Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2013 |
Autor(a) principal: |
Souza, Amaury de |
Orientador(a): |
Fernandes, Widinei Alves |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Tese
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/2181
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Resumo: |
O conhecimento antecipado das condições meteorológicas pode ajudar a sociedade a evitar a degradação da natureza assim como prevenir doenças do aparelho respiratório. O objetivo deste estudo é realizar uma análise estatística e através dela criar um modelo capaz de predizer internações devido a doenças respiratórias, usando dados de poluição do ar e índices biometeorológicos, conhecidos como índices de conforto térmico humano (CTH). O estudo utilizou dados diários de internações por afecções das vias aéreas com diagnóstico de doenças respiratórias, concentração de ozônio (O3), dados de precipitação, temperatura do ar, umidade e velocidade dos ventos de 2004 a 2010 referentes à cidade de Campo Grande no Mato Grosso do Sul. Foram calculados os índices de CTH índice de Temperatura Efetiva (TE) e o índice de Temperatura Efetiva com Vento (TEV) com base nas variáveis meteorológicas. Através da metodologia estatística de Modelos Lineares Generalizados (MLG) usando a Regressão de Poisson chegou-se a um modelo capaz de prever as internações por doenças respiratórias. Os resultados encontrados mostraram associações entre o número de internações e o O3 com defasagem de 4 dias e com o índice TEV MED também com defasagem de 3 dias. O aumento da concentração de O3 provoca um aumento nas internações e o risco relativo das pessoas expostas a este poluente contrair doenças respiratórias é maior do que daqueles que não se expõem. Já o conforto térmico provocado pelo aumento do índice TEV MED atua como fator de proteção para o n° de internações visto que o risco relativo diminui com o aumento deste índice. O modelo é satisfatório, visto que conseguiu mostrar que as variáveis ambientais podem ser usadas para estimar internações hospitalares. |