RESUMO Objetivo: Identificar associação entre exposição ao material particulado fino e internações por doenças respiratórias em crianças de até dez anos de idade, no município de Cuiabá, MT, estratificando a análise por sexo e calculando excesso de custos. Métodos: Estudo ecológico de séries temporais, sendo a variável dependente o número diário de internações por doenças respiratórias, segundo a 10a Revisão da Classificação Internacional de Doenças (CID): J04.0, J12.0 a J18.9, J20.0 a J21.9 e J45.0 a J45.0. As variáveis independentes foram a concentração do particulado fino, estimada pelo modelo matemático, além de temperatura e umidade relativa do ar, controladas pelas tendências de curta e longa duração. Foram calculados riscos relativos, risco atribuível proporcional (RAP) e excessos de internações e seus respectivos custos pela fração atribuível populacional (FAP). Resultados: Foram internadas 1.165 crianças (640 meninos e 525 meninas). A concentração média estimada do particulado fino foi 15,1±2,9 mcg/m3 para particulado fino (PM2,5). Para meninos, não houve associação significativa. Para meninas, observou-se risco relativo (RR) de até 1,04 para o número diário de internações por doenças respiratórias em associação à exposição ao PM2,5 nos lags 1, 2 e 6. O aumento de 5 mcg/m3 nessas concentrações associou-se ao aumento do risco em 18% e o RAP atribuído à exposição foi de 20% das internações das meninas, com excesso de 95 internações e de gastos da ordem de R$ 105 mil. Conclusões: Houve associação da exposição ao particulado fino e número de internações por doenças respiratórias de meninas, sugerindo a necessidade de estratificação por sexos em estudos posteriores.

ABSTRACT Objective: Identify the association between exposure to fine particulate matter and hospitalizations due to respiratory diseases in children up to ten years of age in the city of Cuiabá, Mato Grosso, stratifying the analysis by sex and calculating excess costs. Methods: Ecological study of time series. The dependent variable was daily hospitalizations according to the 10th Revision of the International Classification of Diseases (ICD10): J04.0, J12.0 to J18.9, J20.0 to J21.9 and J45.0 to J45.0. The independent variables were the concentration of fine particulate, estimated by a mathematical model, temperature and relative air humidity, controlled by short and long-term trends. Generalized additive model of Poisson regression was used. Relative risks, proportional attributable risk (PAR) and excess hospitalizations and their respective costs by the population attributable fraction (PAF) were calculated. Results: 1,165 children were hospitalized, 640 males and 525 females. The mean concentration, estimated by the mathematical model, was 15.1±2.9 mcg/m3 for PM2.5. For boys, there was no significant association; for girls a relative risk of up to 1.04 of daily hospitalizations due to respiratory diseases was observed for exposure to PM 2.5 in lags 1, 2 and 6. Increase of 5 µg/m3 in these concentrations increased the percentage of the risk in 18%; with an excess 95 hospital admissions and with excess expenses in the order of US$ 35 thousand. Conclusions: Significant effect in daily hospitalizations due to respiratory diseases related to exposure to fine particulate matter was noted for girls, suggesting the need for stratification by sex in further studies.

RESUMO: Objetivo: Identificar padrões espaciais na distribuição das taxas de internação de crianças por pneumonia no estado de São Paulo, no período de 2009 a 2013. Métodos : Estudo ecológico exploratório com dados obtidos do Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (DATASUS) de internações por pneumonia em crianças relativas aos municípios do estado de São Paulo de 2009 a 2013, dados de escolaridade materna e renda familiar; e foram criadas taxas por mil crianças e inseridas numa base digital de municípios obtida do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Foram construídos mapas temáticos, de Kernel e de Moran para as taxas de internação e calculados os índices de Moran. Foi utilizado o programa TerraView para a análise espacial. Resultados : Foram internadas 43.809 crianças no período. A taxa média por município foi de 11,51 (DP = 8,62). O índice de Moran foi de 0,21 (p = 0,01). Há aglomerados nas regiões norte, noroeste, centro-oeste e sudoeste; o mapa de Kernel mostra densidade maior de taxas no noroeste e centro-oeste do estado; e o mapa de Moran identificou 39 municípios que merecem atenção por parte dos gestores municipais e regionais. Conclusões : O geoprocessamento permitiu identificar regiões com maiores taxas de internação por pneumonia e também municípios que merecem prioridade de intervenção.

ABSTRACT: Objective: To identify spatial patterns in the distribution of hospitalization rates of children with pneumonia in the state of São Paulo, Brazil from 2009 to 2013. Methods: This was an exploratory ecological study with data obtained from DATASUS of hospitalizations of children with pneumonia in the municipalities in São Paulo from 2009 to 2013/ Data on maternal education and family income were obtained and rates per thousand children were calculated and inserted in a database of municipalities obtained from IBGE. Thematic, kernel and Moran maps were constructed for the hospitalization rates and the Moran indices were calculated. The TerraView program was used for spatial analysis. Results: A total of 43,809 children were hospitalized in the study period, with a minimum of zero and a maximum of 69,072. The mean rate per municipality was 11.51 ± 8.62 (SD). The Moran index was 0.21 (p = 0.01). The thematic map showed clusters in the northern, northwestern, midwestern and southwestern regions of the state; the kernel map showed a higher density of rates in the northwestern and midwestern areas, and the Moran map identified 39 municipalities that deserve the attention of municipal and regional managers. Conclusions: Geoprocessing identifies regions with higher hospitalization rates for pneumonia and also municipalities that deserve a high intervention priority.

RESUMO: Objetivo: Identificar padrões espaciais na distribuição das taxas de internação de crianças por pneumonia no estado de São Paulo, no período de 2009 a 2013. Métodos : Estudo ecológico exploratório com dados obtidos do Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (DATASUS) de internações por pneumonia em crianças relativas aos municípios do estado de São Paulo de 2009 a 2013, dados de escolaridade materna e renda familiar; e foram criadas taxas por mil crianças e inseridas numa base digital de municípios obtida do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Foram construídos mapas temáticos, de Kernel e de Moran para as taxas de internação e calculados os índices de Moran. Foi utilizado o programa TerraView para a análise espacial. Resultados : Foram internadas 43.809 crianças no período. A taxa média por município foi de 11,51 (DP = 8,62). O índice de Moran foi de 0,21 (p = 0,01). Há aglomerados nas regiões norte, noroeste, centro-oeste e sudoeste; o mapa de Kernel mostra densidade maior de taxas no noroeste e centro-oeste do estado; e o mapa de Moran identificou 39 municípios que merecem atenção por parte dos gestores municipais e regionais. Conclusões : O geoprocessamento permitiu identificar regiões com maiores taxas de internação por pneumonia e também municípios que merecem prioridade de intervenção.

ABSTRACT: Objective: To identify spatial patterns in the distribution of hospitalization rates of children with pneumonia in the state of São Paulo, Brazil from 2009 to 2013. Methods: This was an exploratory ecological study with data obtained from DATASUS of hospitalizations of children with pneumonia in the municipalities in São Paulo from 2009 to 2013/ Data on maternal education and family income were obtained and rates per thousand children were calculated and inserted in a database of municipalities obtained from IBGE. Thematic, kernel and Moran maps were constructed for the hospitalization rates and the Moran indices were calculated. The TerraView program was used for spatial analysis. Results: A total of 43,809 children were hospitalized in the study period, with a minimum of zero and a maximum of 69,072. The mean rate per municipality was 11.51 ± 8.62 (SD). The Moran index was 0.21 (p = 0.01). The thematic map showed clusters in the northern, northwestern, midwestern and southwestern regions of the state; the kernel map showed a higher density of rates in the northwestern and midwestern areas, and the Moran map identified 39 municipalities that deserve the attention of municipal and regional managers. Conclusions: Geoprocessing identifies regions with higher hospitalization rates for pneumonia and also municipalities that deserve a high intervention priority.

ABSTRACT CONTEXT AND OBJECTIVE: Traffic accidents have gained prominence as one of the modern epidemics that plague the world. The objective of this study was to identify the spatial distribution of potential years of life lost (PYLL) due to accidents involving motorcycles in the state of São Paulo, Brazil. DESIGN AND SETTING: Ecological and exploratory study conducted in São Paulo. METHODS: Data on deaths among individuals aged 20-39 years due to motorcycle accidents (V20-V29 in the International Classification of Diseases, 10th revision) in the state of São Paulo in the years 2007-2011 were obtained from DATASUS. These data were stratified into a database for the 63 microregions of this state, according to where the motorcyclist lived. PYLL rates per 100,000 inhabitants were calculated. Spatial autocorrelations were estimated using the Global Moran index (IM). Thematic, Moran and Kernel maps were constructed using PYLL rates for the age groups of 20-29 and 30-39 years. The Terraview 4.2.2 software was used for the analysis. RESULTS: The PYLL rates were 486.9 for the ages of 20-29 years and 199.5 for 30-39 years. Seventeen microregions with high PYLL rates for the age group of 20-29 years were identified. There was higher density of these rates on the Kernel map of the southeastern region (covering the metropolitan region of São Paulo). There were no spatial autocorrelations between rates. CONCLUSIONS: The data presented in this study identified microregions with high accident rates involving motorcycles and microregions that deserve special attention from regional managers and traffic experts.