Componentes principais e modelagem linear generalizada na associação entre atendimento hospitalar e poluição do ar
AUTOR(ES)
Souza, Juliana Bottoni de, Reisen, Valdério Anselmo, Santos, Jane Méri, Franco, Glaura Conceição
FONTE
Rev. Saúde Pública
DATA DE PUBLICAÇÃO
2014-06
RESUMO
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.
ASSUNTO(S)
poluição do ar, efeitos adversos admissão do paciente hospitalização doenças respiratórias, epidemiologia estudos de séries temporais estudos ecológicos
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