| Summary: | Introdução: No Brasil, a poluição do ar tem se mostrado como problema de saúde pública nesses 30 anos e assim existem áreas onde encontramos redes de monitoramento da qualidade do ar. Muito se sabe sobre o efeito dos poluentes atmosféricos na morbidade e mortalidade por doenças respiratórias e cardiovasculares em crianças e idosos. Estudos recentes de vários autores sugerem que a visibilidade seja utilizada como indicador de poluição. Objetivo: Desenvolver indicador da concentração de MP10, a partir de variáveis meteorológicas, e aplicar em estudos de epidemiologia, verificando os efeitos das partículas inaláveis na saúde, em áreas desprovidas de sistemas de monitoramento de poluição do ar. Método: Este é um estudo ecológico de séries temporais. Foram obtidas. Informações sobre dados meteorológicos (temperatura, umidade relativa, visibilidade, temperatura de ponto de orvalho) junto a Companhia de Infra-Estrutura Aero-portuária (INFRAERO) para as cidades de São Paulo, Campinas, Ribeirão Preto, Bauru, Presidente Prudente e Curitiba. Dados diários de MP10 foram obtidos junto a Companhia de Saneamento e Técnologia Ambiental do Estado de São Paulo (CETESB). O número diário de internações hospitalares por doenças respiratórias (CID 10ª: 519-620, CID 10ª: J00 a J99), em crianças até 5 anos e idosos com 65 anos ou mais, e internações hospitalares por doenças cardiovasculares (CID 10ª: 329-429, CID 10ª: I00 a I99) em idosos com 65 anos ou mais, fornecidos pelo Sistema Único de Saúde (DATASUS). Período de Estudo de Janeiro de 2009 a Dezembro de 2011. Foi construído indicador de MP10 a partir de modelo de regressão. Neste modelo o MP10 foi estimado a partir variáveis meteorológicas. A seguir utilizamos equação polinomial para estimar os efeitos na saúde do MP10 inalado, comparando, MP10 Medidos e o Indicador de MP10 Estimados em cidades brasileiras, utilizando como variável dependente, o número diário de internações hospitalares por doenças respiratórias e cardiovasculares em crianças e idosos. Os resultados foram expressos por aumento percentual do numero de internações e respectivos intervalos de confiança. Resultados: (1) Correlação de Pearson entre MP10 Medidos pela CETESB e o Indicador de MP10 Estimado para São Paulo (r²=0,56); Campinas (r=0,57); Ribeirão Preto (r=0,68); Bauru (r=0,73); Presidente Prudente (r=0,71); em Curitiba, não houve correlação, por falta de MP10 Medido para o período de estudo. Para todas as cidades: p<=0,01. (2) Internações por doenças respiratórias em crianças: Em São Paulo; observam-se efeitos agudos no dia da internação (Dia 0), prolongando até o primeiro (1º) dia após a exposição para o MP10 Medido pela CETESB e até o quarto (4º) dia após a exposição para o MP10 Estimado. Para 10,0 (dez) ?g/m3 de aumento no MP10 Medido observa-se aumento nas internações de 2,98 % (IC 95%: 1,22-4,78), e para o MP10 Estimado, de 1,67 % (IC 95%: 0,25-3,10). Em Curitiba observam-se efeitos agudos no dia da internação (Dia 0), prolongando até o terceiro (3º) dia após a exposição para o MP10 Estimado. Para 10,0 (dez) ?g/m3 de aumento no MP10 Estimado observa-se aumento nas internações de 2,27 % (IC 95%: 0,89-3,64). (3) Internações por doenças respiratórias em idosos: Em São Paulo; observam-se efeitos agudos no dia da internação (Dia 0), prolongando até o primeiro (1º) dia após a exposição para o MP10 Medido pela CETESB e até o terceiro (3º) dia após a exposição para o MP10 Estimado. Para 10,0 (dez) ?g/m3 de aumento no MP10 Medido, observa-se aumento nas internações de 1,00 % (IC 95%: 0,19-1,81), e para o MP10 Estimado, de 2,45 % (IC 95%: 1,13-2,45). Em Curitiba observam-se efeitos agudos no dia da internação (Dia 0), prolongando até o terceiro (3º) dia após a exposição para o MP10 Estimado. Para 10,0 (dez) ug/m3 de aumento no MP10 Estimado observa-se aumento nas internações de 2,20 % (IC 95%: 1,38-3,03). (4) Internações por doenças cardiovasculares em idosos: Em São Paulo; observam-se efeitos agudos no dia da internação (Dia 0), prolongando até o primeiro (1º) dia após a exposição para o MP10 Medido pela CETESB e até primeiro (1º) dia após a exposição para o MP10 Estimado. Para 10,0 (dez) ug/m3 de aumento no MP10 Medido, observa-se aumento nas internações de 1,63 % (IC 95%: 0,37-2,99), e para o MP10 Estimado, de 1,68 % (IC 95%: 0,65-2,73). Em Curitiba observam-se efeitos agudos no dia da internação (Dia 0), prolongando até o primeiro (1º) dia após a exposição para o MP10 Estimado. Para 10,0 (dez) ug/m3 de aumento no MP10 Estimado observa-se aumento nas internações de 2,13 % (IC 95%: 0,98-3,29). As estimativas dos efeitos na saúde para São Paulo foram semelhantes entre o MP10 Medido e MP10 Estimado, validando assim o Indicador de MP10 Estimado para a Cidade de São Paulo. Nas estimativas dos efeitos, utilizando o MP10 Estimado em Curitiba; e de modo menos semelhante em Campinas e Ribeirão Preto, porém com características similares as de São Paulo quanto á estrutura de defasagem. Em Baurú e Presidente Prudente as estimativas dos efeitos apresentaram padrão distinto das demais cidades na defasagem, talvez devido ao reduzido numero de internações hospitalares por doenças respiratórias e cardiovasculares. Conclusão: Este Modelo Indicador de MP10 Estimado para mensurar os efeitos na saúde da população se mostrou uma alternativa confiável para cidades desprovidas de monitoramento da qualidade do ar
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Introduction: In Brazil, air pollution has been shown as a public health problem in these 30 years and so there are areas where we network monitoring air quality. Much is known about the effect of air pollution on morbidity and mortality from respiratory and cardiovascular diseases in children and the elderly. Recent studies by several authors suggest that the visibility is used as indicator of pollution. Objective: To develop indicator of the concentration of PM10 from meteorological variables, and apply epidemiology studies verifying the effects of inhalable particles on health, in areas devoid of monitoring systems in the air pollution. Methods: This is an ecological study of time series. Meteorological data were obtained (temperature, relative humidity, visibility, dew point temperature) from the \"Companhia de Infra-estrutura Aero-portuária\" (INFRAERO) to the cities of São Paulo, Campinas, Ribeirão Preto, Bauru, Presidente Prudente and Curitiba. Daily data of PM10 were obtained from the Company of Environmental Technology and Sanitation, State of São Paulo (CETESB). The daily number of hospital admissions for respiratory diseases (ICD 10th: 519-620, ICD 10th: J00 to J99), in children under 5 years age and elderly of 65 years age or more, and hospital admissions for cardiovascular diseases (ICD 10th: 329- 429, ICD 10th: I00 to I99) in the elderly of 65 years age or more, provided by the Unified Health System (DATASUS). Period of study: January- 2009 to December-2011. It was built indicator of PM10 from the regression model. In this model the PM10 was estimated from Meteorological Variables. Then we use Polynomial Equation to estimate the effects of PM10 Measured and PM10 Estimated Indicators in the brazilians cities, using as a dependent variable the daily number of hospital admissions for respiratory and cardiovasculares diseases in children and elderly. The results were expressed as percentage increase in number of hospitalizations and confidence intervals. Results: (1) Pearson correlation between PM10 Measured by CETESB and the Indicators of PM10 Estimated to São Paulo (r = 0.56); Campinas (r = 0.57); Ribeirão Preto (r = 0.68); Bauru (r = 0.73); Presidente Prudente (r² = 0.71); in Curitiba, there was no correlation for lack of PM10 Measured for the same time. For all cities: p<=0,01. (2) Hospitalization for Respiratory diseases in children: In São Paulo; observed the acute effects on admission day (Day 0), extending until the first (1st) day after exposure to the PM10 Measured by CETESB and until the fourth (4th) day after exposure to the PM10 Estimated. To 10.0 (ten) ug/m³ increase in PM10 Measured, there is increase in admissions of 2.98% (95% CI: 1.22 to 4.78), and to the PM10 Estimated of 1.67% (95% CI: 0.25 to 3.10). In Curitiba are observed the acute effects on admission day (Day 0), extending until the third (3rd) day after exposure for the PM10 Estimated. To 10.0 (ten) ug/m³ increase to the PM10 Estimated observed increase in admissions of 2.27% (95% CI: 0.89 to 3.64). (3) Hospitalizations for Respiratory diseases in elderly: In São Paulo; observed the acute effects on admission day (Day 0), extending until the first (1st) day after exposure to the PM10 Measured by CETESB and until the third (3rd) day after exposure to the PM10 Estimated. To 10.0 (ten) ug/m³ increase in PM10 Measured, there is increase in admissions of 1.00% (95% CI: 0,19-1,81), and to the PM10 Estimated 2.45% (95% CI: 1.13 to 2.45). In Curitiba are observed the acute effects on admission day (Day 0), extending until the third (3rd) day after exposure to the PM10 Estimated. To 10.0 (ten) ug/m³ increase in PM10 Estimated observed increase in admissions of 2.20% (95% CI: 1.38 to 3.03). (4) Hospitalization for Cardiovascular disease in elderly: In São Paulo; observed the acute effects on admission day (Day 0), extending until the first (1st) day after exposure to the PM10 Measured by CETESB and until the first (1st) day after exposure to the PM10 Estimated. To 10.0 (ten) ug/m³ increase in PM10 Measured, there is increase in admissions of 1.63% (95% CI: 0.37 to 2.99), and to the PM10 Estimated of 1.68% (95 %: 0.65 to 2.73). In Curitiba are observed the acute effects on admission day (Day 0), extending until the first (1st) day after exposure for the PM10 Estimated. To 10.0 (ten) ug/m³ increase in PM10 Estimated observed increase in admissions of 2.13% (95% CI: 0.98 to 3.29). Estimating of health effects to São Paulo were similar between the PM10 Measured and the PM10 Estimated, thus validating the PM10 Estimated Indicator to the City of São Paulo. Estimates of the effect using the model PM10 Estimated to Curitiba and less similar in compare with Campinas and Ribeirão Preto showed similar characteristics in São Paulo for lag structure. In Bauru and Presidente Prudente estimating of the effects showed distinct pattern of other cities, perhaps due to the reduced number of hospital admissions for respiratory and cardiovascular.diseases. Conclusion: This Indicator PM10 Estimated to measure the effects on health of the population, proved to be a reliable alternative to cities devoid of monitoring air quality
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