Air pollution and its impacts on health in Vitoria, Espirito Santo, Brazil.

OBJECTIVE: To analyze the impact of air pollution on respiratory and cardiovascular morbidity of children and adults in the city of Vitoria, state of Espirito Santo.
METHODS: A study was carried out using time-series models via Poisson regression from hospitalization and pollutant data in Vitoria, ES, Southeastern Brazil, from 2001 to 2006. Fine particulate matter (PM10), sulfur dioxide (SO2), and ozone (O3) were tested as independent variables in simple and cumulative lags of up to five days. Temperature, humidity and variables indicating weekdays and city holidays were added as control variables in the models.
RESULTS: For each increment of 10 µg/m3 of the pollutants PM10, SO2, and O3, the percentage of relative risk (%RR) for hospitalizations due to total respiratory diseases increased 9.67 (95%CI 11.84-7.54), 6.98 (95%CI 9.98-4.17) and 1.93 (95%CI 2.95-0.93), respectively. We found %RR = 6.60 (95%CI 9.53-3.75), %RR = 5.19 (95%CI 9.01-1.5), and %RR = 3.68 (95%CI 5.07-2.31) for respiratory diseases in children under the age of five years for PM10, SO2, and O3, respectively. Cardiovascular diseases showed a significant relationship with O3, with %RR = 2.11 (95%CI 3.18-1.06).
CONCLUSIONS: Respiratory diseases presented a stronger and more consistent relationship with the pollutants researched in Vitoria. A better dose-response relationship was observed when using cumulative lags in polynomial distributed lag models.

INTRODUCTION

The effects of air pollution on health are detected in several cities around the world. This led the World Health Organization (WHO) to propose reduction targets from decreasing Air Quality Guidelines, replacing the previous regulations, in force until 2005 . Studies on the impact of air pollution on health in Latin American countries yield results similar to those in other locations in the world . Most studies refers to air pollutants resulting primarily or secondarily from burning fossil fuels: fine particulate matter (PM10), sulfur dioxide (SO2), carbon monoxide (CO), nitrogen oxides (NOx), and ozone (O3). As for health outcomes, respiratory and cardiovascular diseases are the ones most commonly associated with air pollution .

Vitoria is part of a geographical area of great urbanization called Greater Vitoria metropolitan area. It is the fourth most populous city of the Espirito Santo state (327,801 inhabitants in a 98 km2 area) according to data collected by the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE) in 2010. It is surrounded by a river island called Vitoria Bay. It has two ports that are a part of the largest port complex in Brazil (Port of Vitoria and Port of Tubarao). Since 2000, the city has had an Rede Automática de Monitoramento da Qualidade do Ar (RAMQAR – Automatic Air Quality Monitoring Network ). This RAMQAR has three stations (Figure 1) and measures the parameters of PM10, SO2, O3, CO, and hydrocarbons in the neighborhoods of Jardim Camburi, Enseada do Sua, and Vitoria Centro . Carapina station, located in a municipality close to Vitoria, monitors the meteorological parameters, in addition to measuring PM10.

Figure 1

Air quality monitoring stations. Vitoria, ES, Southeastern Brazil.

Large industrial projects were implemented in the Greater Vitoria Region since the early 1970s, and industry was identified as the main source of pollution in the area . According to the same source, the growth of car fleet and real-estate projects has changed the area profile in recent years. An inventory of sources carried out by the Instituto Estadual de Meio Ambiente e Recursos Hídricos (IEMA – Institute for Environment and Water Resources of Espirito Santo) in 2011 indicates dust resuspension (68.0%), which has various origins, industries (21.0%), and vehicles (4.0%) as the main causes for PM10 levels. Industrial emissions accounted for almost all SO2 emission to the atmosphere and for more than half of NOx emission, and a small relative share for hydrocarbon emission. In turn, vehicles were the main responsible for emitting CO and hydrocarbons (around 50.0%) . Data collected by the IBGE Cities website in 2005 indicate an 83,859 car fleet, with an increasing trend, reaching 124,534 in 2014 of a total of 191,143 vehicles in all modes .

Publications on the effects of air pollution in several Brazilian cities use different approaches, which has prevented comparisons between findings. Aiming at contributing to this comparison, the methodology used in this study was applied to various Brazilian cities that have air quality monitoring. This study aimed at estimating the risk of illness due to respiratory and cardiovascular diseases and its relation to air pollution in Vitoria.

METHODS

Data of hospital admissions according to place of residence were obtained in the Hospital Information System (HIS) of DATASUS from 2001 to 2006 for the city of Vitoria, from an information website created for the Projeto de Avaliação de Impacto da Poluição do Ar nas Cidades Brasileiras (Air Pollution Impact in Brazilian Cities Assessment Project). The project aimed at measuring the impact of air pollution on health, using the same methodology for various locations, and exploring environmental monitoring models.

The website refers to the Autorizações de Internação Hospitalar (AIH – Hospital Admission Authorizations) systematized by the Department of Computer Science of the Brazilian Unified Health System (SUS), obtained from DATASUS. The bases were grouped per day, i.e., daily counts of hospital admissions due to the investigated causes: respiratory diseases (ICD10: J00-J99) at all ages (TRD), respiratory diseases (ICD10: J00-J99) in children under the age of five years (CRD), and cardiovascular diseases (ICD10: I00-I99) in adults over 39 years old (CVD), used as dependent variables in the models. The pollutant variables were grouped according to monitoring stations and meteorological variables in the same website. Meteorological and pollutant data from three monitoring stations in the city of Vitoria, provided by IEMA, were grouped in daily averages for PM10 and SO2, and the largest 8h-concentration for O3, minimizing losses in case the stations were considered individually. The bases were evaluated for information continuity, accepting losses of up to 15.0% of days in the period for each environmental variable. The concentration values of PM10, O3, and SO2 were used as exposure variables, and temperature and relative humidity as controls.

Using the data provided by the website as a source of information, a time-series analysis was performed with the ares library developed for the R application , using the same methodology applied in cities that have joined the project. For each participating municipality, explanatory models were created for the counts of hospital admissions due to causes studied over time. The proposed models are part of the class of Generalized Additive Models (GAM), with the option of Poisson regression. In this class of models, the average daily number of health events was described as the sum of functions of explanatory variables. The terms whose association with the outcome was linear, e.g., weekdays and holidays, were included in the model multiplied by a slope. Variables that were nonlinearly related to the outcome were included in the model by smooth functions, e.g., splines, according to the equation:

in which Y t and X 1t are the numbers of morbid events and the level of a given pollutant on day t, respectively; X are the predictor variables, including time, and S are the smoothing functions, using natural splines. When indicator variables for weekdays and national or local holidays were added, its significance was tested. Holidays with significance of up to 0.09 were grouped according to the direction of the effect: positive or negative. In the time-series modeling process, the aim was to minimize the Akaike Information Criterion (AIC) and optimize the Partial Autocorrelation Function (PACF).

After building the working model (Core Model) containing all control variables and checking their suitability, pollutants in lags of up to five days (simple lag) were added individually. The cumulative effect in that period was also analyzed from a polynomial distributed lag model. This model, in addition to considering the latency of the effect of pollutants, minimizes the instability in the estimation process, typical of analyses that use multiple lags .

The effect was estimated for each pollutant linearly added to the working model, providing the percentage of relative risk (%RR) for each increment of 10 µg/m . This is derived from RR using the following formula: %RR = (e 10β - 1)*100. This amount expresses the percentage change in the average number of hospital admissions for a variation of 10 µg/m in pollutant concentration. A 5% significance level was assumed in all estimates.

RESULTS

We found a smaller number of child admissions, with an average of two per day due to respiratory diseases. Losses of meteorological and pollutant data were below 15.0% from January 2001 to December 2006, a limit established as acceptable for the period (Table 1).

Table 1

Basic descriptive parameters. Vitoria, ES, Southeastern Brazil, 2001-2006.

Parameter	Number of days with data	na	Average	SD	min	max	p25	p50	p75
Total respiratory diseases	2,191	0	3.9	2.4	0	15.0	2.0	4.0	5.0
Respiratory diseases in children < 5 years	2,191	0	2.1	1.7	0	10.0	1.0	2.0	3.0
Cardiovascular diseases in adults > 39 years	2,191	0	3.7	2.5	0	15.0	2.0	30	5.0
PM10	2,164	27.0	27.1	7.0	6.5	61.0	22.5	26.67	31.0
O3	1,917	274.0	45.2	17.3	0	119.0	33.0	44.0	56.0
SO2	2,154	370	11.7	5.5	1.0	54.0	8.0	11.0	15.0
T (°C)	2,166	25.0	24.4	2.5	16.8	30.4	22.48	24.4	26.4
RH (%)	2,157	34.0	78.8	5.8	57.8	95.5	74.8	78.6	82.6

na: number of days without information; PM10: particulate matter smaller than 10µ; O3: ozone; SO2: sulfur dioxide; T: temperature in degrees Celsius; RH: relative humidity

PM10: particulate matter smaller than 10μ; O3: ozone; SO2: sulfur dioxide

Despite the characteristic seasonality of pollutants, annual PM10 averages remained constant and around 27 µg/m3 in the period. SO2 showed an increasing trend, with levels ranging from 5.87 µg/m3 in 2001 to 14.06 µg/m3 in 2006. Ozone data showed discontinuity between 2005 and 2006 because of problems in the monitoring station, not allowing trend observation (Figure 2).

Figure 2

Daily pollutant levels (PM10, SO2, and Ozone). Vitoria, ES, Southeastern Brazil, 2001-2006.

Residue analysis indicated a good adjustment of the model for researched outcomes. Even with the small number of hospital admissions due to respiratory diseases in children under the age of five years, the distribution of standardized residues compared with the normal distribution in quantiles was similar to the distribution for cardiovascular and all respiratory diseases.

Upon adding pollutants in simple lag in the models, a significant relationship was found for PM10 at lag 0 with %RR = 4.40 (95%CI 0.64-8.23) when analyzing TRD. A relationship was found at lag 2 for CRD: %RR = 2.55 (95%CI 0.08-5.08) also for O3. Cardiovascular diseases were not related to any of the pollutants studied in this lag structure. Table 2 presents %RR of the polynomial distributed lag model from zero to five days for increments of 10 µg/m3 in pollutant levels and their overall value. The overall value reached high levels in the period for hospital admissions due to total respiratory diseases and in children under the age of five years. CVD were related only to ozone.

Table 2

Percentage of relative risk* and 95% confidence interval for hospital admissions due to total respiratory diseases. respiratory diseases in children under the age of five years. and cardiovascular diseases in adults over 39 years old. Vitoria. ES. Southeastern Brazil. 2001-2006.

Pollutant	Lag	TRD			CRD < 5 years			CVD > 39 years
		%RR	95%CI		%RR	95%CI		%RR	95%CI
PM10	Current day	1.52	-1.85	5.02	0.27	-4.34	5.09	-1.55	-4.87	1.88
	1-day lag	2.11	0.12	4.13	1.43	-1.28	4.22	-0.14	-2.12	1.88
	2-day lag	2.26	0.37	4.18	1.97	-0.62	4.62	0.66	-1.23	2.6
	2-day lag	1.98	0.15	3.85	1.87	-0.65	4.45	0.84	-1.02	2.75
	2-day lag	1.28	-0.43	3.03	1.13	-1.23	3.56	0.39	-1.39	2.2
	2-day lag	0.16	-2.74	3.16	-0.22	-4.23	3.95	-0.68	-3.62	2.35
	Cumulative 5 days	9.67	7.54	11.84	6.60	3.75	9.53	-0.49	-2.46	1.52
O3	Current day	-0.50	-2.32	1.34	0.33	-2.13	2.86	1.03	-0.88	2.98
	1-day lag	0.08	-0.91	1.07	0.84	-0.49	2.2	0.26	-0.77	1.3
	2-day lag	0.47	-0.49	1.43	1.06	-0.23	2.36	-0.14	-1.13	0.87
	2-day lag	0.67	-0.27	1.63	0.96	-0.32	2.26	-0.16	-1.14	0.83
	2-day lag	0.69	-0.24	1.63	0.57	-0.68	1.83	0.19	-0.76	1.16
	2-day lag	0.52	-1.19	2.25	-0.13	-2.41	2.21	0.92	-0.86	2.73
	Cumulative 5 days	1.93	0.93	2.95	3.68	2.31	5.07	2.11	1.06	3.18
SO2	Current day	1.36	-3.4	6.35	-0.25	-6.53	6.44	-5.21	-9.88	-0.31
	1-day lag	0.20	-2.44	2.91	0.55	-2.98	4.2	-2.1	-4.83	0.72
	2-day lag	-0.15	-2.74	2.5	1.08	-2.38	4.66	0.37	-2.39	3.2
	2-day lag	0.29	-2.29	2.94	1.34	-2.11	4.91	2.13	-0.65	4.98
	2-day lag	1.53	-0.97	4.09	1.33	-1.99	4.76	3.14	0.45	5.9
	2-day lag	3.61	-0.87	8.29	1.04	-4.81	7.25	3.38	-1.34	8.33
	Cumulative 5 days	6.98	4.17	9.88	5.19	1.5	9.01	1.42	-1.41	4.34

PM10: particulate matter smaller than 10µ; O3: ozone; SO2: sulfur dioxide; TRD: Hospital admissions due to total respiratory diseases; CRD < 5 years: Hospital admissions due to respiratory diseases in children under the age of five years; CVD > 39 years: Hospital admissions due to cardiovascular diseases in adults over 39 years old

* Expresses the percentage change in the average daily number of hospital admissions for a variation of 10 µg/m3 in the pollutant concentration.

DISCUSSION

Health outcomes presented a more robust and consistent relationship when considering the cumulative effects of pollutants from zero to five days in Vitoria. Hospital admissions due to total respiratory diseases and respiratory diseases in children under the age of five years were related to all researched pollutants, most strongly associated with PM10. Admissions due to cardiovascular diseases were associated only to variations in ozone levels. The results expressed in %RR indicate how much the average daily number of admissions increases for each increment of 10 µg/m3 of the pollutant.

The PM10 levels (27 µg/m3) in Vitoria from 2001 to 2006 remained below the annual average of 50 µg/m3 of the air quality standards proposed by the Brazilian National Environmental Council (CONAMA), and close to the 20 µg/m3 recommended by WHO guidelines. Nevertheless, the effect of air pollution was found on residents of Vitoria. This supports the WHO recommendation to always seek lower exposure levels for health protection, even in cities of little pollution, as the dose-response relationship is linear when the effects of air pollutants are analyzed without a safe dose , . Vitoria has a mixed exposure characteristic (industry and vehicles contribute to pollutant levels) and must have a PM10 composition different from other urban centers where vehicles predominate. To understand the effects of each type of exposure source, speciation studies on particulate matter are required, but this is not available in the location.

Although a period of more data completion was considered for the study, gaps in the information on ozone levels were noted. These gaps, although within tolerable limits according to the criteria established by the authors, are found on a single period of 2005, which may have influenced the results of the analysis of this pollutant.

Among the pollutants, PM10 presents the most frequent and consistent relationship with cardiovascular and respiratory tract diseases, although it is not always possible to separate the effects of other pollutants, as they are all present in the air we breathe . A review study on the mechanisms of action of PM10 indicates the onset of oxidative stress and the systemic inflammatory process that may be related to the anatomical and physiological lung remodeling and the atherosclerotic process . We found a relationship between respiratory diseases and PM10 in Vitoria. This pollutant was not related to hospital admissions due to cardiovascular diseases.

Bell et al. performed a meta-analysis of time-series studies and found a relationship between ozone and overall mortality and mortality due to cardiovascular diseases considering American cities and other locations. Deaths from respiratory diseases were not associated with ozone levels. In a recent publication of 34 studies evaluating the effects of PM10, PM2,5, CO, NO2, SO2, and O3 on myocardial infarction, no significant relationship was found between the latter pollutant and this outcome . Exposure to ozone was significantly associated to hospital admissions due to respiratory diseases in children , and cardiovascular diseases in adults over 39 years old living in Cubatao, on the coast of the state of Sao Paulo . In the city of Sao Paulo, this relationship was observed for respiratory diseases in children, with a weaker association than the one found in this study. In Sao Paulo, the risk of admissions was evaluated for increments of 10 µg/m3, which allowed the comparison with our findings .

The literature shows that effects on health continue to be detected even in low exposure to sulfur dioxide . This should become a greater concern in Vitoria, as an increasing trend of this pollutant was observed in the studied period. This trend persisted, as noted in the Relatório Anual de Qualidade do Ar de Vitória de 2013 (2013 Annual Vitoria Air Quality Report), which analyzed the past 10 years.

In a literature survey on effects of air pollution on the health of residents of Vitoria, three publications were found. The first one explores the attributable proportion of deaths due to respiratory diseases in the elderly and children in the Brazilian urban population, including Vitoria, by the application of the coefficient of dose-response relationship in time-series studies performed in the cities of Rio de Janeiro and Sao Paulo. The second one analyzes the rates of outpatient care for asthma according to Vitoria neighborhoods. The third one explores time-series models – both those already established in the literature and principal component analysis. With the two approaches, the authors aim at establishing a dose-response relationship between pollutants and hospital admissions in children, indicating a better suitability of the model and the pollution impact when using principal component analysis. With this approach, %RR = 3.00 was found for the increment of 10.49 µg/m of PM10, while the %RR obtained from the conventional approach was 2.00 for the same pollutant increment. While it is difficult to compare when using different analysis methodology, this study found the highest estimate for children under the age of five years, with %RR = 6.6 for each increment of 10 µg/m of PM10, when considering the cumulative effect of zero to five days.

The AIH information system does not represent the totality of hospitalizations in Brazil. It refers to services paid by the Brazilian Unified Health System and its coverage varies among states. The information system of the Comunicação de Internação Hospitalar (CIH – Hospital Admission Communications), which has a record of admissions in hospitals not covered by SUS, is available on DATASUS from 2008 on. The CIH accounted for 16.9% of hospitalizations in Vitoria in 2008. Estimating from this proportion, this study may have used more than 80.0% of the hospitalizations in the city. However, interpreting the results requires caution. They should be considered as the impact of air pollution on admissions recorded in hospitals related to by SUS.

Studies aimed at measuring the impact of pollution on health are a tool used by Health Surveillance technicians to discuss prevention and control activities with regulatory agencies or the judiciary . On the one hand, the health sector has little legal power to require measures to correct the contamination of the environment. On the other, it has instruments that allow measuring the damage caused by this contamination in the population, although these are complex measurement techniques that are not always accessible to primary care services.

The Brazilian Ministry of Health proposes assessing and monitoring damage to health caused by air pollution using time-series studies as a surveillance activity . In a recent study , PM10 was proposed as an exposure indicator and hospital admissions due to respiratory diseases as an effect indicator for the purposes of monitoring impacts of air pollution on health in Brazilian cities. Since the health sector does not have legal mechanisms for air pollution control, its contribution to the implementation of policies involves quantifying the impact of pollution on people’s disease burden. Although they only measure the acute effects of air pollution, time-series studies can be used to raise awareness of managers and the population, supporting the adoption of policies aimed at improving the air we breathe. The environmental area of Vitoria can use these studies to advance the air quality control policies in the city. Encouraging the continuity and diversity of approaches that aim at relating harsh environmental conditions to their impacts on health is not only desirable, but necessary for structuring Environmental Health in Brazil and Latin America as a whole.

INTRODUÇÃO

Os efeitos da poluição do ar na saúde são detectados em diversas cidades no mundo. Isso levou a Organização Mundial da Saúde (OMS) a propor metas de redução a partir de Padrões de Qualidade do Ar decrescentes, em substituição à regulamentação anterior, vigente até o ano de 2005 . Os estudos de impacto da poluição do ar na saúde nos países da América Latina chegam a resultados similares àqueles nas demais localidades no mundo . A maior parte dos estudos se refere a poluentes atmosféricos decorrentes primária ou secundariamente da queima de combustíveis fósseis: material particulado fino (PM10), dióxido de enxofre (SO2), monóxido de carbono (CO), óxidos de nitrogênio (NOx) e ozônio (O3). Quanto aos desfechos de saúde, as doenças respiratórias e cardiovasculares são as mais comumente relacionadas à contaminação atmosférica .

Vitória integra uma área geográfica de grande urbanização denominada região metropolitana da Grande Vitória. É a quarta cidade mais populosa do Espírito Santo (327.801 habitantes, numa área de 98 km2) segundo dados do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) de 2010. É cercada pela Baia de Vitória, uma ilha do tipo fluviomarinho. Possui dois portos que fazem parte do maior complexo portuário do Brasil (Porto de Vitória e Porto do Tubarão). A cidade conta com uma rede automática de monitoramento da qualidade do ar (RAMQAR) desde 2000. Essa RAMQAR tem três estações (Figura 1) e mede os parâmetros PM10, SO2, O3, CO e hidrocarbonetos nos bairros de Jardim Camburi, Enseada do Suá e Vitória Centro . A estação de Carapina, em município próximo de Vitória, além da mensuração do PM10, realiza o monitoramento de parâmetros meteorológicos.

Figura 1

Estações de monitoramento da qualidade do ar. Vitória, ES.

Grandes projetos industriais foram implantados na Região da Grande Vitória desde o início da década de 1970, e a indústria era apontada como a principal fonte de poluição da área . De acordo com a mesma fonte, o crescimento da frota veicular e empreendimentos imobiliários têm alterado o perfil da região nos últimos anos. Inventário de fontes realizado pelo Instituto Estadual de Meio Ambiente e Recursos Hídricos (IEMA) em 2011 levanta a importância da ressuspensão de poeira (68,0%), que tem origens diversas, das indústrias (21,0%) e dos veículos (4,0%), como principais responsáveis pelos níveis de PM10. As emissões industriais foram responsáveis por quase toda a emissão de SO2 para a atmosfera e por mais da metade dos NOx, e teve pequena participação relativa para os hidrocarbonetos. Por sua vez, os veículos foram os principais responsáveis pelas emissões de CO e hidrocarbonetos (em torno de 50,0%) . Dados do Portal Cidades do IBGE de 2005 indicam uma frota de 83.859 automóveis, com tendência crescente, chegando a 124.534 em 2014, de um total de 191.143 veículos em todas as modalidades .

Publicações acerca dos efeitos da poluição atmosférica em várias cidades brasileiras utilizam abordagens diferentes entre si, o que não tem permitido comparações entre os achados. A metodologia utilizada neste estudo foi aplicada às diversas cidades brasileiras que contam com monitoramento da qualidade do ar, buscando dar subsídios para comparação entre os achados. O presente trabalho teve por objetivo estimar o risco de adoecimento por doenças respiratórias e cardiovasculares e sua relação com a poluição do ar em Vitória.

MÉTODOS

Dados de internações hospitalares segundo local de residência foram obtidos do Sistema de Informações Hospitalares (SIH) do Datasus de 2001 a 2006 para o município de Vitória, a partir de um portal de informações construído para o Projeto de Avaliação de Impacto da Poluição do Ar nas Cidades Brasileiras. O projeto tinha como objetivos a mensuração do impacto da poluição do ar na saúde, utilizando a mesma metodologia para as diversas localidades, e a exploração de modelos de vigilância ambiental.

O portal refere-se às Autorizações de Internação Hospitalar (AIH) sistematizadas pelo Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (SUS), obtidos do Datasus. As bases foram agrupadas por dia, ou seja, contagens diárias de internações pelas causas investigadas: doenças respiratórias (CID10: J00-J99) em todas as idades (DRT); doenças respiratórias (CID10: J00-J99) em menores de cinco anos (DRC) e doenças cardiovasculares (CID10: I00-I99) em maiores de 39 anos (DCV), utilizadas como variáveis dependentes nos modelos. As variáveis de poluentes foram agregadas segundo estações de monitoramento e variáveis meteorológicas no mesmo portal. Os dados meteorológicos e de poluentes das três estações de monitoramento da cidade de Vitória, cedidos pelo IEMA, foram agregados em médias diárias para o PM10 e SO2 e a maior concentração de 8h para o O3, minimizando as perdas caso se considerassem as estações individualmente. As bases foram avaliadas quanto à continuidade das informações, aceitando-se perdas de no máximo 15,0% dos dias no período para cada variável ambiental. Os valores das concentrações de PM10, O3 e SO2 foram utilizados como variável de exposição e a temperatura e a umidade relativa do ar, como controles.

Tendo como fonte de informação os dados consolidados no portal, foi realizada análise de séries temporais com a biblioteca ares desenvolvida para o aplicativo R , utilizando metodologia comum para as cidades que aderiram ao projeto. Para cada município participante, foram construídos modelos explicativos para contagens de internações pelas causas estudadas ao longo do tempo. Os modelos propostos pertenceram à classe de Modelos Aditivos Generalizados (GAM), com a opção de regressão de Poisson. Nessa classe de modelos, o número médio diário dos eventos de saúde era descrito como soma de funções das variáveis explicativas. Termos cuja associação com o desfecho era linear, por exemplo, dias da semana e feriados, entraram no modelo multiplicados por um coeficiente angular. Variáveis que se relacionaram com o desfecho de forma não linear entraram no modelo por meio de funções suaves, por exemplo, splines, segundo a equação:

em que Y e X são os números de eventos mórbidos e o nível de um dado poluente no dia t, respectivamente; X são as variáveis preditoras, que inclui o tempo, e S são as funções de suavização, utilizando natural splines. Quando foram acrescentadas variáveis indicadoras para os dias da semana e feriados nacionais ou locais, testou-se sua significância. Os feriados com significância de até 0,09 foram agrupados segundo a direção do seu efeito: positiva ou negativa. No processo de modelagem da série temporal buscou-se minimizar o Critério de Informação de Akaike (AIC) e otimizar a Função de Auto Correlação Parcial (PACF).

Após a construção do modelo de trabalho (Core Model) contendo todas as variáveis de controle e da verificação de sua adequação, foram introduzidos, individualmente, os poluentes em defasagens de até cinco dias (lag simples). Foi analisado também o efeito cumulativo nesse período, a partir de um modelo polinomial de defasagens distribuídas. Esse modelo, além de considerar a latência do efeito dos poluentes, minimiza a instabilidade no processo de estimação, próprio das análises que utilizam múltiplas defasagens .

O efeito foi estimado para cada poluente introduzido ao modelo de trabalho de forma linear, fornecendo o risco relativo percentual (RR%) para cada incremento de 10 μg/m3. Este é derivado a partir do RR, utilizando-se a seguinte fórmula: RR% = (e 10 β - 1)*100. Essa quantidade expressa a variação percentual no número médio de internações hospitalares para a variação de 10 µg/m3 na concentração do poluente. Foi assumido o nível de significância de 5% em todas as estimativas.

RESULTADOS

Foi encontrado menor número de internações em crianças, com média de duas internações por dia para doenças respiratórias. As perdas de dados meteorológicos e de poluentes estiveram abaixo de 15,0% de janeiro de 2001 a dezembro de 2006, limite estabelecido como aceitável para o período (Tabela 1).

Tabela 1

Parâmetros descritivos básicos. Vitória, ES, 2001-2006.

Parâmetro	Número de dias com dados	na	Média	DP	mín	máx	p25	p50	p75
Doenças respiratórias totais	2.191	0	3,9	2,4	0	15,0	2,0	4,0	5,0
Doenças respiratórias em < 5 anos	2.191	0	2,1	1,7	0	10,0	1,0	2,0	3,0
Doenças cardiovasculares em > 39 anos	2.191	0	3,7	2,5	0	15,0	2,0	30	5,0
PM10	2.164	27,0	27,1	7,0	6,5	61,0	22,5	26,67	31,0
O3	1.917	274,0	45,2	17,3	0	119,0	33,0	44,0	56,0
SO2	2.154	370	11,7	5,5	1,0	54,0	8,0	11,0	15,0
T (oC)	2.166	25,0	24,4	2,5	16,8	30,4	22,48	24,4	26,4
UR (%)	2.157	34,0	78,8	5,8	57,8	95,5	74,8	78,6	82,6

na: número de dias sem informação; PM10: material particulado menor que 10µ; O3: ozônio; SO2: dióxido de enxofre; T: temperatura em graus Celsius; UR: umidade relativa do ar

Apesar da sazonalidade característica dos poluentes, as médias anuais do PM10 mantiveram-se constantes e em torno de 27 µg/m3 no período. O SO2 apresentou tendência crescente, com níveis variando de 5,87 µg/m3 em 2001 a 14,06 µg/m3 em 2006. Os dados de ozônio apresentam descontinuidade entre 2005 e 2006, por problemas na estação de monitoramento, e não permitiram a observação de tendência (Figura 2).

Figura 2

Níveis diários de poluentes (PM10, SO2 e Ozônio). Vitória, ES, 2001-2006.

A análise de resíduos indicou bom ajuste do modelo para os desfechos pesquisados. Mesmo com o pequeno número de internações por doenças respiratórias em menores de cinco anos, a distribuição dos resíduos padronizados comparada à distribuição normal em quantis foi similar à distribuição para as doenças cardiovasculares e para todas as respiratórias.

Quando da introdução dos poluentes em defasagem simples nos modelos, foi encontrada relação significativa para o PM10 no lag 0 com RR% de 4,40 (IC95% 0,64-8,23), quando se analisaram as DRT. Foi encontrada relação no lag 2 para as DRC: RR% = 2,55 (IC95% 0,08-5,08) também para o O3. As doenças cardiovasculares não foram relacionadas a qualquer dos poluentes estudados nessa estrutura de defasagem. A Tabela 2 apresenta os RR% do modelo polinomial de defasagens distribuídas de zero a cinco dias para incrementos de 10 µg/m3 nos níveis de poluentes e seu valor global. O valor global alcançou níveis elevados no período para as internações por doenças respiratórias totais e em menores de cinco anos. As DCV relacionaram-se apenas com o ozônio.

Tabela 2

Risco Relativo percentual* e IC95% para internações por doenças respiratórias totais, doenças respiratórias em menores de cinco anos e doenças cardiovasculares em maiores de 39 anos. Vitória, ES, 2001-2006.

Poluente	Defasagem	DAR Totais			DAR < 5 anos			DCV > 39 anos
		RR%	IC95%		RR%	IC95%		RR%	IC95%
PM10	Dia corrente	1,52	-1,85	5,02	0,27	-4,34	5,09	-1,55	-4,87	1,88
	Defasagem de 1 dia	2,11	0,12	4,13	1,43	-1,28	4,22	-0,14	-2,12	1,88
	Defasagem de 2 dias	2,26	0,37	4,18	1,97	-0,62	4,62	0,66	-1,23	2,6
	Defasagem de 2 dias	1,98	0,15	3,85	1,87	-0,65	4,45	0,84	-1,02	2,75
	Defasagem de 2 dias	1,28	-0,43	3,03	1,13	-1,23	3,56	0,39	-1,39	2,2
	Defasagem de 2 dias	0,16	-2,74	3,16	-0,22	-4,23	3,95	-0,68	-3,62	2,35
	Acumulado 5 dias	9,67	7,54	11,84	6,60	3,75	9,53	-0,49	-2,46	1,52
O3	Dia corrente	-0,50	-2,32	1,34	0,33	-2,13	2,86	1,03	-0,88	2,98
	Defasagem de 1 dia	0,08	-0,91	1,07	0,84	-0,49	2,2	0,26	-0,77	1,3
	Defasagem de 2 dias	0,47	-0,49	1,43	1,06	-0,23	2,36	-0,14	-1,13	0,87
	Defasagem de 2 dias	0,67	-0,27	1,63	0,96	-0,32	2,26	-0,16	-1,14	0,83
	Defasagem de 2 dias	0,69	-0,24	1,63	0,57	-0,68	1,83	0,19	-0,76	1,16
	Defasagem de 2 dias	0,52	-1,19	2,25	-0,13	-2,41	2,21	0,92	-0,86	2,73
	Acumulado 5 dias	1,93	0,93	2,95	3,68	2,31	5,07	2,11	1,06	3,18
SO2	Dia corrente	1,36	-3,4	6,35	-0,25	-6,53	6,44	-5,21	-9,88	-0,31
	Defasagem de 1 dia	0,20	-2,44	2,91	0,55	-2,98	4,2	-2,1	-4,83	0,72
	Defasagem de 2 dias	-0,15	-2,74	2,5	1,08	-2,38	4,66	0,37	-2,39	3,2
	Defasagem de 2 dias	0,29	-2,29	2,94	1,34	-2,11	4,91	2,13	-0,65	4,98
	Defasagem de 2 dias	1,53	-0,97	4,09	1,33	-1,99	4,76	3,14	0,45	5,9
	Defasagem de 2 dias	3,61	-0,87	8,29	1,04	-4,81	7,25	3,38	-1,34	8,33
	Acumulado 5 dias	6,98	4,17	9,88	5,19	1,5	9,01	1,42	-1,41	4,34

DAR Totais: Internações por doenças respiratórias totais; DAR < 5 anos: Internações por doenças respiratórias em menores de cinco anos; DCV > 39 anos: Internações por doenças cardiovasculares em maiores de 39 anos; PM10: material particulado menor que 10µ; O3: ozônio; SO2: dióxido de enxofre

* Expressa a variação percentual no número médio diário de internações hospitalares para uma variação de 10 µg/m3 na concentração do poluente.

DISCUSSÃO

Os desfechos de saúde apresentaram relação mais robusta e constante quando se consideraram os efeitos acumulados dos poluentes de zero a cinco dias em Vitória. As internações por doenças respiratórias totais e doenças respiratórias em menores de cinco anos foram relacionadas a todos os poluentes pesquisados, com maior força de associação com o PM10. As internações por doenças cardiovasculares estiveram associadas apenas às variações nos níveis de ozônio. Os resultados expressos em RR% traduzem o quanto aumenta o número médio diário de internações para cada incremento de 10 µg/m3 do poluente.

Os níveis de PM10 (27 µg/m3) em Vitória de 2001 a 2006 mantiveram-se abaixo dos Padrões de Qualidade do ar de média anual propostos pelo Conselho Nacional de Meio Ambiente (CONAMA) de 50 µg/m3, e próximos da recomendação guia da OMS de 20 µg/m3. Apesar disso, foi encontrado efeito da poluição do ar nos moradores de Vitória. Isso corrobora as recomendações da OMS de que se deve buscar sempre os menores níveis de exposição para proteção da saúde, mesmo em cidades pouco poluídas, visto que a relação dose resposta é linear quando se analisam os efeitos dos contaminantes atmosféricos, sem dose segura , . Vitória possui característica mista de exposição (indústria e veículos contribuem com os níveis e de poluentes) e deve ter composição de PM10 diferente de outros centros urbanos onde predominam veículos. O entendimento dos efeitos de cada tipo de fonte de exposição passa por estudos de especiação do material particulado, não disponíveis na localidade.

Embora se tenha considerado para estudo um período com maior completude de dados, observou-se lacuna nas informações dos níveis de ozônio. Essas lacunas, apesar de dentro de limites toleráveis segundo os critérios estabelecidos pelos autores, concentram-se em um único período de 2005, o que pode ter influenciado os resultados das análises desse poluente.

Dentre os poluentes, o PM10 apresenta relação mais frequente e consistente com as doenças do aparelho respiratório e cardiovascular, embora nem sempre seja possível separar os efeitos dos demais poluentes, uma vez que todos estão presentes no ar que respiramos . Estudo de revisão sobre os mecanismos de ação do PM10 aponta para o desencadeamento de stress oxidativo e processo inflamatório sistêmico que podem estar relacionados ao remodelamento anatômico e fisiológico do pulmão e com o processo de aterosclerose . Encontramos relação entre as doenças respiratórias e o PM10 em Vitória. Esse poluente não esteve relacionado às internações por doenças cardiovasculares.

Bell et al. realizaram metanálise de estudos de séries temporais e encontraram relação entre ozônio e mortalidade geral e por doenças cardiovasculares, quando consideradas cidades americanas e de outras localidades. As mortes por doenças respiratórias não foram associadas aos níveis de ozônio. Em recente publicação de 34 estudos avaliando os efeitos do PM10, PM2,5, CO, NO2, SO2 e O3 no infarto do miocárdio, não foi encontrada relação significativa entre os níveis do último poluente e este desfecho . Foi encontrada associação significativa entre exposição ao ozônio e internações por doenças respiratórias em crianças , e cardiovasculares em maiores de 39 anos residentes em Cubatão, SP . Em São Paulo, SP, essa relação foi observada para doenças respiratórias em crianças, com força de associação menor que a do presente estudo. Em São Paulo, avaliou-se o risco de internações para incrementos de 10 µg/m , o que permitiu comparação com nossos achados .

A literatura mostra que os efeitos na saúde continuam a ser detectados mesmo em baixas exposições a dióxido de enxofre . Isso deve constituir-se em preocupação maior em Vitória, uma vez que se observou tendência de aumento desse poluente no período analisado. Essa tendência persistiu, como referido no Relatório Anual de Qualidade do Ar de Vitória de 2013 em análise dos últimos 10 anos.

Em levantamento da literatura sobre efeitos da poluição do ar na saúde dos residentes de Vitória, foram encontradas três publicações. A primeira explora a proporção atribuível de óbitos por doenças respiratórias em idosos e crianças na população urbana do Brasil, incluindo Vitória, a partir da aplicação do coeficiente de relação dose-resposta de estudos de séries temporais realizados no Rio de Janeiro, RJ, e São Paulo. A segunda analisa as taxas de atendimento ambulatorial por asma segundo bairros de Vitória. A terceira explora modelos de séries temporais, de um lado aqueles já consagrados na literatura e de outro, utilizando a análise de componentes principais. Os autores buscam estabelecer a relação dose resposta entre poluentes e internações em crianças a partir das duas abordagens, apontando para melhor adequação do modelo e do impacto do poluente quando se utiliza a análise de componentes principais. Com essa abordagem, foi encontrado RR% = 3,00 para o incremento de 10,49 µg/m3 de PM10, enquanto o RR% obtido a partir da abordagem convencional foi de 2,00 para o mesmo incremento do poluente. Embora seja difícil a comparação quando se utiliza metodologia de análise diversa, o presente estudo chegou a estimativa mais elevada para crianças menores de cinco anos, com RR% = 6,6 para cada incremento de 10 µg/m3 de PM10, quando considerado o efeito acumulado de zero a cinco dias.

O sistema de informações das AIH não representa a totalidade de hospitalizações do Brasil. Refere-se aos serviços pagos pelo Sistema Único de Saúde e sua cobertura é variável entre os estados da federação. O sistema de informações da Comunicação de Internação Hospitalar (CIH), que conta com o registro de internações dos hospitais não conveniados ao SUS, está disponível no Datasus a partir de 2008. As CIH corresponderam a 16,9% das hospitalizações em Vitória em 2008. Mantendo-se esta proporção, o presente estudo pode ter utilizado mais de 80,0% das hospitalizações da cidade. No entanto, deve-se ter cautela ao interpretar os resultados. Eles devem ser considerados como o impacto da poluição do ar nas internações registradas nos hospitais conveniados ao SUS.

Os estudos que visam medir o impacto da poluição na saúde são uma ferramenta dos técnicos de Vigilância em Saúde para discutir atividades de prevenção e controle com órgãos regulamentadores ou com o poder judiciário . Por um lado, o setor saúde conta com pouca competência legal para exigir dos poluidores medidas que visem corrigir a contaminação do meio ambiente. Por outro, conta com instrumentos que lhe permitem medir os danos provocados por essa contaminação na população, embora com técnicas de aferição complexas, nem sempre acessíveis aos serviços de atenção básica.

A avaliação e acompanhamento dos danos à saúde provocados pela contaminação do ar utilizando estudos de séries temporais é proposta como atividade de vigilância pelo Ministério da Saúde . Em estudo recente , o PM10 foi proposto como indicador de exposição e as internações por doenças respiratórias como indicador de efeito para fins de vigilância dos impactos da poluição do ar na saúde nas cidades brasileiras. Uma vez que o setor saúde não dispõe de mecanismos legais para o controle da poluição atmosférica, sua contribuição no estabelecimento de políticas passa pela quantificação do impacto da poluição na carga de doenças da população. Os estudos de séries temporais, embora medindo apenas os efeitos agudos da poluição do ar, podem ser utilizados para a conscientização dos gestores e das pessoas corroborando a adoção de políticas que visem a melhoria do ar que respiramos. A área ambiental de Vitória pode utilizar esses estudos para avançar nas políticas de controle da qualidade do ar da cidade. O estímulo à continuidade e diversificação de abordagens que visem relacionar as condições ambientais adversas a seus impactos na saúde é não só desejável, mas necessário para a estruturação tanto da Saúde Ambiental no Brasil como da América Latina como um todo.