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

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.