Meio ambiente e saúde: novos desafios, bases de dados e métodos

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Denílson Desconhecida Álvares
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1 Meio ambiente e saúde: novos desafios, bases de dados e métodos Antonio Ponce de Leon Departamento de Epidemiologia Instituto de Medicina Social, Universidade do Estado do Rio de Janeiro Outubro 2016

2 Panorama da palestra Introdução Epidemiologia Ambiental (EA) Poluição do Ar e Saúde Efeitos Agudos vs. Efeitos Crônicos de Exposições Ambientais Métodos Estatísticos mais Empregados em EA Séries Temporais Epidemiológica Modelos para Dados de Painel Regressão Uso e Ocupação do Solo Discussão

3 Introdução Principais Métodos Estatísticos aplicados à Pesquisa Médica Análise exploratória de dados; Testes paramétricos e não-paramétricos; Regressão logística / Regressão de Poisson / Regressão GLM; Análise de dados de sobrevida: (i) modelo de Cox; (ii) paramétricos; Análise Multivariada: ACP, Análise Fatorial, Clusters; Equações Estruturais / Modelos Multiníveis / Metodologia de Surveys; Estatística Espacial / Modelos de Séries Temporais.

4 Introdução Métodos Epidemiológicos Grande ênfase nos desenhos de estudos clássicos e modernos; Tipos de viés de estimação são sutis: viés de memória, viés de seleção, etc; Como tratar colinearidade e multi-colinearidade?; Outras dificuldades: Temporalidade em estudos de corte transversal, questões relacionadas com a aferição da exposição ou da resposta; Diversos quadros de dados faltando.

5 Introdução Estatística Aplicada à Epidemiologia Desenhos de estudos clássicos e/ou modernos requerem métodos estatísticos específicos: Seguimento (coorte), Caso e Controle, Caso Cross-Over, etc; Modelos teóricos são operacionalizados em modelos estatísticos, mas sempre é necessário algum tipo de ajuste; Modelos de avaliação de risco (fator de risco) na população; Imputação de dados.

6 Epidemiologia Ambiental Objetivo: Testar a presença de associações entre respostas de saúde e exposições ambientais. Exposições aferidas por variáveis contínuas, em geral; Respostas idem; Problemas de aferição tanto nas respostas quanto nas exposições; Diversos tipos de variáveis de confusão: meteorologia, calendário, etc; Múltiplos modelos são analisados; Formas de comparação de modelos.

7 Poluição do Ar e Saúde Poluentes atmosféricos Gases: CO, NO 2, SO 2, O 3, etc; Material Particulado: PM 10, PM 2,5, PM 10 PM 2,5, PM 1,0, PM 0,1, etc. Efeitos na saúde Sintomas leves (tosse, olhos lacrimejantes, dor de cabeça, etc), diminuição da capacidade respiratória, agravamento de doenças crônicas (e.g. asma), eventos cardiovasculares (AVC, IM, etc), eventos respiratórios (DPOC, etc), hospitalização, morte.

8 Efeitos Agudos vs. Efeitos Crônicos Efeitos agudos efeitos de curto prazo na saúde, e.g. mortalidade de idosos em situação de saúde frágil ou em recém-nascidos; Efeitos crônicos efeitos de médio e longo prazo, e.g. incidência de doenças pulmonares obstrutivas crônicas após vários anos de exposição à poluição atmosférica no ambiente do trabalho ou residência.

9 Métodos Estatísticos mais Empregados Modelos de Séries Temporais: Y t = desfecho de saúde no tempo t, e.g. número diário de óbitos ou internações por doenças cardiovasculares no Rio de Janeiro ao longo de 5 anos; X t = exposição típica à poluição do ar dos habitantes da cidade em estudo, e.g. média de poluentes ao longo das estações de uma rede de qualidade do ar;ç Z t = outras variáveis temporais, e.g. indicadores meteorológicos ou de calendário.

10 Métodos Estatísticos mais Empregados Modelos para dados de painel Usados quando várias unidades de análise são analisadas, e.g. regiões metropolitanas; Y it = desfecho de saúde na i-ésima região no tempo t; X it = exposição ao fator de risco na i-ésima região no tempo t; Z it = outras variáveis temporais, ou não (Z i ), na i-ésima região no tempo t; Há a possibilidade de acrescentar mais níveis na hierarquia.

11 Métodos Estatísticos mais Empregados Regressão Uso e Ocupação do Solo Método usado em regiões metropolitanas, por exemplo, que possuem muitos monitores de qualidade do ar; Y st = nível de um poluente no ponto s (do espaço) em um intervalo de tempo; X st = variáveis do uso e ocupação do solo; algumas exclusivamente espaciais, e.g. % de áreas verdes; algumas temporais, e.g. fluxo de veículos; Definição de grid do entorno dos monitores, onde X st será aferido; Modelo de regressão é ajustado nos pontos de coleta e usado para previsão.

12 Séries Temporais Epidemiológicas Efeitos agudos de defasagens únicas. g(e(y t )) = intercepto + ajustes(sazonalidade, tendência) + poluente; poluente é inserido em diferentes defasagens, uma de cada vez; resultados são relatados da forma acima; entretanto, não é razoável considerar que apenas uma defasagem será relevante; e mesmo que fosse os poluentes são altamente autocorrelacionados, o que introduziria associações espúrias.

13 Séries Temporais Epidemiológicas Efeitos agudos de defasagem distribuída (DLNM) Este modelo corrige o problema do modelo anterior; Considera-se o efeito de k defasagens concomitantemente; X = {X t, X t-1, X t-2,..., X t-k } são altamente correlacionados; O conjunto X acima é trocado por W = {W 1, W 2, W 3,..., W k }, k variáveis não correlacionadas, por meio de uma transformação; A transformação pode ser feitas de várias formas, e.g. polinômios.

14 Séries Temporais Epidemiológicas Efeitos concomitantes de poluentes Os poluentes estão misturados na atmosfera; Monitores fornecem leituras isoladas de poluentes; Indivíduos respiram a mistura de poluentes, entretanto os efeitos são reportados de forma independente, abrindo a possibilidade de dupla, ou tripla, consideração de efeitos; Índice Cumulativo de Riscos.

15 Modelos para Dados de Painel Nível Individual (medidas repetidas) Dados de painel onde as unidades de análise são indivíduos, e.g. medidas repetidas de função respiratória; Exposição é a mesma para todos os indivíduos, ou não, e.g. crianças em uma escola (monitor de qualidade do ar fixo na escola) ou monitores pessoais; Objetivo é estimar a associação entre exposição e função respiratória; Várias estratégias de análise, levando em conta variáveis individuais, etc.

16 Modelos para Dados de Painel Nível de grupo (dados longitudinais) Dados de painel onde as unidades são grupos de pessoas, e.g. escolas, municípios, UFs, países, etc; Desfechos são indicadores de morbidade ou mortalidade padronizada; Exposições são agregados (médias, medianas, etc) do fator de risco, e.g. média das medidas de qualidade do ar de uma rede de monitores; Objetivo é estimar associações entre desfecho e exposição;

17 Discussão A área de epidemiologia ambiental oferece muitas possibilidades para inovações em metodologia estatística; Modelos frequentistas e bayesianos são usados, com maior destaque para os primeiros, por enquanto; A complexidade dos problemas precisa ser atacada com todo as ferramentas estatísticas disponíveis.

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