Sintomas respiratórios em pacientes atendidos em uma unidade básica de saúde de Goiânia-GO / espiratory symptoms in patients consulting at a primary health care unit of Goiania-GO / Sintomas respiratorios en los pacientes tratados en una unidad de atención primaria de Goiânia-GO

Objetivo: verificar a prevalência de sintomas respiratórios em indivíduos que procuram uma unidade básica de saúde, descrevendo as distribuições desses sintomas e dos fatores de risco relacionados com doenças respiratórias. Métodos: estudo transversal em uma unidade básica de saúde de Goiânia-GO. Durante um ano, 44 observações, escolhidas de forma aleatória, foram realizadas, onze em cada estação do ano. Para análise dos dados, foram utilizados teste do qui-quadrado, ANOVA, correlação e regressão robusta univariada. Resultados: dentre os 3.354 indivíduos avaliados, 13,7% (458/3.354) possuíam sintomas respiratórios. A tosse foi o sintoma respiratório mais prevalente, ocorrendo em 91% (417/458) dos casos. Em relação aos que procuraram a unidade de saúde, 4,8% (161/3354) apresentavam tosse por duas semanas ou mais. A proporção dos diferentes sintomas respiratórios (tosse, dispneia e chiado) foi semelhante entre as estações, e as prevalências de sintomas respiratórios encontradas nas quatros estações (inverno, outono, verão e primavera) foram, respectivamente, 20%, 14%, 11,9% e 7,4%. A média do tempo de tosse para idosos foi estatisticamente maior que nos demais grupos (p=0,004). Os tabagistas, ex-tabagistas, portadores de baixo peso, pessoas que referiam pneumonia prévia, asma ou DPOC apresentaram médias de tempo de tosse maiores, mas essas diferenças não foram estatisticamente significativas. O modelo de regressão mostrou aumento do tempo de tosse com aumento da idade (r2=0,08; p=0,0001). Conclusão: as doenças respiratórias perfazem uma importante parcela dos atendimentos da unidade básica de saúde. A prevalência de sintomas respiratórios é maior no inverno e o tempo médio de tosse aumenta com a idade.

Objective: to determine the prevalence of respiratory symptoms in subjects attending a primary healthcare unit, describing the distributions of these symptoms and of risk factors for respiratory disease. Methods: a cross-sectional study was conducted on subjects attending an outpatient primary health care unit in Goiania-GO. During one year, forty-four random observations categorized by season were made. Chi-square test, analysis of variance, correlation and univariate robust regression were used to perform the statistical analyses. Results: among the 3,354 subjects enrolled, 13.7% (458/3,354) had respiratory symptoms. Cough was the most prevalent symptom, occurring in 91% (417/458) of the cases. Among all subjects, 4.8% (161/3354) had cough for more than two weeks. The proportion of respiratory symptoms (cough, dyspnea and wheezing) did not differ significantly across seasons and the prevalence of respiratory symptoms in winter, autumn, summer and spring were, respectively, 20%, 14%, 11.9% and 7.4%. The average duration of cough in the elderly was significantly longer than in the other age groups (p=0,004). Smokers, former smokers, low weight subjects and subjects reporting previous pneumonia, asthma or COPD also showed longer average duration of cough, but these differences were not statistically significant. The regression model showed that the duration of cough increased with age (r2=0,08; p=0,0001). Conclusion: subjects with respiratory diseases account for a significant proportion of the demand for healthcare. The prevalence of respiratory symptoms is higher during the winter and the average duration of cough increases with age.

Objetivo: investigar la prevalencia de personas con síntomas respiratorios que buscan una unidad básica de salud, describiendo sus distribuciones de síntomas y factores correlacionados con las enfermedades respiratorias. Métodos: estudio transversal en una unidad básica de salud en Goiânia-GO. Por un año, se realizaron cuarenta y cuatro observaciones elegidas al azar, once de cada temporada. Para el análisis de los datos se utilizó chi-cuadrado, ANOVA, correlación y regresión robusta univariada. Resultados: de los 3.354 sujetos evaluados, 13,7% (458/3,354) tenían síntomas respiratorios. La tos fue el síntoma respiratorio más frecuente, presente en 91% (417/458). Considerando quien buscó la unidad de salud, 4,8% (161/3354) tuvieran tos durante dos semanas o más. La proporción de los síntomas respiratorios (tos, disnea y sibilancias) no difirió entre temporadas. La prevalencia de síntomas respiratorios que se encuentran en las cuatro estaciones (invierno, otoño, verano y primavera) fueron, respectivamente, 20%, 14%, 11,9% y 7,4%. La duración media de la tos en ancianos fue estadísticamente mayor que los otros grupos (p = 0,004). Los fumadores, ex-fumadores, con bajo peso, que informaron neumonía previa, asma o EPOC tenían duración media de la tos mayor, pero estas diferencias no fueron estadísticamente significativas. El modelo de regresión mostró una mayor duración de la tos con la edad (r2 = 0,08, p = 0,0001). Conclusión: las personas con enfermedades respiratorias representan una parte importante del cuidado de la unidad básica de salud. La prevalencia de síntomas respiratorios es mayor en invierno y la media de la tos aumenta con la edad.

Efeito da sazonalidade climática na ocorrência de sintomas respiratórios em uma cidade de clima tropical / Effect of seasonality on the occurrence of respiratory symptoms in a Brazilian city with a tropical climate

OBJETIVO: Avaliar o efeito da sazonalidade climática na ocorrência de sintomas respiratórios em uma cidade de clima tropical no Brasil. MÉTODOS: Estudo de corte transversal relacionando dados de indivíduos que procuraram assistência médica em uma Unidade Básica de Saúde na cidade de Goiânia (GO) com dados meteorológicos coletados diariamente. No intervalo de um ano, todos os pacientes que preenchiam os critérios de inclusão foram entrevistados em 44 dias distintos (11 em cada estação) escolhidos aleatoriamente. ANOVA foi usada para a comparação das médias das variáveis dependentes por estação. Correlação foi conduzida entre as variáveis dependentes e cada variável meteorológica. Os efeitos das variáveis meteorológicas foram analisados com um modelo de AutoRegressive Moving Average with eXogenous input (ARMAX, média móvel autorregressiva com entrada exógena). RESULTADOS: Dos 3.354 participantes, 494 (14,6 por cento) apresentavam sintomas respiratórios. A variação de temperatura não foi suficiente para provocar mudanças no número de indivíduos com sintomas respiratórios; porém, houve aumento desse número com baixos níveis de umidade no inverno, com diferença estatisticamente significativa entre as estações (p < 0,01). Foi observado que a média da umidade relativa mínima dos três dias que antecederam as observações correlacionou-se negativamente com o número de indivíduos com sintomas respiratórios (p = 0,04), e um modelo ARMAX incluindo a mesma variável apresentou um coeficiente estatisticamente significativo (p < 0,0001). CONCLUSÕES: Nesta amostra, o número de indivíduos com sintomas respiratórios aumentou significativamente com a redução da umidade relativa do ar, e esse aumento pôde ser previsto a partir de dados meteorológicos.

OBJECTIVE: To evaluate the effect that seasonality has on the occurrence of respiratory symptoms in a Brazilian city with a tropical climate. METHODS: This was a cross-sectional study, in which data related to subjects who sought outpatient treatment at a primary health care clinic in the city of Goiânia, Brazil, were correlated with daily meteorological data. Over a one-year period, all the patients who met the inclusion criteria were interviewed on 44 distinct, randomly selected days (11 days per season). We used ANOVA in order to compare the means of the dependent variables by season. Correlations were drawn between each dependent variable and each meteorological variable. The effects of the meteorological variables were analyzed with an AutoRegressive Moving Average with eXogenous input (ARMAX) model. RESULTS: Of the 3,354 participants, 494 (14.6 percent) had respiratory symptoms. Although temperature variation alone had no effect on the number of individuals with respiratory symptoms, the low levels of humidity during winter resulted in a statistically significant difference among the seasons (p < 0.01). The mean minimum relative humidity on the three days prior to the interviews correlated negatively with the number of subjects with respiratory symptoms (p = 0.04). An ARMAX model including the same variable showed a statistically significant coefficient (p < 0.0001). CONCLUSIONS: In this sample, the number of subjects with respiratory symptoms increased significantly when the relative humidity dropped, and this increase could be predicted using meteorological data.

Effect of seasonality on the occurrence of respiratory symptoms in a Brazilian city with a tropical climate.

OBJECTIVE: To evaluate the effect that seasonality has on the occurrence of respiratory symptoms in a Brazilian city with a tropical climate. METHODS: This was a cross-sectional study, in which data related to subjects who sought outpatient treatment at a primary health care clinic in the city of Goiânia, Brazil, were correlated with daily meteorological data. Over a one-year period, all the patients who met the inclusion criteria were interviewed on 44 distinct, randomly selected days (11 days per season). We used ANOVA in order to compare the means of the dependent variables by season. Correlations were drawn between each dependent variable and each meteorological variable. The effects of the meteorological variables were analyzed with an AutoRegressive Moving Average with eXogenous input (ARMAX) model. RESULTS: Of the 3,354 participants, 494 (14.6%) had respiratory symptoms. Although temperature variation alone had no effect on the number of individuals with respiratory symptoms, the low levels of humidity during winter resulted in a statistically significant difference among the seasons (p < 0.01). The mean minimum relative humidity on the three days prior to the interviews correlated negatively with the number of subjects with respiratory symptoms (p = 0.04). An ARMAX model including the same variable showed a statistically significant coefficient (p < 0.0001). CONCLUSIONS: In this sample, the number of subjects with respiratory symptoms increased significantly when the relative humidity dropped, and this increase could be predicted using meteorological data.