Clima e Doenças: Análise dos Elementos Meteorológicos e Infecções Respiratórias Agudas nas Capitais do Nordeste Brasileiro (Climate and Diseases: Analysis of Elements Meteorological and Respiratory Infections Acute in the Capitals of Northeast of Brazil)
DOI:
https://doi.org/10.26848/rbgf.v6i5.233096Palavras-chave:
Doenças Respiratórias, Modelo Marginal de Equações de Estimação Generalizadas.Resumo
Estudos demonstram que o clima influência de forma também danosa ao meio ambiente, bem como manifestação de determinados agravos à saúde. Procurou-se analisar as capitais do Nordeste Brasileiro. O objetivo deste estudo é detectar possíveis associações entre as infecções respiratórias agudas em crianças e o clima nas capitais. Utilizaram-se dados mensais do Sistema Único de Saúde – SUS de internações por infecções agudas do sistema respiratório; dados mensais de variáveis meteorológicas (temperatura do ar, umidade relativa do ar, Precipitação pluvial acumulada), disponibilizados pelo Instituto Nacional de Meteorologia, no período de 2000 a 2011. Foi utilizado o modelo marginal das Equações de Estimações Generalizadas, a fim de obter estimativas confiáveis para as variáveis, levando em consideração os dados de contagem e uma estrutura de correlação para detectar associações entre os indicadores climáticos e os números de internações. Os resultados constatam que Fortaleza apresentou o maior número de casos, totalizando 72.670 internações. Constatando também associações significativas, do número de internações de crianças, com a temperatura e a umidade relativa do ar (ambos os valores-p<0,001) na cidade do Recife-PE. Em Fortaleza-CE e Natal-RN as associações significativas, entre número de internações de crianças foram captadas apenas com a temperatura (ambos os valores-p<0,001). Salvador-BA e Teresinha-PI mostraram associações significativas com a umidade relativa do ar (valor-p=0,019 e 0,033 respectivamente). Aracaju-SE, João Pessoa-PB e São Luís-MA as associações significativas ocorreram apenas com a precipitação (valor-p<0,001, 0,050 e 0,001 respectivamente). Esses resultados preliminares podem ser indicadores para que gestores possam focar em medidas que possam minimizar os efeitos danosos da variabilidade climática na saúde.Downloads
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