinte equação: IC95% = exp [β ±1,96 ep ( β )], onde ep é erro padrão de β. 5) Para calcular as estimativas de acréscimo das internações foi utilizada a equação: E = e(β m x met 1) x 100, onde m é o valor do quartil da variável meteorológica e met é a média mensal da variável meteorológica. 6) Utilização escores obtidos por meio da técnica de Análise de Componentes Principais nas variáveis independentes. RESULTADOS No período de estudo (1826 dias) o número de internações por asma em Brasília foi de Na figura abaixo, é mostrada a variação temporal de internação para o período de 1998 a Nota-se que os maiores valores de internações na cidade ocorreram nos meses de outono, com exceção do ano de 2002 em que os altos valores de internações ocorreram no verão.

4 /1/98 1/3/98 1/5/98 1/7/98 1/9/98 1/11/98 1/1/99 1/3/99 1/5/99 1/7/99 1/9/99 1/11/99 1/1/00 1/3/00 1/5/00 1/7/00 1/9/00 1/11/00 1/1/01 1/3/01 1/5/01 1/7/01 1/9/01 1/11/01 1/1/02 1/3/02 1/5/02 1/7/02 1/9/02 1/11/02 Figura 1 Análise da série temporal de Asma (CID-J459) para a cidade de Brasília-DF para o período de 1998 a Na tabela 1, estão descritos os resultados do MRP para internações por asma no Distrito Federal. No processo de modelagem foram gerados dois modelos para obter o risco de internações. O primeiro levou em consideração a umidade relativa mínima e o segundo considerou-se a temperatura máxima. Utilizou-se também ACP com as variáveis meteorológicas (variáveis independentes) para verificar o peso dos fatores associados (Wilks, 1995). Nesta parte do trabalho verificou-se maior peso maior foi para primeira componente, explicando 38% da variância explicada. Nota-se que esta componente é representativa das variáveis meteorológicas: umidade mínima e temperatura máxima, ou seja, estas duas variáveis a priori explicam as internações por asma em Brasília. Tabela 1 - Modelos de Regressão de Poisson da variável dependente ASMA. Variáveis β 0 β 1 p TEMPERATURA MÁXIMA (Modelo 1 ) lag p<0.001 UMIDADE MÍNIMA (Modelo 2) lag p<0.001 Obs: As variáveis foram ajustadas pelos dias da semana, meses e as estações do ano. Para cada modelo ajustado, foram verificados os riscos de internações para cada mês do ano. Na tabelas abaixo foram colocados os meses que mais se destacaram na análise: março e dezembro referentes ao efeito da umidade relativa e junho devido ao efeito da temperatura máxima. Na Tabela 2, o efeito acumulado da umidade relativa referente para o mês de março foi responsável por 65,6% das internações na cidade. Na tabela 3, o efeito para dezembro foi de 66,5%. Estes meses foram os que apresentaram maiores taxas de internações devido ao efeito da umidade relativa mínima.

5 Tabela 2 Risco de internações por asma para o mês de março devido ao efeito da umidade relativa mínima. Umidade mínima (março) Valor interquartil Efeito Valor mínimo 33 6,82 Quartil 25% 48 10,07 Mediana 61 12,97 Quatil 75% 69 14,79 Valor máximo 95 20,92 Tabela 3 Probabilidade do aumento de asma para o mês de dezembro devido ao efeito da umidade relativa mínima. Umidade mínima (dezembro) Valor interquartil Efeito Valor mínimo 25 5,12 Quartil 25% 52,5 11,07 Mediana 63 13,42 Quatil 75% 75 16,18 Valor máximo 94 20,68 Na Tabela 4, o efeito acumulado da temperatura máxima foi responsável por 96,2% das internações na cidade em junho. A maior taxa de internação ocorre quando as temperaturas ficam abaixo de 20,2 C. Tabela 4 Probabilidade do aumento de asma para o mês de junho devido ao efeito da temperatura máxima. Temperatura máxima (junho) Valor interquartil Efeito Valor mínimo 20,2 21,75 Quartil 25% 24,7 19,35 Mediana 25,6 18,90 Quartil 75% 26,6 18,42 Valor máximo 28,1 17,71 CONCLUSÕES Na análise das variáveis meteorológicas no Modelo de Regressão de Poisson (MRP) verificou-se que a temperatura máxima e umidade relativa mínima são as variáveis meteorológicas que melhor explicam as relações causa-efeito de internação por asma na cidade de Brasília. Notou-se que em março a umidade relativa mínima explica o aumento das internações, neste caso então já se espera que nesta época do ano a umidade na região comece a diminuir, provocando por sua vez internações dos asmáticos. Porém o que dizer da alta taxa de internações em dezembro? Uma provável explicação seria o fato de que vários subperíodos de baixas umidades e altas temperaturas em meio à época chuvosa reforce os sintomas de asma em indivíduos portadores da doença. No que se refere à temperatura máxima, o mês de junho mostrou-se o mais representativo.

6 Apesar de ter sido encontrada uma relação de causa-efeito entre as internações por asma e as variáveis meteorológicas, entende-se que estas variáveis explicam parte das internações. Sugere-se que o modelo ficaria mais bem calibrado se fossem inseridas variáveis relacionadas a poluentes como, por exemplo, ozônio, material particulado e monóxido de carbono. Esta hipótese tem fundamento devido à cidade possuir um clima seco e propício a queimadas, como também a grande disponibilidade de radiação solar que é um catalisador na fabricação de ozônio troposférico. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS Braga, A. L. F., Quantificação dos efeitos da poluição do ar sobre a saúde da população pediátrica da cidade de S. Paulo e proposta de monitorização.tese de doutorado apresentada à Faculdade de Medicina, 225 págs. Climanálise especial Edição comemorativa de 10 anos, Gonçalves, F. L. T., Conde, F. C., Andrade, M. F., Braga, A. L. F., Latorre, M. R. D. Meteorological parameters and air pollution on respiratory morbidity at São Paulo City during Winter time (submetido). Journal Of Occupational And Environmental Medicine., Lebrão, Maria Lúcia, Jorge, Maria Helena P. de Mello e Laurenti, Ruy. II - Morbidade hospitalar por lesões e envenenamentos. Rev. Saúde Pública, ago. 1997, vol.31, no. 4, supl, p ISSN Mood, A.M., Graybill, F.A. and Boes, D.C. (1974) Introduction to the Theory of Statistics. Third Edition, Singapore: McGraw-Hill. Saldiva, P.H.N., King, M., Delmonte, V.L.C, Macchione, M, Parada, M.A.C., Daliberto, M.L., Sakai, R.S., Criado, P.MP.,Silveira, P.L.P, Zin, W.A., Böhm, G.M., 1992, Respiratory alterations due to urban air pollution an experimental study in rats. Environ. Res., vol.5, págs: Schwartz, J Air pollution and hospital admissions for cardiovascular disease in Detroit, Michigan. Am. J. Epidemiol., vol.7, págs.: Tromp, S. W., 1980." Biometeorology " Heyden, Holanda, 346 págs. Wilks, D. S., Statistical Methods in Atmospheric Sciences. Department of Soil, Crop, and Atmospheric Sciences Cornell University, Ithaca-New York, 467 págs.