Poluição do ar e saúde respiratória / Air pollution and respiratory health

O aumento da prevalência de doenças respiratórias crônicas coincide com o da exposição aos poluentes atmosféricos pelo crescente processo de industrialização, aumento do tráfego veicular e migração da população para áreas urbanas. A poluição do ar é uma mistura complexa de poluentes e outros compostos químicos tóxicos e não tóxicos, e o efeito na saúde pode derivar dessa mistura e da interação com parâmetros meteorológicos. Apesar disso, busca-se estabelecer o papel de um poluente específico em separado e consideram-se os parâmetros meteorológicos como fatores de confusão. Há evidências de que a exposição aos poluentes contribui para maior morbidade e mortalidade por doenças respiratórias, especialmente nas crianças, mesmo em concentrações dentro dos padrões estabelecidos pela legislação. Identificar os efeitos dos poluentes no sistema respiratório, isoladamente e em associação, é um desafio, e os estudos têm limitações devido à variabilidade de resposta individual, a presença de doenças pré-existentes, aos fatores socioeconômicos, às exposições a poluentes intradomiciliares, ocupacionais e ao tabaco. A maioria das evidências sobre o efeito dos poluentes no sistema respiratório de crianças deriva de estudos que incluem desfechos de função pulmonar. Entretanto, esses estudos têm diferenças quanto ao desenho, ao método de avaliação de exposição aos poluentes, às medidas de função pulmonar, às covariáveis consideradas como capazes de alterar a resposta aos poluentes e aos tipos de modelos utilizados na análise dos dados. Considerar todas essas diferenças é fundamental na interpretação e comparação dos resultados dessas pesquisas com os dados já existentes na literatura.

The increase in the prevalence of chronic respiratory diseases coincides with that of exposure to air pollutants due to the growing industrialization process, increased vehicular traffic and population migration to urban areas. Air pollution is a complex mixture of pollutants and other toxic and non-toxic chemical compounds and its effect on health can derive from this mixture and the interaction with meteorological parameters. Despite this, it seeks to establish the role of a specific pollutant separately and considers the meteorological parameters as confounding factors. There is evidence that exposure to pollutants contributes to greater morbidity and mortality from respiratory diseases, especially in children, even at concentrations within the standards established by legislation. Identifying the effects of pollutants on the respiratory system, alone and in association, is a challenge and studies have limitations due to the variability of individual response, the presence of pre-existing diseases, socioeconomic factors, exposure to indoor, occupational and environmental pollutants as well tobacco. Most of the evidence on the effect of pollutants on the respiratory system of children comes from studies that include lung function outcomes. However, these studies differ in terms of design, method of assessing exposure to pollutants, measures of lung function, covariates considered capable of altering the response to pollutants, and types of models used in data analysis. Considering all these differences is fundamental in interpreting and comparing the results of these researches with data already existing in the literature.

Análise espaço-temporal do efeito da poluição do ar na saúde de crianças / Análisis espacio-temporal del efecto de la contaminación del aire en la salud de los niños / Space-time analysis of the effect of air pollution on children's health

O objetivo foi investigar a associação de curto prazo entre a poluição do ar e atendimentos em emergências por doenças respiratórias, em crianças de 0 a 6 anos. Estudo ecológico, espacial e temporal realizado na Região Metropolitana da Grande Vitoria, Espírito Santo, Brasil. Utilizou-se o modelo aditivo generalizado (MAG) de regressão de Poisson, com a variável dependente o número diário de atendimentos por doenças respiratórias, e as variáveis independentes, concentrações diárias dos poluentes atmosféricos (MP10, SO2, NO2, O3 e CO), temperatura, umidade e precipitação pluviométrica. Por meio das médias diárias das concentrações, foram feitas estimativas para toda a região e análises in loco com a consideração de crianças residentes no entorno de 2km de oito estações de monitoramento da qualidade do ar. O incremento de 10μg/m3 nos níveis de concentração dos poluentes atmosféricos aumentou o risco de atendimento em emergência por doença respiratória. Na região geral, para o MP10, o aumento foi de 2,43%, 2,73% e 3,29% nos acumulados de 5, 6 e 7 dias, respectivamente. Para o SO2, o acréscimo foi de 4,47% no dia da exposição, 5,26% dois dias após, 6,47%, 8,8%, 8,76% e 7,09% nos acumulados de 2, 3, 4 e 5 dias, respectivamente. O CO apresentou associação significativa para residentes no entorno de duas estações, e o O3 somente em uma. Mesmo dentro dos limites estabelecidos pela Organização Mundial da Saúde, os poluentes MP10, SO2, NO2 e O3 estão associados ao maior risco para atendimento por doenças respiratórias em crianças de 0 a 6 anos, e alguns efeitos só foram identificados nas localidades desagregadas por região, isto é, in loco, o que possibilita captar maior variabilidade dos dados.

El objetivo fue investigar la asociación de corto plazo entre la contaminación del aire y la atención en urgencias por enfermedades respiratorias, en niños de 0 a 6 años. Estudio ecológico, espacial y temporal realizado en la Región Metropolitana de la Grande Vitória, Espírito Santo, Brasil. Se utilizó el modelo aditivo generalizado (MAG) de regresión de Poisson, con la variable dependiente que es el número diario de consultas por enfermedades respiratorias, y las variables independientes: concentraciones diarias de los contaminantes atmosféricos (MP10, SO2, NO2, O3 y CO), temperatura, humedad y precipitación pluviométrica. Mediante las medias diarias de las concentraciones, se realizaron estimativas para toda la región y análisis in loco, considerando a niños residentes en un entorno de 2km con 8 estaciones de monitoreo de la calidad del aire. El incremento de 10μg/m3 en los niveles de concentración de los contaminantes atmosféricos aumentó el riesgo de atención en urgencias por enfermedad respiratoria. En la región como un todo, en el caso del MP10, el aumento fue de 2,43%, 2,73% y 3,29% en los acumulados de 5, 6 y 7 días, respectivamente. En el SO2, el incremento fue de 4,47% durante el día de la exposición, 5,26% dos días después, 6,47%, 8,8%, 8,76% y 7,09% en los acumulados de 2, 3, 4 y 5 días, respectivamente. El CO presentó asociación significativa para residentes alrededor de dos estaciones, y el O3 solamente en una. Incluso dentro de los límites establecidos por la Organización Mundial de la Salud, los contaminantes MP10, SO2, NO2 y O3 están asociados a un mayor riesgo en relación con la atención por enfermedades respiratorias en niños de 0 a 6 años, y algunos efectos sólo se identificaron en las localidades desagregadas por región, esto es, in loco, lo que posibilita captar una mayor variabilidad de los datos.

The study aimed to investigate the short-term association between air pollution and emergency treatments for respiratory diseases in children 0 to 6 years of age. This was an ecological space-time study in Greater Metropolitan Vitória, Espírito Santo State, Brazil. A Poisson regression general additive model (GAM) used the number of daily treatments for respiratory diseases as the dependent variable, and the independent variables were daily concentrations of air pollutants (PM10, SO2, NO2, O3, and CO), temperature, humidity, and precipitation. Average daily concentrations were used to make estimates for the entire metropolitan area and in loco analyses considering children residing in a 2km radius around 8 air quality monitoring stations. An increase of 10μg/m3 in the concentration of air pollutants increased the risk of emergency treatment for respiratory disease. In the overall area, for PM10, the increase was 2.43%, 2.73%, and 3.29% in the cumulative values at 5, 6, and 7 days, respectively. For SO2, the increase was 4.47% on the day of exposure, 5.26% two days later, and 6.47%, 8.8%, 8.76%, and 7.09% for the cumulative values at days 2, 3, 4, and 5 days, respectively. CO showed a significant association for residents around two stations, and O3 for only one. Even within the limits set by the World Health Organization, the pollutants PM10, SO2, NO2, and O3 are associated with increased risk of treatment for respiratory diseases in children 0 to 6 years of age, and some effects were only identified when disaggregating by neighborhood, i.e., in loco, which allows capturing greater variation in the data.

Previsão da concentração de material particulado inalável, na Região da Grande Vitória, ES, Brasil, utilizando o modelo SARIMAX / Inhalable particulate matter concentration forecast, in the Greater Vitória Region, ES, Brazil, using the SARIMAX model

RESUMO Este trabalho objetivou modelar e prever a concentração média diária de material particulado inalável (MP10), na Região da Grande Vitória (RGV), Espírito Santo, Brasil, utilizando o modelo SARIMAX para o período de 01/01/2012 a 30/04/2015. Os dados deste estudo foram do tipo séries temporais de concentrações de MP10 e de variáveis meteorológicas (velocidade do vento, umidade relativa, precipitação pluvial e temperatura), obtidas junto ao Instituto Estadual de Meio Ambiente e Recursos Hídricos (IEMA), sendo escolhida a estação da Enseada do Suá para fazer o estudo de predição e previsão. Baseando-se em indicadores de desempenho de modelagem, verificou-se que o modelo SARIMAX (1,0,2) (0,1,1)7 é o mais acurado entre os estudados, objetivando fazer predições e previsões da qualidade do ar na RGV. Em comparação com os modelos ARMA, o desempenho estatístico do modelo SARIMAX foi superior, no que diz respeito à predição de eventos de qualidade do ar regular. Dentre as variáveis meteorológicas avaliadas, a velocidade do vento e a precipitação pluvial foram significativas e melhoraram o ajuste do modelo. Em termos de previsão da qualidade do ar, os modelos de séries temporais mostraram resultados satisfatórios.

ABSTRACT This study aimed to model and forecast the average daily concentration of inhalable particulate matter (PM10), in the Greater Vitoria Region (GVR), Espírito Santo, Brazil, using the SARIMAX model, for the period from January 1st, 2012 to April 30th, 2015. Data set from the State Environmental Institute was used. The Enseada do Suá station was chosen for purposes of prediction and forecasting. Some meteorological parameters (wind speed, relative humidity, rainfall and temperature) measured at the GVR were taken as explanatory variables of PM10 concentrations. Based on modelling performance indicators, it was verified the SARIMAX model (1.0.2) (0.1.1)7 is the most accurate between the ones studied, purposing to predict and forecast the air quality in the GVR. The statistical performance of the SARIMAX model was better than the ARMA model, with regard to prediction of regular air quality events. Among the evaluated meteorological variables, wind speed and rainfall were significant and improved the model estimated. Regarding to air quality forecasting, the time series models showed satisfactory results.

Inter-relações entre as concentrações de ozônio e de dióxido de nitrogênio na região da Grande Vitória, Espírito Santo, Brasil / Interrelationships between the ozone and nitrogen dioxide concentrations in the region of Grande Vitória, Espírito Santo, Brazil

RESUMO Este trabalho objetivou verificar as inter-relações entre as concentrações de ozônio (O3) e de dióxido de nitrogênio (NO2) na região da Grande Vitória (RGV), Espírito Santo, Brasil. Adotou-se a metodologia vetorial autorregressiva (VAR) e o teste de causalidade de Granger. O modelo VAR captura as interdependências lineares entre várias séries temporais, sendo que cada variável possui uma equação estimada que representa sua evolução em termos de suas próprias defasagens e das defasagens das outras variáveis. Já o teste de causalidade de Granger baseia-se em um sistema de equações bivariado para verificar se uma variável é capaz de prever a outra. Os resultados revelaram que as concentrações de O3 e de NO2 da Região (estação) de Laranjeiras foram as menos afetadas por concentrações de outras estações. Devido à localização, as concentrações de O3 e NO2 da Enseadá do Suá tiveram significativa influência de outras regiões, especialmente de Jardim Camburi, Ibes e Vitória - Centro. A concentração de ozônio na região do Ibes foi fortemente influenciada pelas concentrações de O3 e de NO2 da Enseada do Suá. Além disso, as concentrações de Cariacica sofreram impactos relevantes das concentrações da Enseada do Suá, provavelmente, devido à direção do vento Norte/Nordeste, predominante na RGV.

ABSTRACT The objective of this paper was to determine the interrelationships between the ozone (O3) and nitrogen dioxide (NO2) concentrations, in the Grande Vitória Region (RGV), Espírito Santo, Brazil, using the methodology VAR and the Granger causality test. The VAR model captures the linear interdependencies between multiple time series. In this context, each variable has an estimated equation that represents its evolution in terms of its own lags and the lags of other variables. Granger causality test is based on a system of bivariate equations to check whether a variable is able to forecast the other. The results showed that the O3 and NO2 concentrations at Laranjeiras station were less affected by concentrations of other stations. The concentrations of Enseada do Suá were significantly affected by other regions, especially Jardim Camburi, IBES and Vitória - Centro. The Ibes ozone concentrations were strongly influenced by the O3 and NO2 concentrations from Enseada do Suá. Furthermore, the O3 and NO2 concentrations of Cariacica had significant impacts of concentrations of the Enseada do Suá, probably due to the prevailing North/Northeast wind direction in the RGV.

Association between the concentration of fine particles in the atmosphere and acute respiratory diseases in children / Associação entre concentração de partículas finas na atmosfera e doenças respiratórias agudas em crianças

ABSTRACT OBJECTIVE To analyze the association between fine particulate matter concentration in the atmosphere and hospital care by acute respiratory diseases in children. METHODS Ecological study, carried out in the region of Grande Vitória, Espírito Santo, in the winter (June 21 to September 21, 2013) and summer (December 21, 2013 to March 19, 2014). We assessed data of daily count for outpatient care and hospitalization by respiratory diseases (ICD-10) in children from zero to 12 years in three hospitals in the Region of Grande Vitória. For collecting fine particulate matter, we used portable samplers of particles installed in six locations in the studied region. The Generalized Additive Model with Poisson distribution, fitted for the effects of predictor covariates, was used to evaluate the relationship between respiratory outcomes and concentration of fine particulate matter. RESULTS The increase of 4.2 µg/m3 (interquartile range) in the concentration of fine particulate matter increased in 3.8% and 5.6% the risk of medical care or hospitalization, respectively, on the same day and with six-day lag from the exposure. CONCLUSIONS We identified positive association between outpatient care and hospitalizations of children under 12 years due to acute respiratory diseases and the concentration of fine particulate matter in the atmosphere.

RESUMO OBJETIVO Analisar a associação entre a concentração de material particulado fino na atmosfera e atendimento hospitalar por doenças respiratórias agudas em crianças. MÉTODOS Estudo ecológico, realizado na Região da Grande Vitória, ES, no inverno (21 de junho a 21 de setembro de 2013) e no verão (21 de dezembro de 2013 a 19 de março de 2014). Foram avaliados dados de contagem diária de atendimentos ambulatoriais e hospitalizações por doenças respiratórias (CID-10) em crianças de zero a 12 anos em três hospitais da Região da Grande Vitoria. Para a coleta de material particulado fino foram utilizados amostradores portáteis de partículas instalados em seis locais na região estudada. O Modelo Aditivo Generalizado com distribuição de Poisson, ajustado para efeitos das covariáveis preditoras, foi utilizado para avaliar a relação entre os desfechos respiratórios e a concentração de material particulado fino. RESULTADOS O incremento de 4,2 µg/m3 (intervalo interquartílico) na concentração de material particulado fino aumentou em 3,8% e 5,6% o risco de atendimento ou internação, respectivamente, no mesmo dia e com seis dias de defasagem da exposição. CONCLUSÕES Foi identificada associação positiva entre atendimentos ambulatoriais e hospitalizações de crianças com até 12 anos devido a doenças respiratórias agudas e a concentração de material particulado fino na atmosfera.

Principal components and generalized linear modeling in the correlation between hospital admissions and air pollution / Componentes principais e modelagem linear generalizada na associação entre atendimento hospitalar e poluição do ar

OBJECTIVE To analyze the association between concentrations of air pollutants and admissions for respiratory causes in children. METHODS Ecological time series study. Daily figures for hospital admissions of children aged < 6, and daily concentrations of air pollutants (PM10, SO2, NO2, O3 and CO) were analyzed in the Região da Grande Vitória, ES, Southeastern Brazil, from January 2005 to December 2010. For statistical analysis, two techniques were combined: Poisson regression with generalized additive models and principal model component analysis. Those analysis techniques complemented each other and provided more significant estimates in the estimation of relative risk. The models were adjusted for temporal trend, seasonality, day of the week, meteorological factors and autocorrelation. In the final adjustment of the model, it was necessary to include models of the Autoregressive Moving Average Models (p, q) type in the residuals in order to eliminate the autocorrelation structures present in the components. RESULTS For every 10:49 μg/m3 increase (interquartile range) in levels of the pollutant PM10 there was a 3.0% increase in the relative risk estimated using the generalized additive model analysis of main components-seasonal autoregressive – while in the usual generalized additive model, the estimate was 2.0%. CONCLUSIONS Compared to the usual generalized additive model, in general, the proposed aspect of generalized additive model − principal component analysis, showed better results in estimating relative risk and quality of fit. .

OBJETIVO Analisar a associação entre concentrações dos poluentes atmosféricos e atendimentos diários por causas respiratórias em crianças. MÉTODOS Estudo ecológico de série temporal. Foram analisadas as contagens diárias de admissões hospitalares de crianças < 6 anos e as concentrações diárias de poluentes atmosféricos (PM10, SO2, NO2, O3 e CO), na Região da Grande Vitória, ES, de janeiro de 2005 a dezembro de 2010. Foram combinadas duas técnicas para a análise estatística: modelo de regressão de Poisson em modelos aditivos generalizados e análise de componentes principais. Essas técnicas complementaram-se e forneceram estimativas mais expressivas na estimação do risco relativo. Os modelos foram ajustados para efeitos da tendência temporal, sazonalidade, dias da semana, fatores meteorológicos e autocorrelação. No ajuste final do modelo, foi necessária a inclusão de modelos do tipo Autoregressive Moving Average Models (p,q) nos resíduos, para eliminar as estruturas de autocorrelação presente nas componentes. RESULTADOS O aumento de 10.49 μg/m3 (intervalo interquartílico) nos níveis do poluente PM10 resultou num aumento de 3,0% do valor do risco relativo estimado por meio do modelo aditivo generalizado – análise de componentes principais-sazonal autorregressivo –, enquanto no modelo aditivo generalizado usual a estimativa foi de 2,0%. CONCLUSÕES Em comparação ao modelo aditivo generalizado usual, em geral, a vertente proposta do modelo aditivo generalizado – análise de componentes principais apresentou melhores resultados na estimativa do risco relativo e na qualidade do ajuste. .