Submitted by Rosina Valeria Lanzellotti Mattiussi Teixeira (rosina.teixeira@unisantos.br) on 2015-09-04T13:59:35Z No. of bitstreams: 1 Marta Ligia Vieira Melo.pdf: 1225086 bytes, checksum: 0e07fe262353d695fce7c615745bf72a (MD5) / Made available in DSpace on 2015-09-04T13:59:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Marta Ligia Vieira Melo.pdf: 1225086 bytes, checksum: 0e07fe262353d695fce7c615745bf72a (MD5) Previous issue date: 2015-08-03 / Introduction: Air pollution in industrialized urban centers triggers numerous compromises on human health and its effects are associated with the increase in demand for health services. Objective: This study was designed to investigate the relationship between exposure to air pollution and elderly hospitalizations in the Sistema Único de Saúde (SUS) due to ischaemic heart disease (IHD) in São Paulo city, from 2000 to 2012, stratified by sex. Method: This is an ecological time series study. Daily records of PM10, CO, SO2, NO2, O3, minimum temperature and humidity average were obtained from the São Paulo State Environmental Company. Hospital admissions were obtained from SUS database (DATASUS). Generalized linear polynomial distributed lag model was used to assess the effect of pollutants on the outcome. The level of significance of 5%. Results: In São Paulo, all primary pollutants were associated with the outcome (acute and one day-lag). For instance, an interquartile range increase in PM10 (24.42 ¿g/m3) was associated with a 2.50% (95% CI: 1.56%-3.44%) in total, 2.89% (CI95%: 1.43%-4.35%) for men and a 3.31% (95% CI: 1.65%-4.98%) for women, in the same day of exposure. The effects of SO2 was observed in the same day and one lag day. An interquartile range increase of 7.48 ¿g/m3 was observed increase of 4.02% (IC 95%:3.09%¿4.95%) in total, 5,61% (95%CI: 4.16%-7.06%) for men and a 3.79% (CI95%: 2.13%-5.45%) for women, in the same day. An interquartile range increase in NO2 (51.89 ¿g/m3) was observed increase of 3.47% (95%CI: 2.57%-4.36%) in total, 4.52% (95%CI: 3.13%-5.92%) for men and 4.44% (95%CI: 2.87%-6.02%) for women, in the same day. For CO, an interquartile range increase (1.33ppm) was associated with a 1.35% (95%CI: 0.50%-2.21%) in total, 1,94% (95%CI: 0.62%-3.26%) for men and 1.84% (95%CI: 0.34%-3.34%) for women. Conclusion: Elevation in air pollutants were associated with increased risk of IHD. Proper environmental policy will be necessary to limit the impact of air pollution on IHD on the vulnerable population. / Introdução: A poluição atmosférica nos centros urbanos industrializados desencadeia inúmeros comprometimentos na saúde humana e os seus efeitos estão associados ao aumento na procura por serviços de saúde. Objetivo: Avaliar a relação entre a exposição a poluição do ar e internação de idosos no Sistema Único de Saúde (SUS) por doença isquêmica do coração (DIC) na cidade de São Paulo, de 2000 a 2012, estratificada por sexo. Método: Este é um estudo ecológico de séries temporais. Dados diários de PM10, CO, SO2, NO2, O3, temperatura mínima e umidade média foram obtidos da Companhia Ambiental do Estado de São Paulo (CETESB). Internações hospitalares foram obtidas no banco de dados do SUS (DATASUS). Foi realizada a análise descritiva, correlação de Pearson e utilizado o Modelo linear generalizado polinomial com defasagem distribuída para avaliar o efeito dos poluentes sobre as internações por DIC. O nível de significância de 5%. Resultados: Todos os poluentes primários estavam relacionados com o desfecho de interesse (efeito agudo ou defasado de um dia) em São Paulo. O aumento de um interquartil de PM10 (24,42 ¿g/m3) elevou as internações por DIC em 2,50% (IC95%: 1,56%-3,44%) para o grupo todo; em 2,89% (IC95%: 1,43%-4,35%) para idosos do sexo masculino e em 3,31% (IC95%: 1,65%-4,98%) para idosos do sexo feminino, no mesmo dia de exposição. Para o SO2 foi observado efeito agudo e defasado de um dia. Para cada aumento de um interquartil de 7,48 ¿g/m3 aumentou as internações por DIC em 4,02% (IC95%: 3,09%-4,95%) no total, e em 5,61% (IC95%: 4,16%-7,06%) para idosos do sexo masculino e em 3,79% (IC95%: 2,13%-5,45%) para o sexo feminino, no mesmo dia. O aumento de um interquartil no nível de NO2 (51,89 ¿g/m3) elevou as internações por DIC em 3,47% (IC95%: 2,57%-4,36%) no total, e em 4,52% (IC95%: 3,13%-5,92%) para idosos do sexo masculino e em 4,44% (IC95%: 2,87%-6,02%) para o sexo feminino, no mesmo dia. Para o CO, o aumento de um interquartil (1,33ppm) esteve relacionado com 1,35% (IC95%: 0,50%-2,21%) de aumento nas internações por DIC totais, 1,94% (IC95%: 0,62%-3,26%) para o sexo masculino e em 1,84% (IC95%: 0,34%-3,34%) para o sexo feminino. Conclusão: Aumentos nos níveis diários dos poluentes atmosféricos estiveram relacionados com risco aumentado de DIC. Uma Política ambiental adequada será necessária para limitar o impacto da poluição atmosférica na DIC em populações vulneráveis.

Este trabalho estuda o impacto de choques emocionais induzidos por resultados de jogos de futebol entre 2006 e 2016 no Brasil no comportamento violento dos indivíduos. Assume-se que o risco de violência pode ser modelado como função dos resultados das partidas. A hipótese chave é de que condicionando pelas probabilidades de vitória atribuídas aos times antes dos jogos, dadas pelos mercados de apostas, os resultados das partidas podem ser interpretados como aleatórios. Utiliza-se o fato de que torcidas de times de futebol do Brasil estão bem espalhadas ao longo dos municípios do país (e não apenas restritas ao estado de origem do time) para captar a proporção de pessoas atingidas por choques emocionais causados por partidas de futebol em determinado dia. O choque emocional é construído pela diferença entre a proporção de pessoas no município atingidas por choques positivos e a proporção atingida por choques negativos. Considera-se um choque o resultado da partida que foi muito diferente do previsto pelo mercado de apostas. O resultado encontrado indica que cada ponto percentual a mais no número de pessoas recebendo um choque negativo em determinado município eleva o número esperado de mortes por agressão em 0,08%. A análise extensiva do modelo indica que o efeito é mais intenso para óbitos masculinos, principalmente àqueles ocorridos na rua. O número de mortes femininas ocorridas em casa aumenta de forma significante diante de choques negativos. / This project studies the impact of emotional shocks induced by the results of brazilian soccer games in the period from 2006 from 2016 in the violent behavior of individuals. I assume the risk of violence being a function of the soccer games results. The key hypotesis is that conditional on the implied probabilities given by betting markets before the game, the actual results can be seen as random. I use the fact of soccer clubs distribution along the country being very spread, not only concentrated in the local state of the club (as happens in the NFL distribution of supporters) so I can mesure the proportion of people being affected by emotional shocks induced by soccer games in a given day. The emotional shock is given by the difference between the amount of individuals affected by positive shocks and the amount affected by negative shocks. I consider a schock when the result of the match differs from the predicted by the beting markets. The baseline result indicates that each 1 p.p. in the number of individuals receiving negative shocks in a given municipallity elevates the expected number of deaths caused by agressions in 0.08%. The model extension analysis indicates that the effect is more intensive for men death, mainly the ones occuring in the streets. The number of women deaths occuring at home elevates significantly when a negative shock occurs.

Submitted by Pedro Barros (pedro.silvabarros@ufpe.br) on 2018-08-17T21:52:46Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) TESE Elia Elisa Cia Alves.pdf: 3975280 bytes, checksum: 710f825f44e283318f61ee6c746f7ac8 (MD5) / Approved for entry into archive by Alice Araujo (alice.caraujo@ufpe.br) on 2018-08-24T22:45:53Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) TESE Elia Elisa Cia Alves.pdf: 3975280 bytes, checksum: 710f825f44e283318f61ee6c746f7ac8 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-24T22:45:53Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) TESE Elia Elisa Cia Alves.pdf: 3975280 bytes, checksum: 710f825f44e283318f61ee6c746f7ac8 (MD5) Previous issue date: 2017-05-03 / FACEPE / Este trabalho compreende uma abordagem abrangente de se analisar a temática da energia, através de uma ótica política. O objetivo é investigar os fatores, domésticos e internacionais, bem como os atores, externos, intermediários e internos, que motivaram a adoção de políticas de incentivo à geração de energia por fontes renováveis. Para isso, adota-se o método de análise misto, procedendo com pesquisa quantitativa, composta por uma análise econométrica em painel, seguida de análise qualitativa, a partir do estudo de caso do setor eólico brasileiro. A fase quantitativa detém-se na identificação das principais variáveis que culminaram na adoção de políticas de incentivo às energias renováveis entre os países. Foi empregado o Modelo de Regressão de Poisson com dados organizados em painel, para 194 países da amostra global, dos quais 102 são países em desenvolvimento, no período de 2005 a 2015. Dentre os resultados encontrados, seja do ponto de vista global, como a partir dos resultados das diferentes amostras analisadas, a hipótese da difusão de políticas foi confirmada (não rejeitada), com destaque para os mecanismos de socialização e competição, além de elementos domésticos, como a segurança energética. A etapa qualitativa da pesquisa consistiu no estudo do caso brasileiro. Por meio de um panorama histórico-institucional, investigam-se os atores e os mecanismos da difusão de políticas de energia de incentivo ao setor eólico no Brasil. Dentre os principais resultados, na fase de implementação de políticas, predominou o elemento doméstico de segurança energética (racionamento de energia), paralelamente a mecanismos internacionais, como a socialização (ao sediar a Rio-92 e sendo signatário do Protocolo de Kyoto) e o aprendizado com experiências de outros países que se tornaram referência para o marco regulatório brasileiro, com a adoção de um instrumento de sustentação de preço, do tipo feed in tarrifs (FITs). Já na fase de mudança de política, através da implementação do sistema de leilões, constatou-se a importância do aprendizado com países pioneiros do setor e da competição, com a queda nos custos de geração, propiciada pelo avanço tecnológico e pela crise de 2008. / This work comprises a comprehensive approach to analyze energy through a political perspective. The main goal is to investigate domestic and international factors, as well as the external, intermediary and internal actors, that motivated the adoption of policies to encourage the generation of energy by renewable sources. In order to achieve this, the mixed method analysis was employed, first with a quantitative model, and then a qualitative case study of the Brazilian wind sector. Based on a quantitative perspective, it was possible to identify the main variables that led to the adoption of policies to encourage renewable energies among countries. The Poisson Regression Model was employed to analyze a panel database of 194 countries, from which 102 developing countries, between 2005 to 2015. Both the global as well the results for different samples support the policy diffusion hypothesis, highlighting the mechanisms of learning and competition, besides domestic elements like energy security. A qualitative stage deepens the study of the Brazilian case. Through a historical-institutional panorama, it is investigated on the actors and mechanisms of diffusion of renewable energy policies to Brazil. Among the main results, in the policy implementation phase, the domestic energy security element was predominantly, concomitant with international diffusion mechanisms, such as a socialization (by hosting a Rio-92 and being a signatory to the Kyoto Protocol) and learning with experiences from other countries that have become reference for the Brazilian regulatory framework. The adoption of a price support instrument, like feed in tarrifs, FITs, is an example. At the policy change phase, through the implementation of an auction system, the mecanishms of learning, with the experience of pioneering countries, as well as competition were verified. Concerning this last factor, the technological advance and the crisis of 2008 propitiated a decrease in generation costs.

Orientador: Hildete Prisco Pinheiro / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-08T17:00:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Mendes_ClariceCamargo_M.pdf: 1127292 bytes, checksum: f015352011300a41bb50c17c81a49bb1 (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: Ao lidarmos com dados de contagem, uma abordagem possível é estimar um Modelo Linear Generalizado com distribuição de Poisson. Freqüentemente nestes modelos costuma surgir o problema da superdispersão, um fenômeno que aparece quando estamos diante de uma variabilidade dos dados maior do que a média. Temos basicamente três soluções para este problema: abordagem bayesiana, assumindo que o parâmetro do modelo possui uma distribuição de probabilidade; estimação por Quase-verossimilhança, incluindo um fator de dispersão diferente da unidade ou uma função de variância diversa e, finalmente, o emprego de modelos mistos, com a separação de efeitos fixos e aleatórios. Outra ocorrência comum para dados de contagem é encontrarmos amostras que apresentem um número excessivo de zeros. Detectamos a presença da superdispersão, mas agora ela é devida à ocorrência de mais valores zero na amostra do que seria esperado para dados que seguissem a distribuição de Poisson. Para este caso Lambert (1982) apresenta a chamada regressão de Poisson inflacionada de zeros (ZIP - Zero lnflated Poisson). Através de uma aplicação a dados reais, em estudo referente à alimentação de rãs da espécie Adenomera, identificamos os melhores modelos para explicar a quantidade de comida ingerida em função dos efeitos de sexo e da estação do ano. Utilizamos técnicas de diagnóstico para avaliar o impacto que uma determinada observação exerce na estimativa dos parâmetros. / Abstract: When one deals with count data, a possible approach is to fit a generalized linear model with Poisson distribution. Usually it may occur the problem of superdispersion, when the variability of the data is greater then the mean. There are three basic solutions to this problem: the Bayesian approach, when we assume that the parameter of the mo deI has a distribution of probability; the Quasilikelihood estimation, including a non-unitary dispersion parameter or a different variance function and, finally, the mixed models. Another possible occurrence to count data is the presence of samples with an excess of zeros. We detect the presence of the superdispersion, but now it is due to more zero counts than expected from the Poisson distribution. For this case, Lambert (1982) presents the Zero Infiated Poisson (ZIP) mode. As an application to real data, in the study of frogs' nourishment from the species Adenomera, we identify the best models to explain the quantity of swallowed food related to sex and season effects. We employ techniques of diagnosis to verify the impact of a specific observation in the parameter estimations / Mestrado / Bioestatistica / Mestre em Estatística

Os diversos fenômenos solares mostram que a sua atividade não é constante, sendo as manchas solares observadas em sua fotosfera um indicador de atividade do Sol. Os números dessas manchas seguem um ciclo de 11 anos que alterna entre máximos e mínimos; quanto maior o número de manchas, maior o número de erupções no Sol. A literatura médica vem mostrando algumas evidências de que a atividade solar possui alguma relação com a predisposição das pessoas a algumas doenças. As tempestades geomagnéticas são associadas a doenças cardiovasculares, mudanças na pressão arterial sistólica, gravidade da crise de enxaqueca, distúrbios psiquiátricos. As condições da atividade geomagnética são classificadas segundo Batista (2003) em uma escala de Calma, Transição, Ativo, Tempestade fraca, Tempestade intensa ou Tempestade muito intensa. No presente projeto de pesquisa, objetiva-se investigar a associação entre atividade geomagnética e internações diárias por infarto nos hospitais de Ribeirão Preto e região, no período de 1998 a 2007. A hipótese em estudo é que em dias de condições de atividade geomagnética muito perturbada, o número médio de internações por doenças isquêmicas do coração é maior. Para a análise dos dados foi utilizado o modelo de regressão de Poisson com função logarítmica com o auxílio do software SAS 9.2, utilizando o procedimento PROC GENMOD. Observa-se que há evidências de associação entre tempestades geomagnéticas e internações por IAM. / Numerous solar phenomena demonstrate that their activities are not continual, and sunspots noticed in their photosphere are considered an indicator by Suns activity. Numbers linked with these sunspots follow an eleven-year cycle, which alternates between high and low, it means, the greater the number of sunspots, the greater the number of Sun eruptions. Medical Literature has produced evidences that solar activity has some association with people predisposing to some diseases. Geomagnetic storms are related with cardiovascular disease, changes in systolic blood pressure, severity and psychiatric disorders. According to Batista (2003), geomagnetic activity conditions are categorized on a scale of Quiet, Transition, Acting, Weak Storm, Intense Storm or Very Intense Storm. This study intends to investigate the association between geomagnetic activity and daily hospitalization by acute myocardial infarction (AMI) in Ribeirão Preto and its region from 1998 to 2007. The hypothesis being studied is that: day which has unquiet geomagnetic condition, the average number of hospitalizations originated by ischemic heart disease is higher. In order to get on with data analysis, it was used Poissons regression model, with logarithmic function through SAS 9.2, using PROC GENMOD procedure. In consequence, it is observed that there are evidences between geomagnetic storms and hospitalizations by AMI.

O conhecimento antecipado das condições meteorológicas poderá ajudar a sociedade a evitar prejuízos e desperdícios de recursos humanos e materiais. Portanto, o objetivo deste estudo foi obter a partir de uma análise estatística um modelo capaz de predizer internações a partir dos dados de poluição do ar e índices biometeorológicos. Para isso, foram utilizados dados diários de 1997 a 2000, referentes à cidade de São Paulo. Os dados de internações por doenças respiratórias foram divididos em três categorias: AVAS (Afecções Vias Aéreas Superiores), AVAI (Afecções das Vias Aéreas Inferiores) e IP (Influenza e Pneumonia), estes dados foram obtidos junto ao Ministério da Saúde. Os dados referentes à poluição foram obtidos junto à CETESB (Companhia de Tecnologia de Saneamento Ambiental) e os dados meteorológicos foram obtidos da estação meteorológica do Parque Estadual das Fontes do Ipiranga. Os índices de conforto térmico foram descritos com base em variáveis meteorológicas. Através de uma metodologia estatística de Regressão de Poisson e Análise de Componentes Principais (ACP), encontraram-se modelos estatísticos capazes de prever em média internações por doenças respiratórias. Esses modelos foram nomeados MBCS (Modelo Brasileiro de Clima e Saúde). A ACP foi utilizada a fim de corroborar a modelagem de regressão. Os resultados encontrados mostraram associação entre AVAS e SO2, CO (ambos sem defasagem) e com o índice biometeorológico TEv4 (com defasagem de 4 dias). Os resultados chamam atenção para o SO2 que, mesmo muito abaixo do padrão de qualidade do ar recomendado, ainda provoca acréscimos nas internações. Para as AVAI, os resultados mostram associações entre os poluentes MP10, O3 (ambos sem defasagem) e TEv4 (com 3 dias defasamento). Com relação à IP, as variáveis que se mostraram relacionadas foram MP10 (sem defasagem) e TEv4 (com 3 dias defasagem). Para verificar o skill do modelo, utilizou-se o ano de 2001. Os modelos apresentaram erro médio de 15% para AVAS, 30% para AVAI e 44% para IP com relação à previsão das internações. No que diz respeito a ACP, esta concorda com o que foi encontrado na modelagem de Poisson. Porém para AVAI e IP, os escores dos poluentes e dos índices deverão ser usados separadamente. Estes resultados mostram que o MBCS poderá ser utilizado para previsão de internação, contribuindo para políticas públicas e os meios de comunicação, ajudando nas tomadas de decisões e evitando desperdícios econômicos e humanos. / The meteorological condition knowledge can provide society prejudice prevention regarding human and material resources. Therefore, the aim of this study the statistical modeling in order to prevent internment of morbidity based on air pollution and meteorological variability. The whole 1997 to 2000 at the city of São Paulo. The morbidity data was divided in to three categories: AVAS (upper respiratory airway diseases), AVAI (lower respiratory airway diseases) and IP (Influenza and Pneumonia). These data were obtained from Brazilian Heath Ministry. Air pollution data were obtained from CETESB (Environmental agency) and meteorological data from Parque Estadual das Fontes do Ipiranga. Thermal comfort indexes were also used based on meteorological variables. Poisson regression models as well as Principal Component (PC) models were used in order to evaluate the data through statistical methodology. These models were nominated MBCS (Brazilian Climate and Health Model). Scores from PC statistical analysis were also used in order to compare to multiple regression models. As the first results, AVAS modeling presents association with SO2, CO (both without time lag) and the TEv4- a biometeorological index (with 4 days time lag). SO2 presents interesting result due to the fact that it is below the recommended standard, but it still causes AVAS morbidity. Concerning AVAI results, the variables which explain the morbidity were the pollutants MP10, O3 (both without lag) and TEv4 (with 3 days lag). Regarding to the skill of the models, AVAS model presents a 15% average error; AVAI model, 30% and IP model, 44%, during year of 2001. PC analysis corroborated the Poisson models. Regarding PC more weight for AVAS was pollutants. Already AVAI and IP more weight was biometeorological indexes and meteorological variables. The risk results used scores was similar to the MMRP. However for AVAI and IP, the scores of the pollutants and scores of the indexes should be used individually. These results indicate these models can be used as a forecasting internment program, contributing on the public and media decisions, avoiding economical and human unnecessary wastes.

Os diversos fenômenos solares mostram que a sua atividade não é constante, sendo as manchas solares observadas em sua fotosfera um indicador de atividade do Sol. Os números dessas manchas seguem um ciclo de 11 anos que alterna entre máximos e mínimos; quanto maior o número de manchas, maior o número de erupções no Sol. A literatura médica vem mostrando algumas evidências de que a atividade solar possui alguma relação com a predisposição das pessoas a algumas doenças. As tempestades geomagnéticas são associadas a doenças cardiovasculares, mudanças na pressão arterial sistólica, gravidade da crise de enxaqueca, distúrbios psiquiátricos. As condições da atividade geomagnética são classificadas segundo Batista (2003) em uma escala de Calma, Transição, Ativo, Tempestade fraca, Tempestade intensa ou Tempestade muito intensa. No presente projeto de pesquisa, objetiva-se investigar a associação entre atividade geomagnética e internações diárias por infarto nos hospitais de Ribeirão Preto e região, no período de 1998 a 2007. A hipótese em estudo é que em dias de condições de atividade geomagnética muito perturbada, o número médio de internações por doenças isquêmicas do coração é maior. Para a análise dos dados foi utilizado o modelo de regressão de Poisson com função logarítmica com o auxílio do software SAS 9.2, utilizando o procedimento PROC GENMOD. Observa-se que há evidências de associação entre tempestades geomagnéticas e internações por IAM. / Numerous solar phenomena demonstrate that their activities are not continual, and sunspots noticed in their photosphere are considered an indicator by Suns activity. Numbers linked with these sunspots follow an eleven-year cycle, which alternates between high and low, it means, the greater the number of sunspots, the greater the number of Sun eruptions. Medical Literature has produced evidences that solar activity has some association with people predisposing to some diseases. Geomagnetic storms are related with cardiovascular disease, changes in systolic blood pressure, severity and psychiatric disorders. According to Batista (2003), geomagnetic activity conditions are categorized on a scale of Quiet, Transition, Acting, Weak Storm, Intense Storm or Very Intense Storm. This study intends to investigate the association between geomagnetic activity and daily hospitalization by acute myocardial infarction (AMI) in Ribeirão Preto and its region from 1998 to 2007. The hypothesis being studied is that: day which has unquiet geomagnetic condition, the average number of hospitalizations originated by ischemic heart disease is higher. In order to get on with data analysis, it was used Poissons regression model, with logarithmic function through SAS 9.2, using PROC GENMOD procedure. In consequence, it is observed that there are evidences between geomagnetic storms and hospitalizations by AMI.

Submitted by Maria Medeiros (maria.dilva1@ufcg.edu.br) on 2018-06-08T11:39:56Z No. of bitstreams: 1 JULLIANNA VITÓRIO VIEIRA DE AZEVEDO - DISSERTAÇÃO (PPGRN) 2015.pdf: 2576177 bytes, checksum: a2d2205824cb66d177cc7165ce092601 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-08T11:39:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JULLIANNA VITÓRIO VIEIRA DE AZEVEDO - DISSERTAÇÃO (PPGRN) 2015.pdf: 2576177 bytes, checksum: a2d2205824cb66d177cc7165ce092601 (MD5) Previous issue date: 2015-02-27 / Neste trabalho objetivou-se avaliar os efeitos das variações sazonais do clima na incidência de doenças respiratórias por influenza (PI) na população idosa de 65 anos ou mais nas localidades de Campina Grande, Região Metropolitana de João Pessoa (RMJP), Monteiro e Patos. Para isso, foram usados modelos lineares generalizados a partir da regressão de Poisson para relacionar a variável dependente configurada como os registros de internações por causas associadas à influenza e as variáveis independentes (precipitação pluvial, temperatura média do ar e umidade relativa do ar), para análise das relações instituídas pela modelagem foi aplicada a análise de variância ANOVA com nível de significância de 0,05 para determinar que variáveis independentes eram mais significativas na modelagem. Também foram analisados os resíduos gerados pelo ajuste dos modelos no intuito de identificar a distribuição que melhor se ajustasse aos dados. Foi aplicado o teste não-paramétrico de Mann-Kendall para análise de tendência da série temporal de internações por causas associadas a influenza como também o teste de raiz unitária de Dick-Fuller (DF) para análise de estacionariedade. Assim determinada às características da série temporal foi aplicada a metodologia de Box e Jenkins (1976), foi utilizado neste estudo o modelo ARIMA e para avaliação dos modelos autoregressivos gerados aplicou-se os índices penalizadores AIC (Akaike’s Information Criterion) e o BIC (Bayesian Information Criterion). Toda análise estática foi realizada no software R. De forma geral pode-se verificar que os maiores picos de internações por PI ocorrem no outono e inverno. Portanto, esses resultados sugerem uma associação entre o frio e as internações por PI. Na maioria dos municípios em estudo, a elevação das taxas de morbidade por influenza e causas associadas na faixa etária de 65 anos ou mais demonstram uma possível ausência de efeito das campanhas de vacinação. A modelagem estatística se apresentou como alternativa na análise e previsão de casos de internações por PI, contribuindo para políticas públicas, ajudando nas tomadas de decisão evitando desperdícios econômicos e humanos. / This work aimed to evaluate the effects of seasonal climatic variations in the incidence of respiratory diseases by influenza (PI) in the elderly population in the cities of Campina Grande, metropolitan region of João Pessoa (RMJP), Monteiro and Patos. Generalized linear models from the linear Poisson regression to relate the dependent variable set to the records of hospitalizations for causes associated with influenza and the independent variables (rainfall, average air temperature and relative humidity) to analyze the relations established by modeling has been used. Aditionally, was applied ANOVA variance test with a significance level of 0.05 of probability to determine which independent variables is more significant. Also the residual generated by adjusting the models in order to identify the distribution that best fitted the data were analyzed. The nonparametric Mann-Kendall trend analysis for the time series of hospitalizations for causes associated with influenza as well as the unit root test Dick-Fuller (DF) for stationary analysis was applied. Once determined the time series characteristics was applied to the methodology Box and Jenkins (1976), was used in this study ARIMA model and evaluation of the autoregressive models generated applied to the punitive indices AIC (Akaike's Information Criterion) and BIC (Bayesian Information Criterion). All static analysis was performed using R software. In general is possible to identify that the highest peaks of hospitalizations for PI occur in autumn and winter. Therefore, these results suggest an association between the cold and hospitalizations for IP. In most municipalities studied, the increase in morbidity rates for influenza and associated causes aged 65 and over show a possible lack of effect of vaccination campaigns. The statistical model is presented as an alternative in the analysis and prediction of cases of hospitalization due to IP, contributing to public policy, helping in decision-making avoiding economic and human losses.

Submitted by Katia Cristina Cota Mantovani null (katia@fatecguaratingueta.edu.br) on 2016-08-23T14:28:37Z No. of bitstreams: 1 tese_KatiaMantovani.pdf: 1972577 bytes, checksum: 56514cea4c0da9c655ca3f8dc9e25719 (MD5) / Approved for entry into archive by Juliano Benedito Ferreira (julianoferreira@reitoria.unesp.br) on 2016-08-26T14:13:18Z (GMT) No. of bitstreams: 1 mantovani_kcc_dr_guara.pdf: 1972577 bytes, checksum: 56514cea4c0da9c655ca3f8dc9e25719 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-26T14:13:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 mantovani_kcc_dr_guara.pdf: 1972577 bytes, checksum: 56514cea4c0da9c655ca3f8dc9e25719 (MD5) Previous issue date: 2016-06-27 / Uma das principais causas de internação por infarto agudo do miocárdio é a poluição do ar. Os efeitos na saúde devido à exposição aos poluentes atmosféricos e à baixa qualidade do ar vêm causando um aumento nas internações hospitalares. Esse estudo teve como objetivo estimar a associação entre o Infarto Agudo do Miocárdio (IAM) e outras doenças isquêmicas do coração (DIC) e a exposição de PM2,5 ajustados pelos poluentes O3, CO e NO2 sobre as internações hospitalares da rede pública no município de São José do Rio Preto – SP, em todas as faixas etárias, estratificado por sexos, no período de 01 de janeiro de 2012 a 31 de dezembro de 2012, de acordo com a estrutura de defasagens (lags). A metodologia utilizada fundamenta-se na pesquisa de estudo ecológico de série temporal. A variável dependente considerada foi o número de internações hospitalares por IAM e outras DIC, CID 10, correspondentes aos códigos I20 a I 25.9, cujos dados foram obtidos pelo DATASUS. As variáveis independentes consideradas foram a concentração diária de poluentes PM2,5, O3, CO e NO2, temperatura e umidade relativa (CCATT-BRAMS). Ajustes por tendência temporal e efeitos do calendário foram incluídos no modelo. Foi calculado o Risco Relativo de internação utilizando Modelo de Regressão de Poisson. Na análise unipoluente, devido a um incremento interquartil (25%-75%) para o PM2,5 (3,1 μg/m3), observou-se, respectivamente, um aumento de 9,5% e 11,1% no aumento de internações para a o sexo masculino e sexo feminino, respectivamente. E na análise multipoluente (PM2,5, O3, CO e NO2), também com incremento interquartil, observou-se um aumento de 21% para o conjunto de ambos os sexos. Os gastos com o excesso de internações por IAM e DICs chega a cerca a mais de R$ 1,1 milhão, verificou-se portanto que é possível estudar a associação entre algumas das doenças cardiovasculares e poluentes estimados do modelo matemático CATT-BRAMS. / One of the main causes of hospitalization for acute myocardial infarction is air pollution. The health effects due to exposure to air pollution and poor air quality are causing hospital admission increase. This study aimed to estimate the association between PM2.5 exposure adjusted by pollutants O3, CO and NO2 and hospital admissions for Acute Myocardial Infarction (AMI) and other ischemic heart disease ( IHD ) in public in the city of Sao Jose do Rio Preto, in all age groups stratified by gender in the period of January 1st 2012 to December 31st 2012 according to the lag structure (lags). The methodology is based on ecological research study of temporal series. The dependent variable was considered the number of hospital admissions for Acute Myocardial Infarction and other ischemic heart disease ICD-10 codes I20 at I25.9, whose data were obtained by DATASUS. The independent variables were the daily concentration of PM2.5 pollutants, O3, CO and NO2, extracted temperature and relative humidity of CCATT-BRAMS. Adjustments for time trend and calendar effects were included in model. It calculated the relative risk of hospitalization using Poisson regression model. In unipollutant analysis due to a interquartile increase (25% -75%) to the PM2.5 (3.1 µg/m3) were observed respectively, an increase of 9.5% and 11.1% increase admissions for males and females, respectively. And in multipollutant analysis (PM2.5, O3, CO and NO2) with interquartile also increased, there was an increase of 13.8% to the whole of both sexes. Spending on excess hospitalizations for AMI and DICs reaches about more than R$ 1.1 million, so it is possible to study the association between cardiovascular disease and estimated pollutants mathematical model CATTBRAMS.

O conhecimento antecipado das condições meteorológicas poderá ajudar a sociedade a evitar prejuízos e desperdícios de recursos humanos e materiais. Portanto, o objetivo deste estudo foi obter a partir de uma análise estatística um modelo capaz de predizer internações a partir dos dados de poluição do ar e índices biometeorológicos. Para isso, foram utilizados dados diários de 1997 a 2000, referentes à cidade de São Paulo. Os dados de internações por doenças respiratórias foram divididos em três categorias: AVAS (Afecções Vias Aéreas Superiores), AVAI (Afecções das Vias Aéreas Inferiores) e IP (Influenza e Pneumonia), estes dados foram obtidos junto ao Ministério da Saúde. Os dados referentes à poluição foram obtidos junto à CETESB (Companhia de Tecnologia de Saneamento Ambiental) e os dados meteorológicos foram obtidos da estação meteorológica do Parque Estadual das Fontes do Ipiranga. Os índices de conforto térmico foram descritos com base em variáveis meteorológicas. Através de uma metodologia estatística de Regressão de Poisson e Análise de Componentes Principais (ACP), encontraram-se modelos estatísticos capazes de prever em média internações por doenças respiratórias. Esses modelos foram nomeados MBCS (Modelo Brasileiro de Clima e Saúde). A ACP foi utilizada a fim de corroborar a modelagem de regressão. Os resultados encontrados mostraram associação entre AVAS e SO2, CO (ambos sem defasagem) e com o índice biometeorológico TEv4 (com defasagem de 4 dias). Os resultados chamam atenção para o SO2 que, mesmo muito abaixo do padrão de qualidade do ar recomendado, ainda provoca acréscimos nas internações. Para as AVAI, os resultados mostram associações entre os poluentes MP10, O3 (ambos sem defasagem) e TEv4 (com 3 dias defasamento). Com relação à IP, as variáveis que se mostraram relacionadas foram MP10 (sem defasagem) e TEv4 (com 3 dias defasagem). Para verificar o skill do modelo, utilizou-se o ano de 2001. Os modelos apresentaram erro médio de 15% para AVAS, 30% para AVAI e 44% para IP com relação à previsão das internações. No que diz respeito a ACP, esta concorda com o que foi encontrado na modelagem de Poisson. Porém para AVAI e IP, os escores dos poluentes e dos índices deverão ser usados separadamente. Estes resultados mostram que o MBCS poderá ser utilizado para previsão de internação, contribuindo para políticas públicas e os meios de comunicação, ajudando nas tomadas de decisões e evitando desperdícios econômicos e humanos. / The meteorological condition knowledge can provide society prejudice prevention regarding human and material resources. Therefore, the aim of this study the statistical modeling in order to prevent internment of morbidity based on air pollution and meteorological variability. The whole 1997 to 2000 at the city of São Paulo. The morbidity data was divided in to three categories: AVAS (upper respiratory airway diseases), AVAI (lower respiratory airway diseases) and IP (Influenza and Pneumonia). These data were obtained from Brazilian Heath Ministry. Air pollution data were obtained from CETESB (Environmental agency) and meteorological data from Parque Estadual das Fontes do Ipiranga. Thermal comfort indexes were also used based on meteorological variables. Poisson regression models as well as Principal Component (PC) models were used in order to evaluate the data through statistical methodology. These models were nominated MBCS (Brazilian Climate and Health Model). Scores from PC statistical analysis were also used in order to compare to multiple regression models. As the first results, AVAS modeling presents association with SO2, CO (both without time lag) and the TEv4- a biometeorological index (with 4 days time lag). SO2 presents interesting result due to the fact that it is below the recommended standard, but it still causes AVAS morbidity. Concerning AVAI results, the variables which explain the morbidity were the pollutants MP10, O3 (both without lag) and TEv4 (with 3 days lag). Regarding to the skill of the models, AVAS model presents a 15% average error; AVAI model, 30% and IP model, 44%, during year of 2001. PC analysis corroborated the Poisson models. Regarding PC more weight for AVAS was pollutants. Already AVAI and IP more weight was biometeorological indexes and meteorological variables. The risk results used scores was similar to the MMRP. However for AVAI and IP, the scores of the pollutants and scores of the indexes should be used individually. These results indicate these models can be used as a forecasting internment program, contributing on the public and media decisions, avoiding economical and human unnecessary wastes.