Exposição a poluentes do ar, que costumam ser quantificados por agências ambientais que não estão presentes em todos os estados, pode estar associada a internações por doenças respiratórias de crianças. Foi desenvolvido um estudo ecológico de séries temporais com dados referentes às internações por algumas doenças respiratórias de crianças menores de dez anos de idade, em 2012, na cidade de Cuiabá, Mato Grosso, Brasil. Os níveis médios de material particulado fino (PM2,5) foram estimados por modelo matemático, os dados de temperatura mínima e umidade relativa do ar foram obtidos do Instituto Nacional de Meteorologia, e número de focos de queimadas do Sistema de Informações Ambientais. A abordagem estatística utilizou o modelo aditivo generalizado da regressão de Poisson com defasagens de 0 a 7 dias. Foram estimados os custos financeiros e aumentos do número de internações decorrentes de elevações de PM2,5. Foram 565 internações (média de 1,54/dia; DP = 1,52) e concentração de PM2,5 de 15,7µg/m3 (DP = 3,2). Foram encontradas associações entre exposição e internações no segundo semestre, nos lags 2 e 3, e quando analisado o ano todo, no lag 2. Uma elevação de 5µg/m3 do PM2,5 implicou o aumento de 89 internações e custos acima dos R$ 95 mil para o Sistema Único de Saúde. Dados estimados por modelo matemático podem ser utilizados em locais onde não há monitoramento de poluentes.
Exposure to air pollutants, usually measured by environmental agencies that are not present in all states, may be associated with respiratory admissions in children. An ecological time series study was conducted with data on hospitalizations due to selected respiratory diseases in children under 10 years of age in 2012 in the city of Cuiabá, Mato Grosso State, Brazil. Mean levels of fine particulate matter (PM2.5) were estimated with a mathematical model, data on low temperatures and relative humidity were obtained from the Brazilian National Institute of Meteorology, and the numbers of brush burnings were obtained from the Environmental Information System. The statistical approach used the Poisson regression generalized additive model with lags of 0 to 7 days. The financial costs and increases in hospitalizations due to increments in PM2.5 were estimated. There were 565 hospitalizations (mean 1.54 admissions/day; SD = 1.52), and mean PM2.5 concentration was 15.7µg/m3 (SD = 3.2). Associations were observed between exposure and hospitalizations in the second semester at lags 2 and 3, and at lag 2 when the entire year was analyzed. An increment of 5µg/m3 in PM2.5 was associated with an increase of 89 hospitalizations and costs exceeding BRL 95,000 (≈ USD 38,000) for the Brazilian Unified National Health System. Data estimated by mathematical models can be used in locations where pollutants are not monitored.
La exposición a contaminantes del aire, que suelen ser cuantificados por agencias ambientales que no están presentes en todos los estados, puede estar asociada a internamientos por enfermedades respiratorias de niños. Se desarrolló un estudio ecológico de series temporales con datos referentes a los internamientos por algunas enfermedades respiratorias de niños menores de 10 años de edad, en 2012, en la ciudad de Cuiabá, Mato Grosso, Brasil. Los niveles medios de material particulado fino (PM2,5) se estimaron mediante un modelo matemático, los datos de temperatura mínima y humedad relativa del aire se obtuvieron del Instituto Nacional de Meteorología, y el número de focos de incendios del Sistema de Información Ambiental. El enfoque estadístico usó el modelo aditivo generalizado de la regresión de Poisson con desfases de 0 a 7 días. Se estimaron los costes financieros y aumentos del número de internamientos derivados de elevaciones de PM2,5. Fueron 565 internamientos (media de 1,54/día; DE = 1,52) y concentración de PM2,5 de 15,7µg/m3 (DE = 3,2). Se encontraron asociaciones entre exposición e internamientos en el segundo semestre, en los lags 2 y 3, y cuando se analizó todo el año, en el lag 2. Una elevación de 5µg/m3 del PM2,5 implicó el aumento de 89 internamientos y costes por encima de los BRL 95 mil para el Sistema Único de Salud. Los datos estimados por el modelo matemático pueden ser utilizados en lugares, donde no existe un monitoreo de contaminantes.
