Modelação do efeito do frio extremo na saúde da população de Lisboa: contributos para um sistema de vigilância e alerta

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Main Author: Silva, Susana das Neves Pereira da
Publication Date: 2015
Format: Master thesis
Language: por
Source: Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
Download full: http://hdl.handle.net/10451/23030
Summary: Trabalho de projecto de mestrado, Bioestatística, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2016
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spelling Modelação do efeito do frio extremo na saúde da população de Lisboa: contributos para um sistema de vigilância e alertaMortalidadeFrioEfeitos desfasadosLisboaFRIESADLNMTrabalhos de projecto de mestrado - 2016Departamento de Estatística e Investigação OperacionalTrabalho de projecto de mestrado, Bioestatística, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2016Introdução Diversos estudos já reportaram a associação entre a temperatura ambiente e a mortalidade. Poucos estudos foram realizados, no entanto, especificamente, para o frio incluindo a comparação entre diversos índices meteorológicos. O presente estudo teve como objetivo avaliar os efeitos do frio na mortalidade da população de Lisboa durante o Inverno. Métodos Foram usados modelos lineares e não lineares de desfasamento distribuído (DLNM) para investigar os efeitos do frio na mortalidade por todas as causas e por doenças respiratórias e circulatórias, em diferentes desfasagens de tempo em Lisboa, e nos períodos de inverno (novembro a março) de 2002 a 2012. Foram comparados vários modelos a fim de comparar o desempenho entre diferentes índices meteorológicos (temperatura média, temperatura média e velocidade do vento, temperatura média e humidade, e temperatura windchill ). Todos os modelos foram ajustados para os efeitos de confundimento da atividade gripal. Resultados A relação entre a mortalidade e a temperatura aproxima-se da forma U ou V na série anual. Para o período de inverno a relação linear foi a que apresentou um melhor ajustamento para ambas as causas. Os resultados mostram que o efeito do frio não é imediato e persiste até entre 23 e 30 dias, enquanto que o efeito das temperaturas elevadas é imediato. O maior Risco Relativo cumulativo foi encontrado no modelo que considerou a temperatura windchill com um valor de 1.8 (IC95%: 1.7,2.0) para a mortalidade por todas as causas, e um valor of 2.0 (IC95%: 1.8,2.3) para a mortalidade por doenças dos aparelhos circulatório e respiratório. Conclusão As temperaturas baixas parecem representar um bom preditor da mortalidade em Lisboa, tendo sido encontrada uma maior associação entre o frio e a mortalidade por doenças dos aparelhos circulatório e respiratório. A temperatura windchill parece ser um melhor preditor da mortalidade que a temperatura média.Background Several studies have already reported the association between ambient temperature and mortality. However, few studies have been developed specifically for cold, making a comparison between different meteorological indices. The present study aimed to assess the health effects of cold temperature on mortality in Lisbon population during winter time. Methods A distributed lag linear and non-linear model (DLNM) was used to investigate the cold effects on mortality by all causes as well as, particularly, by circulatory and respiratory diseases, at different lags in Lisbon, in winter time (from November to March) between 2002 and 2012. A comparison of several models was accomplished in order to compare performance between meteorological indices combinations (mean temperature, mean temperature and wind speed, mean temperature and humidity, and winchill ). All models were adjusted for the confounding effects of u activity. Results An U or V -shaped relationship between temperature and mortality was observed for annual series. For winter time, the best _t was found for a linear relation between temperature and both mortality causes under study. The results show that cold effect was delayed and persisted for about 23 to 30 days, whereas hot effect was acute and lasted only 1 day. The highest cumulative relative risk for all cause mortality was found using windchill [1.8 (CI95%: 1.7,2.0)]. For mortality by circulatory and respiratory diseases the highest cumulative relative risk was also found using windchill [2.0 (CI95%: 1.8,2.3)]. Conclusion Cold temperature seemed to be a strong predictor of mortality in Lisbon, with the strongest association found between cold temperature and circulatory and respiratory mortality. Windchill temperature seemed to be a better predictor of mortality than mean temperature.Nunes, Maria Helena Mouriño Silva, 1969-Nunes, Baltazar, 1973-Repositório da Universidade de LisboaSilva, Susana das Neves Pereira da2016-03-15T11:14:40Z201620152016-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/23030TID:201167964porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)instname:FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiainstacron:RCAAP2025-03-17T13:27:30Zoai:repositorio.ulisboa.pt:10451/23030Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireinfo@rcaap.ptopendoar:https://opendoar.ac.uk/repository/71602025-05-29T02:45:02.184242Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) - FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiafalse
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