Resumo: Este estudo propõe um indicador de exposição à poluição do ar para identificar potenciais áreas de risco para a saúde humana na região amazônica e no Centro-oeste do Brasil de 2010 a 2019. Esse indicador agrega as concentrações e o tempo de exposição à partículas finas de poluição (PM2.5), de acordo com o limite atual recomendado pela Organização Mundial da Saúde (OMS). Foram utilizadas médias diárias de PM2.5 obtidas do Sistema de Informações Ambientais Integrado a Saúde (SISAM) para o cálculo dos percentuais de dias cujas concentrações ultrapassaram o limite de 15μg/m³ por ano e por mês. De 2010 a 2019, os meses de agosto a outubro apresentaram as maiores áreas e os maiores percentuais de dias com valores de concentração inaceitáveis para a saúde humana. Tais áreas estavam concentradas na região do arco do desmatamento. Além disso, 60% dos moradores da região amazônica e do Centro-oeste eram expostos a uma qualidade inadequada do ar por aproximadamente seis meses por ano. O indicador proposto é reprodutível e adequado para monitorizar as áreas de exposição e de risco para a saúde humana.

Resumen: Este estudio propone un indicador de exposición a la contaminación del aire para identificar posibles áreas de riesgo para la salud humana en la región amazónica y el Medio Oeste de Brasil de 2010 a 2019. Este indicador agrega las concentraciones y el tiempo de exposición a partículas finas de contaminación (PM2.5), de acuerdo con el límite actual recomendado por la Organización Mundial de la Salud (OMS). Se utilizaron los promedios diarios de PM2.5 obtenidos del Sistema Integrado de Información Ambiental en Salud (SISAM) para calcular el porcentaje de días cuyas concentraciones superaron el límite de 15μg/m³ por año y por mes. En la década de 2010 a 2019, los meses de agosto a octubre tuvieron las áreas más grandes y los porcentajes más altos de días con valores de concentración inaceptables para la salud humana. Tales áreas se concentraron en la región del arco de la deforestación. Además, el 60% de los residentes de la región amazónica y el Medio Oeste estuvieron sujetos a una calidad del aire inadecuada durante aproximadamente seis meses al año. El indicador propuesto es reproducible y adecuado para monitorizar las áreas de exposición y de riesgo para la salud humana.

Abstract: In this study, we propose an indicator of air pollution exposure to identify potential hazardous areas for human health in the Amazon and Central-West Regions of Brazil from 2010 to 2019. This indicator aggregates both concentrations and time of exposure to fine particulate matter (PM2.5), according to the current limit recommended by the World Health Organization (WHO). We used daily PM2.5 averages obtained from the Brazilian Health Integrated Environmental Information System (SISAM) to calculate the percentages of days with PM2.5 concentrations exceeding the limit of 15µg/m³ per year and per month. From 2010 to 2019, the months from August to October presented the largest areas and the highest percentages of days with unacceptable pollution concentration values, harmful to human health. These areas were concentrated in the Arc of Deforestation. Therefore, 60% of the residents of the Amazon and Central-West regions were subjected to inadequate air quality for approximately six months per year. The proposed indicator is reproducible and appropriate to monitor areas of exposure and risk for human health.

Abstract: In this study, we propose an indicator of air pollution exposure to identify potential hazardous areas for human health in the Amazon and Central-West Regions of Brazil from 2010 to 2019. This indicator aggregates both concentrations and time of exposure to fine particulate matter (PM2.5), according to the current limit recommended by the World Health Organization (WHO). We used daily PM2.5 averages obtained from the Brazilian Health Integrated Environmental Information System (SISAM) to calculate the percentages of days with PM2.5 concentrations exceeding the limit of 15µg/m³ per year and per month. From 2010 to 2019, the months from August to October presented the largest areas and the highest percentages of days with unacceptable pollution concentration values, harmful to human health. These areas were concentrated in the Arc of Deforestation. Therefore, 60% of the residents of the Amazon and Central-West regions were subjected to inadequate air quality for approximately six months per year. The proposed indicator is reproducible and appropriate to monitor areas of exposure and risk for human health.

Resumen: Este estudio propone un indicador de exposición a la contaminación del aire para identificar posibles áreas de riesgo para la salud humana en la región amazónica y el Medio Oeste de Brasil de 2010 a 2019. Este indicador agrega las concentraciones y el tiempo de exposición a partículas finas de contaminación (PM2.5), de acuerdo con el límite actual recomendado por la Organización Mundial de la Salud (OMS). Se utilizaron los promedios diarios de PM2.5 obtenidos del Sistema Integrado de Información Ambiental en Salud (SISAM) para calcular el porcentaje de días cuyas concentraciones superaron el límite de 15μg/m³ por año y por mes. En la década de 2010 a 2019, los meses de agosto a octubre tuvieron las áreas más grandes y los porcentajes más altos de días con valores de concentración inaceptables para la salud humana. Tales áreas se concentraron en la región del arco de la deforestación. Además, el 60% de los residentes de la región amazónica y el Medio Oeste estuvieron sujetos a una calidad del aire inadecuada durante aproximadamente seis meses al año. El indicador propuesto es reproducible y adecuado para monitorizar las áreas de exposición y de riesgo para la salud humana.

Resumo: Este estudo propõe um indicador de exposição à poluição do ar para identificar potenciais áreas de risco para a saúde humana na região amazônica e no Centro-oeste do Brasil de 2010 a 2019. Esse indicador agrega as concentrações e o tempo de exposição à partículas finas de poluição (PM2.5), de acordo com o limite atual recomendado pela Organização Mundial da Saúde (OMS). Foram utilizadas médias diárias de PM2.5 obtidas do Sistema de Informações Ambientais Integrado a Saúde (SISAM) para o cálculo dos percentuais de dias cujas concentrações ultrapassaram o limite de 15μg/m³ por ano e por mês. De 2010 a 2019, os meses de agosto a outubro apresentaram as maiores áreas e os maiores percentuais de dias com valores de concentração inaceitáveis para a saúde humana. Tais áreas estavam concentradas na região do arco do desmatamento. Além disso, 60% dos moradores da região amazônica e do Centro-oeste eram expostos a uma qualidade inadequada do ar por aproximadamente seis meses por ano. O indicador proposto é reprodutível e adequado para monitorizar as áreas de exposição e de risco para a saúde humana.

Resumo: As estratégias para melhorar os dados georreferenciados dependem frequentemente de processos manuais interativos que podem exigir muito tempo e que são impraticáveis para projetos de grande escala. No presente estudo, avaliamos diferentes estratégias automatizadas para melhorar a qualidade dos endereços e as taxas de relacionamento de georreferenciamento, usando uma base de dados grande, de endereços de atestados de óbito no Rio de Janeiro, Brasil. Os dados de mortalidade incluíam 132.863 registros, com informação de endereço em formato estruturado. Utilizamos expressões comuns e métodos baseados em dicionário para padronização e enriquecimento dos endereços. Todos os registros foram relacionados, através do Código de Endereçamento Postal ou nome da rua, ao Diretório Nacional de Endereços (DNE) obtido da Empresa Brasileira de Correios e Telégrafos (EBCT). Os endereços residenciais foram georreferenciados com uso do Google Maps. Todos os registros com dados de endereço validados até o nível de rua e tipo de logradouro voltaram como edificações, trechos interpolados ou centros geométricos e foram considerados acertos de georreferenciamento. O desempenho geral foi avaliado através de uma revisão manual de uma amostra de endereços. Entre os 132.863 registros originais, 85,7% (n = 113.876) foram georreferenciados e validados, dos quais 83,8% foram relacionados como edificações (alta acurácia). A sensibilidade e especificidade gerais foram 87% (IC95%: 86-88) e 98% (IC95%: 96-99), respectivamente. Nossos resultados indicam que a qualidade e a completude do georreferenciamento de endereços podem ser melhoradas de maneira confiável através de um processo automatizado de georreferenciamento. Os roteiros e instruções em R para reproduzir todas as análises estão disponíveis em: https://github.com/reprotc/geocoding.

Abstract: Strategies for improving geocoded data often rely on interactive manual processes that can be time-consuming and impractical for large-scale projects. In this study, we evaluated different automated strategies for improving address quality and geocoding matching rates using a large dataset of addresses from death records in Rio de Janeiro, Brazil. Mortality data included 132,863 records with address information in a structured format. We performed regular expressions and dictionary-based methods for address standardization and enrichment. All records were linked by their postal code or street name to the Brazilian National Address Directory (DNE) obtained from Brazil’s Postal Service. Residential addresses were geocoded using Google Maps. Records with address data validated down to the street level and location type returned as rooftop, range interpolated, or geometric center were considered a geocoding match. The overall performance was assessed by manually reviewing a sample of addresses. Out of the original 132,863 records, 85.7% (n = 113,876) were geocoded and validated, out of which 83.8% were matched as rooftop (high accuracy). Overall sensitivity and specificity were 87% (95%CI: 86-88) and 98% (95%CI: 96-99), respectively. Our results indicate that address quality and geocoding completeness can be reliably improved with an automated geocoding process. R scripts and instructions to reproduce all the analyses are available at https://github.com/reprotc/geocoding.

Resumen: Las estrategias para mejorar los datos geocodificados a menudo dependen de procesos interactivos manuales, que pueden consumir mucho tiempo, y no ser prácticos en proyectos a gran escala. En este estudio, evaluamos diferentes estrategias automatizadas para la mejora de la calidad de las direcciones, así como en las tasas de coincidencia en geocodificación, usando un gran conjunto de datos con direcciones procedentes de registros de fallecimientos en Río de Janeiro, Brasil. Los datos de mortalidad incluyeron 132.863 registros, con información de direcciones en un formato estructurado. Usamos expresiones regulares y métodos basados en el diccionario para la estandarización de las direcciones y su enriquecimiento. Todos los registros se vincularon por su código postal o el nombre de la calle al Directorio Nacional de Direcciones (DNE por su sigla en portugués), obtenido del Servicio Postal Brasileño. Las direcciones residenciales fueron geocodificadas usando Google Maps. Todos los registros con datos de direcciones validados hasta el nivel de calle y tipo de ubicación se reflejaron como rooftop, range interpolated, o geometric center, considerándose coincidencias en geocodificación. El rendimiento global fue evaluado gracias a la revisión manual de una muestra de direcciones. De los 132 863 registros originales, un 85.7% (n = 113.876) fueron geocodificados y validados, de los cuales un 83.8% fueron coincidentes como rooftop (alta precisión). La sensibilidad y especificidad general fueron 87% (IC95%: 86-88) y 98% (IC95%: 96-99), respectivamente. Nuestros resultados indican que la calidad de la dirección, así como la completitud de la geocodificación, pueden ser mejoradas con confiabilidad a través de un proceso de geocodificación automatizado. R scripts e instrucciones para reproducir todos los análisis se encuentran disponibles en: https://github.com/reprotc/geocoding.

Resumo: As estratégias para melhorar os dados georreferenciados dependem frequentemente de processos manuais interativos que podem exigir muito tempo e que são impraticáveis para projetos de grande escala. No presente estudo, avaliamos diferentes estratégias automatizadas para melhorar a qualidade dos endereços e as taxas de relacionamento de georreferenciamento, usando uma base de dados grande, de endereços de atestados de óbito no Rio de Janeiro, Brasil. Os dados de mortalidade incluíam 132.863 registros, com informação de endereço em formato estruturado. Utilizamos expressões comuns e métodos baseados em dicionário para padronização e enriquecimento dos endereços. Todos os registros foram relacionados, através do Código de Endereçamento Postal ou nome da rua, ao Diretório Nacional de Endereços (DNE) obtido da Empresa Brasileira de Correios e Telégrafos (EBCT). Os endereços residenciais foram georreferenciados com uso do Google Maps. Todos os registros com dados de endereço validados até o nível de rua e tipo de logradouro voltaram como edificações, trechos interpolados ou centros geométricos e foram considerados acertos de georreferenciamento. O desempenho geral foi avaliado através de uma revisão manual de uma amostra de endereços. Entre os 132.863 registros originais, 85,7% (n = 113.876) foram georreferenciados e validados, dos quais 83,8% foram relacionados como edificações (alta acurácia). A sensibilidade e especificidade gerais foram 87% (IC95%: 86-88) e 98% (IC95%: 96-99), respectivamente. Nossos resultados indicam que a qualidade e a completude do georreferenciamento de endereços podem ser melhoradas de maneira confiável através de um processo automatizado de georreferenciamento. Os roteiros e instruções em R para reproduzir todas as análises estão disponíveis em: https://github.com/reprotc/geocoding.

Abstract: Strategies for improving geocoded data often rely on interactive manual processes that can be time-consuming and impractical for large-scale projects. In this study, we evaluated different automated strategies for improving address quality and geocoding matching rates using a large dataset of addresses from death records in Rio de Janeiro, Brazil. Mortality data included 132,863 records with address information in a structured format. We performed regular expressions and dictionary-based methods for address standardization and enrichment. All records were linked by their postal code or street name to the Brazilian National Address Directory (DNE) obtained from Brazil’s Postal Service. Residential addresses were geocoded using Google Maps. Records with address data validated down to the street level and location type returned as rooftop, range interpolated, or geometric center were considered a geocoding match. The overall performance was assessed by manually reviewing a sample of addresses. Out of the original 132,863 records, 85.7% (n = 113,876) were geocoded and validated, out of which 83.8% were matched as rooftop (high accuracy). Overall sensitivity and specificity were 87% (95%CI: 86-88) and 98% (95%CI: 96-99), respectively. Our results indicate that address quality and geocoding completeness can be reliably improved with an automated geocoding process. R scripts and instructions to reproduce all the analyses are available at https://github.com/reprotc/geocoding.

Resumen: Las estrategias para mejorar los datos geocodificados a menudo dependen de procesos interactivos manuales, que pueden consumir mucho tiempo, y no ser prácticos en proyectos a gran escala. En este estudio, evaluamos diferentes estrategias automatizadas para la mejora de la calidad de las direcciones, así como en las tasas de coincidencia en geocodificación, usando un gran conjunto de datos con direcciones procedentes de registros de fallecimientos en Río de Janeiro, Brasil. Los datos de mortalidad incluyeron 132.863 registros, con información de direcciones en un formato estructurado. Usamos expresiones regulares y métodos basados en el diccionario para la estandarización de las direcciones y su enriquecimiento. Todos los registros se vincularon por su código postal o el nombre de la calle al Directorio Nacional de Direcciones (DNE por su sigla en portugués), obtenido del Servicio Postal Brasileño. Las direcciones residenciales fueron geocodificadas usando Google Maps. Todos los registros con datos de direcciones validados hasta el nivel de calle y tipo de ubicación se reflejaron como rooftop, range interpolated, o geometric center, considerándose coincidencias en geocodificación. El rendimiento global fue evaluado gracias a la revisión manual de una muestra de direcciones. De los 132 863 registros originales, un 85.7% (n = 113.876) fueron geocodificados y validados, de los cuales un 83.8% fueron coincidentes como rooftop (alta precisión). La sensibilidad y especificidad general fueron 87% (IC95%: 86-88) y 98% (IC95%: 96-99), respectivamente. Nuestros resultados indican que la calidad de la dirección, así como la completitud de la geocodificación, pueden ser mejoradas con confiabilidad a través de un proceso de geocodificación automatizado. R scripts e instrucciones para reproducir todos los análisis se encuentran disponibles en: https://github.com/reprotc/geocoding.

RESUMO OBJETIVO Investigar a associação entre a exposição às áreas verdes no entorno da residência e a presença de transtornos mentais comuns entre adultos, segundo diferentes estratos de renda. MÉTODOS Estudo seccional com 2.584 participantes do Estudo Pró-Saúde (2006), residentes na cidade do Rio de Janeiro. Os transtornos mentais comuns foram aferidos por meio do General Health Questionnaire (GHQ-12) e a exposição às áreas verdes pelo índice de vegetação por diferença normalizada, em buffers com raios entre 100 e 1.500 metros em torno da residência. Foram utilizados o índice de vegetação por diferença normalizada médio e máximo categorizado em quartis. A população do estudo foi dividida em três subgrupos, de acordo com a renda: baixa, intermediária e alta. Foram estimadas razões de chances e seus intervalos de 95% de confiança com modelos de regressão logística. Os modelos foram ajustados por sexo e idade, com e sem inclusão da prática de atividade física. RESULTADOS A proporção de transtornos mentais comuns foi de 30% e 39% entre homens e mulheres, respectivamente. Os resultados dos modelos ajustados mostraram associação inversa entre a presença de áreas verdes no entorno do domicílio e a ocorrência de transtornos mentais comuns, no buffer de 200 metros no grupo de renda intermediária e nos buffers de 400 e 1.500 metros no grupo de baixa renda. A razão de chances variou de 0,52 (buffer de 1.500 metros) a 0,68 (buffer de 200 metros). A associação encontrada foi independente da prática de atividade física. CONCLUSÕES As evidências encontradas sugerem a existência de um efeito benéfico de áreas verdes urbanas na saúde mental dos indivíduos de renda mais baixa. Tais achados podem ajudar na compreensão de como o meio ambiente urbano pode afetar a saúde mental da população.

ABSTRACT OBJECTIVE To investigate the association between exposure to green areas in the surroundings of the residence and the presence of common mental disorders among adults, according to different income strata. METHODS Cross-sectional study with 2,584 participants from the Pró-Saúde Study (2006), residing in the city of Rio de Janeiro. Common Mental Disorders were measured using the General Health Questionnaire (GHQ-12) and exposure to green areas was measured using the normalized difference vegetation index, in buffers with radiuses between 100 and 1,500 meters around the residence. We used the mean and maximum normalized difference vegetation index categorized into quartiles. The study population was divided into three subgroups, according to the income: low, intermediate, and high. Odds ratios and their 95% confidence intervals were estimated with logistic regression models. The models were adjusted by sex and age, with and without inclusion of physical activity practice. RESULTS The proportion of common mental disorders was 30% and 39% among men and women, respectively. The results of the adjusted models showed an inverse association between the presence of green areas in the surroundings of the residence and the occurrence of common mental disorders, in the buffer of 200 meters in the intermediate-income group and in the buffers of 400 and 1,500 meters in the low-income group. The odds ratio ranged from 0.52 (buffer of 1,500 meters) to 0.68 (buffer of 200 meters). The association found was independent of physical activity practice. CONCLUSIONS The evidence found suggests the existence of a beneficial effect of urban green areas on the mental health of lower-income individuals. These findings can help in understanding how the urban environment can affect the mental health of the population.

RESUMO OBJETIVO Investigar a associação entre a exposição às áreas verdes no entorno da residência e a presença de transtornos mentais comuns entre adultos, segundo diferentes estratos de renda. MÉTODOS Estudo seccional com 2.584 participantes do Estudo Pró-Saúde (2006), residentes na cidade do Rio de Janeiro. Os transtornos mentais comuns foram aferidos por meio do General Health Questionnaire (GHQ-12) e a exposição às áreas verdes pelo índice de vegetação por diferença normalizada, em buffers com raios entre 100 e 1.500 metros em torno da residência. Foram utilizados o índice de vegetação por diferença normalizada médio e máximo categorizado em quartis. A população do estudo foi dividida em três subgrupos, de acordo com a renda: baixa, intermediária e alta. Foram estimadas razões de chances e seus intervalos de 95% de confiança com modelos de regressão logística. Os modelos foram ajustados por sexo e idade, com e sem inclusão da prática de atividade física. RESULTADOS A proporção de transtornos mentais comuns foi de 30% e 39% entre homens e mulheres, respectivamente. Os resultados dos modelos ajustados mostraram associação inversa entre a presença de áreas verdes no entorno do domicílio e a ocorrência de transtornos mentais comuns, no buffer de 200 metros no grupo de renda intermediária e nos buffers de 400 e 1.500 metros no grupo de baixa renda. A razão de chances variou de 0,52 (buffer de 1.500 metros) a 0,68 (buffer de 200 metros). A associação encontrada foi independente da prática de atividade física. CONCLUSÕES As evidências encontradas sugerem a existência de um efeito benéfico de áreas verdes urbanas na saúde mental dos indivíduos de renda mais baixa. Tais achados podem ajudar na compreensão de como o meio ambiente urbano pode afetar a saúde mental da população.

ABSTRACT OBJECTIVE To investigate the association between exposure to green areas in the surroundings of the residence and the presence of common mental disorders among adults, according to different income strata. METHODS Cross-sectional study with 2,584 participants from the Pró-Saúde Study (2006), residing in the city of Rio de Janeiro. Common Mental Disorders were measured using the General Health Questionnaire (GHQ-12) and exposure to green areas was measured using the normalized difference vegetation index, in buffers with radiuses between 100 and 1,500 meters around the residence. We used the mean and maximum normalized difference vegetation index categorized into quartiles. The study population was divided into three subgroups, according to the income: low, intermediate, and high. Odds ratios and their 95% confidence intervals were estimated with logistic regression models. The models were adjusted by sex and age, with and without inclusion of physical activity practice. RESULTS The proportion of common mental disorders was 30% and 39% among men and women, respectively. The results of the adjusted models showed an inverse association between the presence of green areas in the surroundings of the residence and the occurrence of common mental disorders, in the buffer of 200 meters in the intermediate-income group and in the buffers of 400 and 1,500 meters in the low-income group. The odds ratio ranged from 0.52 (buffer of 1,500 meters) to 0.68 (buffer of 200 meters). The association found was independent of physical activity practice. CONCLUSIONS The evidence found suggests the existence of a beneficial effect of urban green areas on the mental health of lower-income individuals. These findings can help in understanding how the urban environment can affect the mental health of the population.

RESUMO OBJETIVO Investigar a associação entre a exposição aos espaços verdes e a mortalidade por doenças isquêmicas do coração e cerebrovasculares, e o papel do nível socioeconômico nessa relação, no município do Rio de Janeiro, Brasil. MÉTODOS Estudo ecológico, tendo os setores censitários como unidade de análise. Foram utilizados os dados de óbitos por doenças isquêmicas do coração e cerebrovasculares, entre residentes com idade acima de 30 anos, ocorridos de 2010 a 2012. A exposição ao verde foi estimada por meio do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada, baseado em imagens de satélite. As associações entre a exposição aos espaços verdes e a taxas de mortalidade por doenças isquêmicas do coração e cerebrovasculares, padronizadas por sexo e idade, foram analisadas por meio de modelos condicionais autorregressivos, ajustados pelas densidades de vias de tráfego leve e pesado, proxy de poluição, e pela situação socioeconômica, mensurada pelo Índice de Desenvolvimento Social. Também foram realizadas análises estratificadas por níveis socioeconômicos, dados pelos tercis do Índice de Desenvolvimento Social. RESULTADOS Entre os setores mais verdes, com Índice de Vegetação por Diferença Normalizada acima do terceiro quartil, a redução da mortalidade por doenças isquêmicas do coração foi de 6,7% (IC95% 3,5–9,8) e por cerebrovascular foi de 4,7% (IC95% 1,2–8,0). Na análise estratificada, o efeito protetor dos espaços verdes na mortalidade por doenças isquêmicas do coração foi observado entre os setores mais verdes de todos os estratos, sendo maior para os de menor nível socioeconômico (8,6%; IC95% 1,8–15,0). No caso da mortalidade por doenças cerebrovasculares, o efeito protetor foi verificado apenas para os setores mais verdes do nível socioeconômico mais baixo (9,6%; IC95% 2,3–16,5). CONCLUSÕES As taxas de mortalidade por doenças isquêmicas do coração e cerebrovasculares são inversamente associadas à exposição aos espaços verdes, controlando o nível socioeconômico e a poluição do ar. O efeito protetor dos espaços verdes é maior entre os setores de nível socioeconômico mais baixo.

ABSTRACT OBJECTIVE Investigate the association between exposure to green spaces and mortality from ischemic heart and cerebrovascular diseases, and the role of socioeconomic status in this relationship, in the city of Rio de Janeiro, Brazil. METHODS Ecological study, with the census tracts as unit of analysis. This study used data from deaths due to ischemic heart and cerebrovascular diseases among residents aged over 30 years, from 2010 to 2012. Exposure to green was estimated using the Normalized Difference Vegetation Index based on satellite images. The associations between exposure to green spaces and mortality rates due to ischemic heart and cerebrovascular diseases, standardized by gender and age, were analyzed using conditional autoregressive models, adjusted for the density of light and heavy traffic routes, pollution proxy, and by the socioeconomic situation, measured by the Social Development Index. Analyzes stratified by socioeconomic levels were also carried out, given by the tertiles of the Social Development Index. RESULTS Among the greener sectors, with a Normalized Difference Vegetation Index above the third quartile, the reduction in mortality due to ischemic heart disease was 6.7% (95%CI 3.5–9.8) and cerebrovascular was 4.7% (95%CI 1.2–8.0). In the stratified analysis, the protective effect of green spaces on ischemic heart disease mortality was observed among the greenest sectors of all strata, and it was higher for those with a lower socioeconomic level (8.6%, 95%CI 1.8–15.0). In the case of mortality due to cerebrovascular diseases, the protective effect was verified only for the greenest sectors of the lowest socioeconomic level (9.6%, 95%CI 2.3–16.5). CONCLUSIONS Mortality rates for ischemic heart and cerebrovascular diseases are inversely associated with exposure to green spaces when controlling socioeconomic status and air pollution. The protective effect of green spaces is greater among the tracts of lower socioeconomic level.

RESUMO OBJETIVO Investigar a associação entre a exposição aos espaços verdes e a mortalidade por doenças isquêmicas do coração e cerebrovasculares, e o papel do nível socioeconômico nessa relação, no município do Rio de Janeiro, Brasil. MÉTODOS Estudo ecológico, tendo os setores censitários como unidade de análise. Foram utilizados os dados de óbitos por doenças isquêmicas do coração e cerebrovasculares, entre residentes com idade acima de 30 anos, ocorridos de 2010 a 2012. A exposição ao verde foi estimada por meio do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada, baseado em imagens de satélite. As associações entre a exposição aos espaços verdes e a taxas de mortalidade por doenças isquêmicas do coração e cerebrovasculares, padronizadas por sexo e idade, foram analisadas por meio de modelos condicionais autorregressivos, ajustados pelas densidades de vias de tráfego leve e pesado, proxy de poluição, e pela situação socioeconômica, mensurada pelo Índice de Desenvolvimento Social. Também foram realizadas análises estratificadas por níveis socioeconômicos, dados pelos tercis do Índice de Desenvolvimento Social. RESULTADOS Entre os setores mais verdes, com Índice de Vegetação por Diferença Normalizada acima do terceiro quartil, a redução da mortalidade por doenças isquêmicas do coração foi de 6,7% (IC95% 3,5–9,8) e por cerebrovascular foi de 4,7% (IC95% 1,2–8,0). Na análise estratificada, o efeito protetor dos espaços verdes na mortalidade por doenças isquêmicas do coração foi observado entre os setores mais verdes de todos os estratos, sendo maior para os de menor nível socioeconômico (8,6%; IC95% 1,8–15,0). No caso da mortalidade por doenças cerebrovasculares, o efeito protetor foi verificado apenas para os setores mais verdes do nível socioeconômico mais baixo (9,6%; IC95% 2,3–16,5). CONCLUSÕES As taxas de mortalidade por doenças isquêmicas do coração e cerebrovasculares são inversamente associadas à exposição aos espaços verdes, controlando o nível socioeconômico e a poluição do ar. O efeito protetor dos espaços verdes é maior entre os setores de nível socioeconômico mais baixo.

ABSTRACT OBJECTIVE Investigate the association between exposure to green spaces and mortality from ischemic heart and cerebrovascular diseases, and the role of socioeconomic status in this relationship, in the city of Rio de Janeiro, Brazil. METHODS Ecological study, with the census tracts as unit of analysis. This study used data from deaths due to ischemic heart and cerebrovascular diseases among residents aged over 30 years, from 2010 to 2012. Exposure to green was estimated using the Normalized Difference Vegetation Index based on satellite images. The associations between exposure to green spaces and mortality rates due to ischemic heart and cerebrovascular diseases, standardized by gender and age, were analyzed using conditional autoregressive models, adjusted for the density of light and heavy traffic routes, pollution proxy, and by the socioeconomic situation, measured by the Social Development Index. Analyzes stratified by socioeconomic levels were also carried out, given by the tertiles of the Social Development Index. RESULTS Among the greener sectors, with a Normalized Difference Vegetation Index above the third quartile, the reduction in mortality due to ischemic heart disease was 6.7% (95%CI 3.5–9.8) and cerebrovascular was 4.7% (95%CI 1.2–8.0). In the stratified analysis, the protective effect of green spaces on ischemic heart disease mortality was observed among the greenest sectors of all strata, and it was higher for those with a lower socioeconomic level (8.6%, 95%CI 1.8–15.0). In the case of mortality due to cerebrovascular diseases, the protective effect was verified only for the greenest sectors of the lowest socioeconomic level (9.6%, 95%CI 2.3–16.5). CONCLUSIONS Mortality rates for ischemic heart and cerebrovascular diseases are inversely associated with exposure to green spaces when controlling socioeconomic status and air pollution. The protective effect of green spaces is greater among the tracts of lower socioeconomic level.

RESUMO OBJETIVO: descrever os resultados da aplicação de um procedimento de baixo custo, baseado em software livre, para o georreferenciamento de dados do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) no município do Rio de Janeiro, Brasil. MÉTODOS: estudo descritivo, com uso da base de endereços do Google Maps para georreferenciamento de dados de óbitos registrados no SIM, ocorridos no município entre 2010 e 2012; o trabalho foi realizado em três etapas, (i) padronização dos endereços, (ii) georreferenciamento pelo Google e (iii) intervenção manual. RESULTADOS: do total de 26.081 endereços submetidos ao procedimento, 18.646 (71,5%) foram automaticamente georreferenciados; os 7.435 remanescentes foram submetidos a intervenção manual, encontrando-se 5.250; 70,6% dos endereços não foram localizados inicialmente; afinal, 91,6% dos endereços foram georreferenciados. CONCLUSÃO: o procedimento apresentou alta proporção de acertos automáticos e, apesar de demandar maior tempo, a intervenção manual reduziu consideravelmente as perdas.

ABSTRACT OBJECTIVE: to describe the results of the application of a low cost procedure, using free software, for geocoding data from the Mortality Information System (SIM), in the municipality of Rio de Janeiro. METHODS: descriptive study using Google Maps database for geocoding deaths data recorded at SIM, occurred from 2010 to 2012, in Rio de Janeiro; the study was carried out in three stages, (i) standardization of addresses, (ii) geocoding by Google Maps, and (iii) manual intervention. RESULTS: from the total of 26,081 addresses submitted to the procedure, 18,646 (71.5%) had exact matches; the remaining 7,435 were submitted to manual intervention, which found 5,250; 70.6% of the addresses were not initially found; a total of 91.6% of the addresses were geocoded. CONCLUSION: the procedure presented high proportion of automatic matches and, although it demanded much time, manual intervention allowed a considerable reduction of losses.

RESUMEN OBJETIVO: describir los resultados de la aplicación de un procedimiento de bajo costo basado en software libre para la georreferenciación de datos del Sistema de Informaciones sobre Mortalidad (SIM), en el municipio de Río de Janeiro. MÉTODOS: estudio descriptivo utilizando la base de direcciones de Google Maps para la georreferenciación de datos de óbitos registrados en el SIM, ocurridos del 2010 al 2012, en el municipio de Río de Janeiro; el trabajo se llevó a cabo en tres etapas, (i) estandarización de las direcciones, (ii) georreferenciación por Google e (iii) intervención manual. RESULTADOS: de 26.081 direcciones sometidas al procedimiento, 18.646 (71,5%) fueron automáticamente georreferenciadas; el restante, 7.435, se enviaron a intervención manual, donde fueron encontrados 5.250; al final, se georreferencio 91,6%. CONCLUSIÓN: el procedimiento presentó una alta proporción de aciertos automáticos y, a pesar de demandar más tiempo, la intervención manual permitió una considerable reducción de las pérdidas.

RESUMO OBJETIVO: descrever os resultados da aplicação de um procedimento de baixo custo, baseado em software livre, para o georreferenciamento de dados do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) no município do Rio de Janeiro, Brasil. MÉTODOS: estudo descritivo, com uso da base de endereços do Google Maps para georreferenciamento de dados de óbitos registrados no SIM, ocorridos no município entre 2010 e 2012; o trabalho foi realizado em três etapas, (i) padronização dos endereços, (ii) georreferenciamento pelo Google e (iii) intervenção manual. RESULTADOS: do total de 26.081 endereços submetidos ao procedimento, 18.646 (71,5%) foram automaticamente georreferenciados; os 7.435 remanescentes foram submetidos a intervenção manual, encontrando-se 5.250; 70,6% dos endereços não foram localizados inicialmente; afinal, 91,6% dos endereços foram georreferenciados. CONCLUSÃO: o procedimento apresentou alta proporção de acertos automáticos e, apesar de demandar maior tempo, a intervenção manual reduziu consideravelmente as perdas.

ABSTRACT OBJECTIVE: to describe the results of the application of a low cost procedure, using free software, for geocoding data from the Mortality Information System (SIM), in the municipality of Rio de Janeiro. METHODS: descriptive study using Google Maps database for geocoding deaths data recorded at SIM, occurred from 2010 to 2012, in Rio de Janeiro; the study was carried out in three stages, (i) standardization of addresses, (ii) geocoding by Google Maps, and (iii) manual intervention. RESULTS: from the total of 26,081 addresses submitted to the procedure, 18,646 (71.5%) had exact matches; the remaining 7,435 were submitted to manual intervention, which found 5,250; 70.6% of the addresses were not initially found; a total of 91.6% of the addresses were geocoded. CONCLUSION: the procedure presented high proportion of automatic matches and, although it demanded much time, manual intervention allowed a considerable reduction of losses.

RESUMEN OBJETIVO: describir los resultados de la aplicación de un procedimiento de bajo costo basado en software libre para la georreferenciación de datos del Sistema de Informaciones sobre Mortalidad (SIM), en el municipio de Río de Janeiro. MÉTODOS: estudio descriptivo utilizando la base de direcciones de Google Maps para la georreferenciación de datos de óbitos registrados en el SIM, ocurridos del 2010 al 2012, en el municipio de Río de Janeiro; el trabajo se llevó a cabo en tres etapas, (i) estandarización de las direcciones, (ii) georreferenciación por Google e (iii) intervención manual. RESULTADOS: de 26.081 direcciones sometidas al procedimiento, 18.646 (71,5%) fueron automáticamente georreferenciadas; el restante, 7.435, se enviaron a intervención manual, donde fueron encontrados 5.250; al final, se georreferencio 91,6%. CONCLUSIÓN: el procedimiento presentó una alta proporción de aciertos automáticos y, a pesar de demandar más tiempo, la intervención manual permitió una considerable reducción de las pérdidas.