BACKGROUND: This study is aimed at establishing the possible associations between the number of admissions through the emergency room at the "Juan Canalejo" Hospital in Corunna in 1994-1994 due to organic, circulatory and respiratory reasons and the weather variables introduced as being exogenous for the purpose of preparing a prediction model. METHODS: The Box-Jenkins methodology is used for obtaining univariate ARIMA models of the time-based series taken into consideration. Cross-Correlation Functions (CCF’s) are established among the series of residuals which afford the possibility of establishing weights and lags among the variables for a subsequent modeling by means of multivariate ARIMA models which include environmental variables. RESULTS: The emergency admissions for organic reasons significantly increase 0-2 days following a rise in temperature. The admissions due to respiratory ailments are associated with drops in temperature with 10-14 lags, whilst the admissions for circulatory reasons increase significantly due to long-lasting spells of hot weather (10 lags). For people over age 65, significant increases in emergency admissions for circulatory reasons are also recorded with cold snaps. The multivariate ARIMA models that take into account the effect of environmental variables provided the best adjustment for all of the admissions variables. CONCLUSIONS: The number of emergency room admissions at the "Juan Canalejo" Medical Center Complex in Corunna due to organic, respiratory and circulatory causes shows a seasonal behavior pattern. The admissions for respiratory reasons are associated with a drop in temperature, whilst the admissions for circulatory reasons are affected fundamentally by hot weather, although also by cold weather as regards people over age 65. The multivariate ARIMA models including climate-related variables provide a system for predicting admissions in terms of said variables that can be useful from the standpoint of hospital management.

FUNDAMENTO: En este trabajo se trata de establecer, respecto al servicio de urgencias del hospital Juan Catalejo de A Coruña, las posibles asociaciones entre el número de ingresos por causas orgánicas, cardiovasculares y respiratorias, y las variables meteorológicas introducidas como variables exógenas con el fin de elaborar un modelo de predicción. MÉTODOS: Se utilizó la metodología de Box-Jenkins para obtener modelos ARIMA univariados de las series temporales consideradas. Se establecen funciones de correlación cruzada (FCC) entre las series de residuales que permitan establecer pesos y retrasos entre las variables, para una posterior modelización mediante modelos ARIMA multivariantes que incluyen variables ambientales. El periodo de tiempo estudiado fue de 1994 a 1996. RESULTADOS: Los ingresos urgentes por causas orgánicas aumentan significativamente entre 0 y 2 días después de un ascenso de la temperatura ambiental. Los ingresos por causas respiratorias se asocian con los descensos de temperatura con 10-14 retrasos, mientras que los ingresos por causas circulatorias se ven aumentados significativamente por el calor a largo plazo (10 retrasos). En mayores de 65 años se registran, además, aumentos significativos de los ingresos urgentes por causas circulatorias, en relación con el frío, a corto plazo. Los modelos ARIMA multivariantes que contemplan el efecto de variables ambientales ofrecieron un mejor ajuste para todas las variables de ingresos. CONCLUSIONES: El número de ingresos en el servicio de urgencias en el Complejo Hospitalario Juan Canalejo de A Coruña por causas orgánicas, respiratorias y circulatorias, presenta un patrón de comportamiento estacional. Los ingresos por causas respiratorias están asociados al descenso de la temperatura ambiental, mientras que los ingresos por causas circulatorias se ven afectados fundamentalmente por el calor, aunque también por el frío, en mayores de 65 años. Los modelos ARIMA multivariantes, incluyendo variables climatológicas, ofrecen un sistema de predicción de ingresos en función de dichas variables que puede ser útil desde el punto de vista de la gestión hospitalaria.

BACKGROUND: This study is aimed at establishing the possible associations between the number of admissions through the emergency room at the "Juan Canalejo" Hospital in Corunna in 1994-1994 due to organic, circulatory and respiratory reasons and the weather variables introduced as being exogenous for the purpose of preparing a prediction model. METHODS: The Box-Jenkins methodology is used for obtaining univariate ARIMA models of the time-based series taken into consideration. Cross-Correlation Functions (CCF’s) are established among the series of residuals which afford the possibility of establishing weights and lags among the variables for a subsequent modeling by means of multivariate ARIMA models which include environmental variables. RESULTS: The emergency admissions for organic reasons significantly increase 0-2 days following a rise in temperature. The admissions due to respiratory ailments are associated with drops in temperature with 10-14 lags, whilst the admissions for circulatory reasons increase significantly due to long-lasting spells of hot weather (10 lags). For people over age 65, significant increases in emergency admissions for circulatory reasons are also recorded with cold snaps. The multivariate ARIMA models that take into account the effect of environmental variables provided the best adjustment for all of the admissions variables. CONCLUSIONS: The number of emergency room admissions at the "Juan Canalejo" Medical Center Complex in Corunna due to organic, respiratory and circulatory causes shows a seasonal behavior pattern. The admissions for respiratory reasons are associated with a drop in temperature, whilst the admissions for circulatory reasons are affected fundamentally by hot weather, although also by cold weather as regards people over age 65. The multivariate ARIMA models including climate-related variables provide a system for predicting admissions in terms of said variables that can be useful from the standpoint of hospital management.

FUNDAMENTO: En este trabajo se trata de establecer, respecto al servicio de urgencias del hospital Juan Catalejo de A Coruña, las posibles asociaciones entre el número de ingresos por causas orgánicas, cardiovasculares y respiratorias, y las variables meteorológicas introducidas como variables exógenas con el fin de elaborar un modelo de predicción. MÉTODOS: Se utilizó la metodología de Box-Jenkins para obtener modelos ARIMA univariados de las series temporales consideradas. Se establecen funciones de correlación cruzada (FCC) entre las series de residuales que permitan establecer pesos y retrasos entre las variables, para una posterior modelización mediante modelos ARIMA multivariantes que incluyen variables ambientales. El periodo de tiempo estudiado fue de 1994 a 1996. RESULTADOS: Los ingresos urgentes por causas orgánicas aumentan significativamente entre 0 y 2 días después de un ascenso de la temperatura ambiental. Los ingresos por causas respiratorias se asocian con los descensos de temperatura con 10-14 retrasos, mientras que los ingresos por causas circulatorias se ven aumentados significativamente por el calor a largo plazo (10 retrasos). En mayores de 65 años se registran, además, aumentos significativos de los ingresos urgentes por causas circulatorias, en relación con el frío, a corto plazo. Los modelos ARIMA multivariantes que contemplan el efecto de variables ambientales ofrecieron un mejor ajuste para todas las variables de ingresos. CONCLUSIONES: El número de ingresos en el servicio de urgencias en el Complejo Hospitalario Juan Canalejo de A Coruña por causas orgánicas, respiratorias y circulatorias, presenta un patrón de comportamiento estacional. Los ingresos por causas respiratorias están asociados al descenso de la temperatura ambiental, mientras que los ingresos por causas circulatorias se ven afectados fundamentalmente por el calor, aunque también por el frío, en mayores de 65 años. Los modelos ARIMA multivariantes, incluyendo variables climatológicas, ofrecen un sistema de predicción de ingresos en función de dichas variables que puede ser útil desde el punto de vista de la gestión hospitalaria.

BACKGROUND: There are many types of work which relate mortality with different environmental factors. These focus on the general population or in the over-65 age-group, but are relatively few in those with reference to the 45-64 age group in which mortality has a large economic and social impact. The object of the present article is to analyse the existant association between daily mortality, from both diverse specific causes, as well as the air temperature in this group in Madrid. Madrid´s extreme climatic characteristics make this work of special interest. METHODS: The ARIMA model was used according to the Box-Jenkins methodology for the infiltration of the daily series of mortality regarding temperature. Amongst the residuals, interrelated functions were established which establish an association between series eliminating communal seasonal factors as well as determining the length of disequilibrium between thermal extremes and excesses in mortality. RESULTS: There is a V-shaped relationship between total daily mortality and temperature. The minimum mortality rate is established at a maximum daily temperature of 33(0)C. Excess mortality is 0,8% for each degree below 33(0)C, while that for each degree above is 3,0%. The functions of interrelated correlation indicate that this association is clear in males regarding general mortality as well as for circulatory diseases. In the case of high temperature the effect is immediate, while in lower temperatures we have to add a delay of 10-13 days. CONCLUSION: There is a significant statistical association between mortality and temperature extremes in people of this age group. Lost life expectancy indicates the extent of the problem and the need to implement preventative measures.

FUNDAMENTOS: Existen numerosos trabajos que relacionan la mortalidad con diferentes factores ambientales. Éstos se centran en la población general o en el grupo de personas mayores de 65 años, pero son escasos los que se refieren al grupo de 45 a 64 años, en el que la mortalidad tiene gran repercusión económica y social. El objeto del presente artículo es analizar la asociación existente entre la mortalidad diaria, tanto total como por diversas causas específicas, con la temperatura del aire en este grupo etario en la Comunidad de Madrid, de la cual las características climáticas extremas hacen especialmente interesante el trabajo. MÉTODOS: Se utiliza la modelización ARIMA según la metodología Box-Jenkins para el filtrado de las series de mortalidad diaria y de temperaturas. Entre los residuales se establecen funciones de correlación cruzada que permiten establecer una asociación entre las series eliminando los factores estacionales comunes, así como determinar el tiempo de desfase entre los extremos térmicos y los excesos de mortalidad. RESULTADOS: Existe una relación en forma de "V" entre la mortalidad diaria total y la temperatura. La mínima mortalidad se establece en una temperatura máxima diaria de 33ºC. La sobremortalidad por cada grado por debajo de 33ºC es del 0,8 %, mientras que por encima es del 3,0 %. Las funciones de correlación cruzada indican que esta asociación se da en los varones tanto por mortalidad total como por enfermedades circulatorias. En el caso de los altas temperaturas el efecto es inmediato, mientras que para las bajas hay que añadir otro efecto a los 10-13 días. CONCLUSIÓN: Existe una asociación estadísticamente significativa entre la mortalidad y los extremos térmicos en los varones de este grupo de edad. Los años potenciales de vida perdidos indican la magnitud del problema y la necesidad de articular medidas de prevención.

BACKGROUND: There are many types of work which relate mortality with different environmental factors. These focus on the general population or in the over-65 age-group, but are relatively few in those with reference to the 45-64 age group in which mortality has a large economic and social impact. The object of the present article is to analyse the existant association between daily mortality, from both diverse specific causes, as well as the air temperature in this group in Madrid. Madrid´s extreme climatic characteristics make this work of special interest. METHODS: The ARIMA model was used according to the Box-Jenkins methodology for the infiltration of the daily series of mortality regarding temperature. Amongst the residuals, interrelated functions were established which establish an association between series eliminating communal seasonal factors as well as determining the length of disequilibrium between thermal extremes and excesses in mortality. RESULTS: There is a V-shaped relationship between total daily mortality and temperature. The minimum mortality rate is established at a maximum daily temperature of 33(0)C. Excess mortality is 0,8% for each degree below 33(0)C, while that for each degree above is 3,0%. The functions of interrelated correlation indicate that this association is clear in males regarding general mortality as well as for circulatory diseases. In the case of high temperature the effect is immediate, while in lower temperatures we have to add a delay of 10-13 days. CONCLUSION: There is a significant statistical association between mortality and temperature extremes in people of this age group. Lost life expectancy indicates the extent of the problem and the need to implement preventative measures.

FUNDAMENTOS: Existen numerosos trabajos que relacionan la mortalidad con diferentes factores ambientales. Éstos se centran en la población general o en el grupo de personas mayores de 65 años, pero son escasos los que se refieren al grupo de 45 a 64 años, en el que la mortalidad tiene gran repercusión económica y social. El objeto del presente artículo es analizar la asociación existente entre la mortalidad diaria, tanto total como por diversas causas específicas, con la temperatura del aire en este grupo etario en la Comunidad de Madrid, de la cual las características climáticas extremas hacen especialmente interesante el trabajo. MÉTODOS: Se utiliza la modelización ARIMA según la metodología Box-Jenkins para el filtrado de las series de mortalidad diaria y de temperaturas. Entre los residuales se establecen funciones de correlación cruzada que permiten establecer una asociación entre las series eliminando los factores estacionales comunes, así como determinar el tiempo de desfase entre los extremos térmicos y los excesos de mortalidad. RESULTADOS: Existe una relación en forma de "V" entre la mortalidad diaria total y la temperatura. La mínima mortalidad se establece en una temperatura máxima diaria de 33ºC. La sobremortalidad por cada grado por debajo de 33ºC es del 0,8 %, mientras que por encima es del 3,0 %. Las funciones de correlación cruzada indican que esta asociación se da en los varones tanto por mortalidad total como por enfermedades circulatorias. En el caso de los altas temperaturas el efecto es inmediato, mientras que para las bajas hay que añadir otro efecto a los 10-13 días. CONCLUSIÓN: Existe una asociación estadísticamente significativa entre la mortalidad y los extremos térmicos en los varones de este grupo de edad. Los años potenciales de vida perdidos indican la magnitud del problema y la necesidad de articular medidas de prevención.