Demographic and socioeconomic factors in impacts of COVID-19 by regions in Brazil / Factores demográficos y socioeconómicos en impactos del COVID-19 por regiones en Brasil / Fatores demográficos e socioeconômicos nos impactos da COVID-19 por regiões do Brasil

Objective: assess which demographic and socioeconomic factors contribute to the different impacts of COVID-19 by regions in Brazil. Method: descriptive study with mathematic modeling (USA) were use to assess deaths and COVID-19 cases and also establish a standard relational relationship with demographic and socioeconomic factors across the country and by regions (2020 to 2023). The factors analyzed in the study: i) deaths and cases of COVID-19, ii) total population density per thousand kilometers, iii) isolation index, iv) population, v) Human Development Index - HDI, vi) population density, vii ) average water tariff, viii) urban water service tariff, ix) total water tariff, x) urban sewage service tariff referring to municipalities served with water, xi) service tariff of total sewage, referring to the municipalities served with water, xii) Gini index (income concentration level), xiii) 1st and 2nd dose of vaccine, and xiv) Gross Domestic Product. Results: the study reveals that COVID-19 cases/deaths are significantly correlated with GDP and inversely correlated with the vaccination rate. Conclusion: this study shows scientific evidence that supports the use of vaccination as a protective measure against COVID-19 mortality in Brazil.

Objetivo: avaliar os fatores demográficos e socioeconômicos que contribuem para os diferentes impactos da COVID-19 por regiões do Brasil. Método: estudo descritivo com modelo matemático (USA) foi utilizado para avaliar óbitos e casos de COVID-19 e também estabelecer uma relaçao padrão com fatores demográficos e socioeconômicos em todo o país e por regiões (2020a 2023). Os fatores analisados no estudo: i) óbitos e casos de COVID-19; ii) densidade populacional total por mil quilômetros; iii) índice de isolamento; iv) população; v) Índice de Desenvolvimento Humano; vi)densidade demográfica; vii) tarifa média de água; viii) tarifa de serviço de água urbana; ix) tarifa de água total; x) tarifa de serviço de esgoto urbano referente aos municípios atendidos com água; xi) tarifa de serviço de esgoto total referente aos municípios atendidos com água; xii) índice de Gini; xiii) 1ª e 2ª dose de vacina; e xiv) Produto Interno Bruto. Resultados: o estudo revela que casos/óbitos por COVID-19 são significativamente correlacionados com o PIB e inversamente correlacionados com a taxa de vacinação. Conclusão: este estudo mostra evidências científicas que apoiam o uso da vacinação como medida de proteção contra a mortalidade por COVID-19 no Brasil.

Seasonal variations in daily mortality associated with exposure to particulates, in Campo Grande, Brazil / Variaciones estacionales de la mortalidad diaria asociada a la exposición a partículas, en Campo Grande, Brasil / Variações sazonais na mortalidade diária associada à exposição a partículas, em Campo Grande, Brasil

Obcjetive: to investigate short-term effects of air pollution, climate variability on respiratory morbidity and mortality from 2005 to 2020. Method: the study was carried out in the city of Campo Grande, Mato Grosso do Sul, Brazil. Daily counts of hospital admissions from 2005 to 2020 were analyzed in relation to daily variations in atmospheric pollutants (NO2, O3) from the Aurea satellite column, OMI sensor. Poisson regression in generalized additive models was used for analysis. The models were adjusted for the effects of temporal trend, seasonality, meteorological factorsand autocorrelation. Results: there was, in the period, an increasing trend in mortality rates and hospital admissions, with an increase in the proportion of deaths from respiratory diseases in relation to other causes. Conclusion: respiratory diseases are worrying causes of hospitalization and death in the population. The results found are consistent with studies that point to an association between short-term variations in air pollutants and the increase in morbidity and mortality in large urban centers.

Objetivo:investigar los efectos a corto plazo de lacontaminación del aire, la variabilidad climática en la morbilidad y mortalidad respiratoria de 2005 a 2020. Método:el estudio se llevó a cabo en la ciudad de Campo Grande, Mato Grosso do Sul, Brasil. Se analizaron los conteos diarios de ingresos hospitalarios de 2005 a 2020 en relación con las variaciones diarias de contaminantes atmosféricos (NO2, O3) de la columna del satélite Aurea, sensor OMI. Para el análisis se utilizó la regresión de Poisson en modelos aditivos generalizados. Los modelos fueron ajustados por los efectos de tendencia temporal, estacionalidad, factores meteorológicos y autocorrelación. Resultados:hubo, en el período, una tendencia creciente en las tasas de mortalidad e ingresos hospitalarios, con aumento en la proporción de muertes por enfermedades respiratorias en relación a otras causas. Conclusión:las enfermedades respiratorias son causas preocupantesde hospitalización y muerte en la población. Las acciones de prevención y atención de estas causas, así como la profundización de la investigación etiológica, deben ser priorizadas en el actual contexto epidemiológico de salud en Brasil. Los resultados encontrados son consistentes con estudios que apuntan a una asociación entre las variaciones a corto plazo de los contaminantes atmosféricos y el aumento de la morbilidad y mortalidad en los grandes centros urbanos.

Objetivo:investigar os efeitos a curto prazo da poluição do ar, variabilidade climática na morbimortalidade respiratória entre os anos de 2005 a 2020. Método: o estudo foi realizado na cidade de Campo Grande, Mato Grosso do Sul, Brasil. As contagens diárias de internações hospitalares entre os anos de 2005 a 2020 foram analisadas em relação às variações diárias de poluentes atmosféricos (NO2, O3) da coluna satélite Aurea, sensor OMI. A regressão de Poisson em modelos aditivos generalizados foi utilizada para análise. Os modelos foram ajustados pelos efeitos de tendência temporal, sazonalidade, fatores meteorológicos e autocorrelação. Resultados: houve, no período, tendência crescente nas taxas de mortalidade e internações hospitalares, com aumento da proporção de óbitos por doenças respiratórias em relação a outras causas. Conclusão: as doenças respiratórias são causas preocupantes de hospitalização e morte na população. Ações de prevenção e atenção a essas causas, bem como a investigação etiológica , devem ser priorizadas no atual contexto epidemiológico da saúde no Brasil. Os resultados encontrados são consistentes com estudos que apontam para uma associação entre as variações de curto prazo dos poluentesatmosféricos e o aumento da morbimortalidade nos grandes centros urbanos.

Generalized models and the impacts of population density on COVID-19 transmission / Modelos generalizados y los impactos de la densidad de población en la transmisión del COVID-19 / Modelos generalizados e os impactos da densidade populacional na transmissão da COVID-19

Objective: to analyze epidemic curves based on mathematical models for the state of Mato Grosso do Sul and the impacts of population density on COVID-19 transmission. Method: the linear, polynomial and exponential regression model was used to make the numerical adjustment of the respective curves empirical. Result: it was found that the models used describe very well the empirical curves in which they were tested. In particular, the polynomial model is able to identify with reasonable reliability the appearance of the inflection point in the accumulated curves, which corresponds to the maximum point of the respective daily curves. The analysis indicates a weak positive correlation between infection, mortality, lethality and deaths from COVID-19 with population density, as revealed by the correlation and analysis of R2 . Conclusion: the models are very effective in describing the COVID-19 and epidemic curves in the estimation of important epidemiological parameters, such as peak case curves and daily deaths, allowing practical and efficient monitoring of the evolution of the epidemic.

Objetivo: analizar curvas epidémicas basadas en modelos matemáticos para el estado de Mato Grosso do Sul y los impactos de la densidad de población en la transmisión de COVID-19. Método: se utilizó el modelo de regresión lineal, polinomial y exponencial para hacer el ajuste numérico valor de las respectivas curvas empíricas. Resultados: se encontró que los modelos utilizados describen muy bien las curvas empíricas en las que fueron probados. En particular, el modelo polinomial es capaz de identificar con razonable fiabilidad la aparición del punto de inflexión en las curvas acumuladas, que corresponde al punto máximo de las respectivas curvas diarias. El análisis indica una correlación positiva débil entre la infección, la mortalidad, la letalidad y las muertes por COVID-19 con la densidad de población, según lo revelado por la correlación y el análisis de R2 .Conclusión: los modelos son muy efectivos para describir el COVID-19 y curvas epidémicas en la estimación de parámetros epidemiológicos importantes, como las curvas de casos máximos y las muertes diarias, lo que permite un seguimiento práctico y eficaz de la evolución de la epidemia.

Objetivo: analisar as curvas epidêmicas com base em modelos matemáticos para o estado de Mato Grosso do Sul e os impactos da densidade populacional na transmissão da COVID-19. Método: o modelo de regressão linear, polinomial e exponencial foi utilizado para fazer o ajuste numérico das respectivas curvas empíricas. Resultados: verificou-se que os modelos utilizados descrevem muito bem as curvas empíricas nas quais foram testados. Em particular, o modelo polinomial é capaz de identificar com razoável confiabilidade o aparecimento do ponto de inflexão nas curvas acumuladas, que corresponde ao ponto máximo das respectivas curvas diárias. A análise indica uma correlação positiva fraca entre infecção, mortalidade, letalidade e mortes por COVID-19 com a densidade populacional, conforme revelado pela correlação e análise de R 2. Conclusão: os modelos são muito eficazes na descrição das curvas epidêmicas de COVID19 e na estimativa de parâmetros epidemiológicos importantes, como curvas de casos de pico e óbitos diários, permitindo um monitoramento prático e eficiente da evolução da epidemia

Statistical modeling of hospital admissions for pneumonia in Campo Grande / Modelagem estatística das internações hospitalares por pneumonia em Campo Grande / Modelado estadístico de ingresos hospitalarios por neumonía en Campo Grande

Justification and Objectives: Brazil lacks consistent epidemiological data on the respiratory morbidity of children and older adults, which makes it difficult to plan and execute effective preventive and health promotion actions. The objective of this study was to analyze the adjustments of distributions (Weibull, Normal, Gamma, Logistic) of historical series of hospitalizations for respiratory diseases (total hospitalizations), from 2011 to 2015, in Campo Grande, Mato Grosso do Sul. Methods: to determine the statistical models, four statistical indicators (coefficient of determination, mean root square error, mean absolute error and mean absolute percentage error) were performed from 2011 to 2015. Parameter estimates are obtained for the models adopted in the study, with and without a regression structure. Results: the results showed that Weibull, Gamma, Normal and Logistic distributions, applied to the series of hospitalizations for respiratory diseases in Campo Grande, were satisfactory in determining the shape and scale parameters, and the statistical indicators R2 , MAE, RSME and MAPE confirmed the data goodness-of-fit, and the graphical analysis indicated a satisfactory distribution fit. Conclusion: the analysis of monthly values indicates that Gamma is the best of the four distributions based on those selected. The regression model can be adjusted to the data and used as an alternative distribution that describes the hospitalization data considered in Campo Grande, Brazil.(AU)

Justificativa e Objetivos: o Brasil carece de dados epidemiológicos consistentes sobre a morbidade respiratória de crianças e idosos, o que dificulta o planejamento e a execução de ações efetivas de prevenção e promoção da saúde. O objetivo deste estudo foi analisar os ajustes das distribuições (Weibull, Normal, Gamma, Logística) da série histórica de internações por doenças respiratórias (total de internações), no período de 2011 a 2015, em Campo Grande, Mato Grosso do Sul. Métodos: para determinar os modelos estatísticos, foram executados quatro indicadores estatísticos (coeficiente de determinação, erro quadrático médio, erro absoluto médio e erro percentual absoluto médio) de 2011 a 2015. As estimativas dos parâmetros são obtidas para os modelos adotados no estudo com e sem uma estrutura de regressão. Resultados: os resultados mostraram que as distribuições Weibull, Gamma, Normal e Logística, aplicadas à série de internações por doenças respiratórias em Campo Grande, foram satisfatórias na determinação dos parâmetros de forma e escala, e os indicadores estatísticos R2, MAE, RSME e MAPE confirmaram a qualidade do ajuste dos dados, e a análise gráfica apontou um ajuste satisfatório das distribuições. Conclusão: a análise dos valores mensais indica que a Gamma é a melhor das quatro distribuições baseadas nos selecionados. O modelo de regressão pode ser ajustado aos dados e ser usado como uma distribuição alternativa que descreve os dados de internação considerados em Campo Grande, Brasil.(AU)

Justificación y Objetivos: el Brasil carece de datos epidemiológicos consistentes sobre la morbilidad respiratoria de niños y ancianos, lo que dificulta la planificación y ejecución de acciones efectivas de prevención y promoción de la salud. El objetivo de este estudio fue analizar los ajustes de las distribuciones (Weibull, Normal, Gamma, Logística) de la serie histórica de hospitalizaciones por enfermedades respiratorias (hospitalizaciones totales), de 2011 a 2015, en Campo Grande, Mato Grosso do Sul. Métodos: para la determinación de los modelos estadísticos, se realizaron cuatro indicadores estadísticos (coeficiente de determinación, raíz del error cuadrático medio, error medio absoluto y error porcentual absoluto medio) de 2011 a 2015. Se obtienen estimaciones de los parámetros para los modelos adoptados en el estudio, con y sin estructura de regresión. Resultados: los resultados mostraron que las distribuciones Weibull, Gamma, Normal y Logística, aplicadas a la serie de internaciones por enfermedades respiratorias en Campo Grande, fueron satisfactorias en la determinación de los parámetros de forma y escala, y los indicadores estadísticos R2, MAE, RSME y MAPE confirmaron la calidad de ajuste de los datos, y el análisis gráfico indicaron un ajuste satisfactorio de las distribuciones. Conclusión: el análisis de los valores mensuales indica que la Gamma es la mejor de las cuatro distribuciones en base a las seleccionadas. El modelo de regresión se puede ajustar a los datos y utilizar como una distribución alternativa que describe los datos de hospitalización considerados en Campo Grande, Brasil.(AU)

Impact of Climate Change on Human Infectious Diseases: Dengue

Abstract Climate is considered an important factor in the temporal and spatial distribution of vector-borne diseases. Dengue transmission involves many factors: although it is not yet fully understood, climate is a critical factor as it facilitates risk analysis of epidemics. This study analyzed the effect of seasonal factors and the relationship between climate variables and dengue risk in the municipality of Campo Grande, from 2008 to 2018. Generalized linear models with negative binomial and Poisson distribution were used. The most appropriate model was the one with "minimum temperature" and "precipitation", both lagged by one month, controlled by "year". In this model, a 1°C rise in the minimum temperature of one month led to an increase in dengue cases the following month, while a 10 mm increase in precipitation led to an increase in dengue cases the following month.

A relação das variáveis climáticas na prevalência de infecção respiratória aguda em crianças menores de dois anos em Rondonópolis-MT, Brasil / The relationship of climate variables in the prevalence of acute respiratory infection in children under two years old in Rondonópolis-MT, Brazil

Resumo Estima-se que aproximadamente 30% das doenças infantis possam ser atribuídas a fatores ambientais e 40% acometem crianças com idade inferior a cinco anos, representando cerca de 10% da população mundial. Esta pesquisa objetivou analisar a relação das variáveis climáticas na prevalência de infecção respiratória aguda (IRA) em crianças menores de dois anos em Rondonópolis-MT, de 1999 a 2014. Usou-se um estudo do tipo transversal com abordagem quantitativa e descritiva, com dados do banco de dados meteorológicos para ensino e pesquisa e do sistema de informações em saúde. Para a análise estatística, foi ajustado o modelo binomial negativo pertencente à classe dos modelos lineares generalizados, adotando-se nível de significância de 5%, com base na plataforma estatística R. Estimou-se que o número médio de casos de IRA diminui em aproximadamente 7,9% a cada grau centígrado de aumento acima da média da temperatura do ar e diminua cerca de 1,65% a cada 1% de aumento acima da média da umidade relativa do ar. Já a precipitação pluviométrica não apresentou relação com estes casos. Cabe à equipe interdisciplinar, reorientar ações práticas que auxiliem no controle e na redução dos números significativos de IRA na atenção primária à saúde, relacionados com as questões climáticas em crianças.

Abstract It is estimated that approximately 30% of childhood diseases can be attributed to environmental factors and 40% involve children under the age of five years old, representing about 10% of world population. This study aimed to analyze the relationship of climate variables in the prevalence of acute respiratory infection (ARI) in children under two years old, in Rondonopolis-MT, from 1999 to 2014. It was used a cross-sectional study with a quantitative and a descriptive approach with meteorological teaching and research data from the database from the health information system. For statistical analysis, it adjusted the negative binomial model belonging to the class of generalized linear models, adopting a significance level of 5%, based on the statistical platform R. The average number of cases of ARI decreases at approximately by 7.9% per degree centigrade increase above the average air temperature and decrease about 1.65% per 1% increase over the average air relative humidity. Already, the rainfall not associated with these cases. It is the interdisciplinary team refocus practical actions to assist in the control and reduction of ARI significant numbers in primary health care, related climate issues in children.

Association between climate variables, pollutants, aerosols and hospitalizations due to asthma / Association between climate variables, pollutants, aerosols and hospitalizations due to asthma

Many studies have shown that climatic and pollutant variables are directly related to the increase of hospitalizations due to respiratory diseases, mainly asthma. The aim of this study was to estimate the association between exposure to climate variables, pollutants, aerosols and hospitalizations due to asthma. This ecological study used time series with daily asthma hospitalization indicators, and concentrations of pollutants, climate data and aerosols, between January 2013 and December 2013. A generalized additive model using Poisson regression was used to estimate the relative risk with a two-day lag after exposure; the unipollutant model was adjusted by the apparent temperature, a measure defined from the temperature and relative humidity of the air, and a variable was added to control the seasonality and the day of the week. As a result, the values of relative risks (RR) for hospitalizations due to asthma were: for minimum temperature RR= 0.8985; maximum humidity RR= 0.9819; wind speed RR= 0.9419; rain RR= 0.9834; ozone RR= 0.9735; aerosols (AOT) RR= 1.0078; clearness index (Kt) RR= 0.0492 and carbon monoxide RR= 1.0865 for a two-day lag. After considering the aforementioned factors, we found the values of B coefficients. Exposure to climatic variables, pollutants, aerosols and clearness index was associated with hospitalizations due to asthma, and provided subsidies for the implementation of preventive measures to decrease these outcomes

Muitos estudos vêm demonstrando que variáveis climáticas e poluentes tem uma relação direta no aumento de internações por doenças respiratórias, principalmente por asma. O objetivo deste estudo foi estimar a associação entre exposição às variáveis climáticas, poluentes, aerossóis nas internações por asma. O presente estudo ecológico utilizou séries temporais com indicadores diários de internação por asma, e concentrações de poluentes, dados de clima e aerossóis, entre janeiro de 2013 e dezembro de 2013. Um modelo aditivo generalizado utilizando regressão de Poisson foi usado para estimar o risco relativo, com defasagem de dois dias após a exposição; o modelo unipoluente foi ajustado pela temperatura aparente, medida definida a partir da temperatura e umidade relativa do ar, foi adicionada uma variável para controlar a sazonalidade e o dia da semana. Como resultados, os valores dos riscos relativos para internações por asma foram para Temperatura mínima: RR=0,8985; umidade máxima RR=0,9819; velocidade dos ventos RR=0,9419; precipitação RR= 0,9834; ozônio RR=0,9735; aerossóis (AOT; RR=1,0078; índice de claridade (Kt) RR=0,0492 e monóxido de carbono RR=1,0865 para defasagem temporal de dois dias. Após considerar os fatores mencionados, encontramos os valores dos coeficientes B's. A exposição às variáveis climáticas, poluentes, aerossóis e índice de claridade esteve associada às internações por asma, e forneceu subsídios para implantação de medidas preventivas para diminuírem esses desfechos

Hospitalizações por infecção respiratória associada a fatores ambientais / Hospitalizations for respiratory infections associated with environmental factors / Ingresos por infección respiratoria asociada a factores ambientales

Objetivo: Avaliar a relação entre variáveis meteorológicas e doenças respiratórias por faixa etária. Métodos: Trata-se de um estudo ecológico de séries temporais para o período compreendido entre 2008 e 2011. Primeiramente, as internações foram analisadas por grupo de faixa etária e, em seguida, relacionadas com informações climáticas, temperatura, precipitação, umidade relativa do ar e velocidade dos ventos, através da climatologia dinâmica e de parâmetros estatísticos, utilizando análise de regressão múltipla, teste qui-quadrado e distribuição normal. Resultados: Os resultados mostraram 12.067 registros de internações por doenças respiratórias e por faixa etária. As maiores médias de internação ocorreram na faixa etária de 1 a 4 anos, com média de 42,09%, (5.079) e acima de 60 anos, com média de 27,14% (3.274) para o período de estudo, sendo as pneumonias predominantes, com 81,0% (9.774) das internações. Verificou-se menor número de internações em janeiro e maior, em junho e julho. Conclusão: Com base nas investigações realizadas, observou-se correlação significativa entre os parâmetros climáticos e as internações por doenças respiratórias

Objective: To evaluate the relationship between the meteorological variables and respiratory diseases by age. Methods: This is an ecological time-series study, for the period comprised between 2008 and 2011. First, admissions were analyzed by age group and then related to climate information: temperature, precipitation, relative air humidity, and wind speed, through dynamic climatology and statistical parameters using multiple regression analysis, chi-square test and normal distribution. Results: The results showed 12,067 records of hospital admissions for respiratory diseases according to the age group. The highest average number of hospitalizations was found in the age range from 1 to 4 years, with a mean of 42.09% (5079), and over 60 years, with a mean of 27.14% (3274) for the study period. The highest prevalence was due to pneumonia, accounting for 81.0% (9,774) of admissions. The number of hospitalizations was lower in January and higher in June and July. Conclusion: Based on the investigations carried out, a significant correlation was observed between climate parameters and hospitalization for respiratory diseases.

Objetivo: Evaluar la relación entre variables meteorológicas y enfermedades respiratórias por franja de edad. Métodos: Se trata de un estudio ecológico de series temporales en el período entre 2008 y 2011. En primer lugar, los ingresos fueron analizados por franja de edad y, en seguida, relacionados con las informaciones climáticas, temperatura, precipitación, humidad relativa del aire y la velocidad de los vientos a través de la climatología dinâmica y parámetros estadísticos utilizándose del análisis de regresión múltiple, prueba del Chicuadrado y distribución normal. Resultados: Los resultados señalaron 12.067 registros deingresos por enfermedades respiratorias y franja de edad. Las mayores medias de ingreso se dieron en la franja de edad de 1 a 4 años con media del 42,09%, (5.079) y por encima de los 60 años con media del 27,14% (3.274) en el período del estudio, siendo las neumonías las más predominantes en el 81,0% (9.774) de los ingresos. Se verifico menos ingresos en enero y más en junio y julio. Conclusión: Basado en las investigaciones realizadas, se observó correlación significante entre los parámetros climáticos y los ingresos por enfermedades respiratorias.

Potenciais impactos da variabilidade climática sobre a morbidade respiratória em crianças, lactentes e adultos / Potential impacts of climate variability on respiratory morbidity in children, infants, and adults

OBJETIVO: Estudar a relação existente entre a o número de internações por doenças do aparelho respiratório em lactentes, crianças e adultos e as variações meteorológicas na cidade de Campo Grande (MS). MÉTODOS Foram utilizados dados diários de internações por doenças respiratórias, precipitação, temperatura do ar, umidade e velocidade dos ventos entre 2004 e 2008. Foram calculados os índices de conforto térmico humano, temperatura efetiva e temperatura efetiva com velocidade do vento com base nas variáveis meteorológicas. Foram realizados modelos lineares generalizados utilizando o modelo múltiplo de regressão de Poisson para predizer as internações por doenças respiratórias. RESULTADOS: Foram observados valores relativamente elevados dos coeficientes de correlação entre as variáveis estudadas e internações por pneumonia em crianças (R² = 68,4%), lactentes (R² = 71,8%) e adultos (R² = 81,8%). CONCLUSÕES: Os resultados aqui apresentados indicam em termos quantitativos o risco para um aumento no número de hospitalizações de crianças, lactentes e adultos de acordo com o aumento ou a diminuição das temperaturas, umidade, precipitação, velocidade dos ventos e índice de conforto térmico na cidade de Campo Grande.

OBJECTIVE: To determine whether climate variability influences the number of hospitalizations for respiratory diseases in infants, children, and adults in the city of Campo Grande, Brazil. METHODS: We used daily data on admissions for respiratory diseases, precipitation, air temperature, humidity, and wind speed for the 2004-2008 period. We calculated the thermal comfort index, effective temperature, and effective temperature with wind speed (wind-chill or heat index) using the meteorological data obtained. Generalized linear models, with Poisson multiple regression, were used in order to predict hospitalizations for respiratory disease. RESULTS: The variables studied were (collectively) found to show relatively high correlation coefficients in relation to hospital admission for pneumonia in children (R² = 68.4%), infants (R² = 71.8%), and adults (R² = 81.8%). CONCLUSIONS: Our results indicate a quantitative risk for an increase in the number of hospitalizations of children, infants, and adults, according to the increase or decrease in temperature, humidity, precipitation, wind speed, and thermal comfort index in the city under study.

Qualidade do ar e transtornos respiratórios agudos em crianças / Air quality and acute respiratory disorders in children

Objetivo: Avaliar a relação entre poluição do ar e efeitos respiratórios agudos em crianças. Métodos: Estudo ecológico de séries temporais realizado em unidades públicas de saúde, no município do Campo Grande-MS, Brasil, entre 01 de janeiro de 2004 a 31 de dezembro de 2007. Analisaram-se dados diários de O3 (ozônio) e, como variáveis de desfecho, 16.981 atendimentos pediátricos de emergência por sintomas respiratórios, incluindo-se, no modelo para controle, as variáveis referentes à tendência temporal; sazonalidade; temperatura mínima, média e máxima; umidade relativa do ar; precipitação e infecções respiratórias. Determinou-se o coeficiente de correlação de Pearson das doenças respiratórias em função dos parâmetros climáticos para os anos 2004-2007. Resultados: Somente o O3 apresentou associação positiva e estatisticamente significativa, tanto com todos os atendimentos de emergência por queixas respiratórias, quanto com os atendimentos motivados por sintomas nas vias aéreas inferiores. As concentrações médias diárias de O3 não ultrapassaram os limites diários recomendados. Conclusão: Encontraram-se associações entre indicadores de poluição atmosférica e o número de atendimentos pediátricos de emergência, por motivos respiratórios, em Campo Grande, apesar de os níveis do poluente monitorado ozônio permanecerem abaixo dos limites recomendados, durante todo o período de estudo.

Objective: To evaluate the relationship between air pollution and acute respiratory disorders in children. Methods: An ecological study of time series conducted in public health units in the city of Campo Grande-MS, Brazil, from January 1, 2004 to December 31, 2007. Daily data of O3 (ozone) were analyzed and, as outcome variables, 16,981 emergency pediatric consultations for respiratory symptoms; including in control model the variables related to time trend; seasonality; minimum, maximum and average temperature; relative humidity; rainfall and respiratory infections. We determined the Pearson correlation coefficient of respiratory diseases in relation to climatic parameters for the years 2004-2007. Results: Only O3 had a positive and statistically significant association, both with all emergency care attendances for respiratory complaints, as with these due to symptoms in lower airways.The daily average concentrations of O3 did not exceed the recommended daily limits. Conclusion: We found associations between air pollution and the number of emergency pediatric consultations for respiratory causes in Campo Grande, although the levels of monitored pollutant ozone remained below recommended levels throughout the study period.

O futuro da democracia: cenários político-institucionais até 2022 / The future of democracy: political and institutional scenarios until 2002

O presente artigo relata os resultados de um exercício de cenários políticos realizado pelo Instituto de Estudos Avançados (IEA-USP) no quadro de um projeto mais amplo patrocinado pelo Executivo federal. Os autores traçam inicialmente um cenário positivo, caracterizado por estabilidade política, aperfeiçoamento do sistema de partidos e do Legislativo, e melhores políticas sociais. Passam, em seguida, a dois cenários negativos, nos quais aqueles objetivos dificilmente serão atingidos. Dado que a ocorrência do cenário positivo provavelmente exigirá reformas políticas substanciais, os autores analisam algumas das propostas debatidas ao longo das últimas duas décadas, notadamente as que objetivam fortalecer o sistema partidário, melhorar as relações Executivo versus Legislativo e tornar o sistema como um todo mais representativo (accountable).

A política de populaçäo no Brasil / Politics of population in Brazil

Os problemas a nível regional e individual acarretados pela questäo populacional säo levantados e que analisa paralelamente todas as medidas políticas tomadas neste sentido pelo governo brasileiro, sobretudo a partir dos anos 70