Climate changes and their effects in the public health: use of poisson regression models

Abstract

In this paper, we analyze the daily number of hospitalizations in São Paulo City, Brazil, in the period of January 01, 2002 to December 31, 2005. This data set relates to pneumonia, coronary ischemic diseases, diabetes and chronic diseases in different age categories. In order to verify the effect of climate changes the following covariates are considered: atmosphere pressure, air humidity, temperature, year season and also a covariate related to the week day when the hospitalization occurred. The possible effects of the assumed covariates in the number of hospitalization are studied using a Poisson regression model in the presence or not of a random effect which captures the possible correlation among the hospitalization accounting for the different age categories in the same day and the extra-Poisson variability for the longitudinal data. The inferences of interest are obtained using the Bayesian paradigm and MCMC (Markov chain Monte Carlo) methods.<br>Neste artigo, analisamos os dados relativos aos números diários de hospitalizações na cidade de São Paulo, Brasil no período de 01/01/2002 a 31/12/2005 devido a pneumonia, doenças isquêmicas, diabetes e doenças crônicas e de acordo com a faixa etária. Com o objetivo de estudar o efeito de mudanças climáticas são consideradas algumas covariáveis climáticas os índices diários de pressão atmosférica, umidade do ar, temperatura e estação do ano, e uma covariável relacionada ao dia da semana da ocorrência de hospitalização. Para verificar os efeitos das covariáveis nas respostas dadas pelo numero de hospitalizações, consideramos um modelo de regressão de Poisson na presença ou não de um efeito aleatório que captura a possível correlação entre as contagens para as faixas etárias de um mesmo dia e a variabilidade extra-poisson para os dados longitudinais. As inferências de interesse são obtidas usando o paradigma bayesiano e métodos de simulação MCMC (Monte Carlo em Cadeias de Markov)

Perfil de idosos admitidos em serviço de fisioterapia frente à sazonalidade

“…O município no qual o presente estudo foi realizado tem predomínio do clima subtropical de altitude, que se caracteriza por inverno seco, com temperaturas médias mínimas de 8°C e verão ameno, com médias máximas de 26°C [18]. Estudos prévios observaram que as variações térmicas podem influenciar o aumento da morbidade e de hospitalizações em indivíduos acima de 60 anos [9,10], especialmente em baixas temperaturas [5,7]. Esses achados concordam com o presente estudo, que detectou maior porcentagem de encaminhamentos nos meses de baixa temperatura.…”

“…As doenças endêmicas dos idosos podem ser relacionadas com fatores geográficos. Essa população é mais vulnerável às mudanças climáticas, geologia e relevo, bem como à diminuição da qualidade do ar e às perturbações por eventos climáticos extremos [8][9][10][11]. Temperaturas extremamente altas provocam a incidência de choques térmicos, exaustão e câimbras pelo calor.…”

“…Temperaturas extremamente altas provocam a incidência de choques térmicos, exaustão e câimbras pelo calor. Por outro lado, temperaturas extremamente baixas podem causar hipotermia e agravar males como artrite, sinusite, doenças respiratórias e enrijecimento das articulações [5][6][7][10][11][12].…”