Efeitos da cobertura de solo e poluição do ar no risco de nascimentos prematuros

Tiana C. L. Moreira Jefferson L. Polizel Weeberb J. Réquia Paulo Hilario Nascimento Saldiva Demostenes F. da Silva Filho Silvia Regina Dias Medici Saldiva Thais Mauad Sobre os autores

RESUMO

OBJETIVO

Avaliar a associação entre a idade gestacional e as áreas verdes, áreas construídas urbanas e a concentração de material particulado 2,5 (MP2,5) em São Paulo, analisando a distribuição irregular dessas áreas e os níveis de poluição acima do recomendado.

MÉTODOS

A população utilizada no estudo foi a dos nascidos vivos no ano de 2012, com os dados do Sistema de Informações sobre Nascidos Vivo (Sinasc) na cidade de São Paulo. Por meio de imagens de satélites e realizando a classificação supervisionada, obtivemos a distribuição e quantidade de áreas verdes e de áreas construídas, na cidade de São Paulo, assim como as concentrações de MP2,5. Regressões logísticas foram utilizadas para obter possíveis associações.

RESULTADOS

Os resultados do estudo mostram que menor percentual de áreas verdes está associado significativamente com maior chance de prematuridade. Maior densidade de construção foi associada positivamente com a razão de chance de nascimento prematuro. Não encontramos resultados significativos entre a poluição do ar (MP2,5) e prematuridade.

CONCLUSÕES

Os resultados deste estudo demostraram que áreas mais verdes em relação às áreas menos verdes são menos associadas a nascimentos prematuros.

Parques Recreativos; Poluição do Ar; Recém-Nascido Prematuro; Ambiente Construído

INTRODUÇÃO

A associação entre desfechos gestacionais e exposições ambientais, como as áreas verdes urbanas e a poluição do ar, é um importante campo da epidemiologia ambiental.

Existem vários estudos demonstrando os benefícios de se morar próximo às áreas verdes e de frequentá-las em relação ao peso ao nascimento e/ou prematuridade11. Akaraci S, Feng X, Suesse T, Jalaludin B, Astell-Burt T. Greener neighbourhoods, healthier birth outcomes? Evidence from Australia. Environ Pollut. 2021 Jun;278:116814. https://doi.org/10.1016/j.envpol.2021.116814
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. Grazuleviciene et al.44. Grazuleviciene R, Dedele A, Danileviciute A, Vencloviene J, Grazulevicius T, Andrusaityte S, et al. The influence of proximity to city parks on blood pressure in early pregnancy. Int J Environ Res Public Health. 2014 Mar;11(3):2958-72. https://doi.org/10.3390/ijerph110302958
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realizaram um estudo com 3.416 mulheres no primeiro trimestre de gravidez, na Lituânia, investigando a influência benéfica da menor distância entre a residência e parques públicos e a pressão arterial sistêmica materna. Em outro estudo, gestantes que moravam até 1.250 m (ou 10 a 15 minutos de caminhada) de áreas verdes em cidades da Pensilvânia (EUA) apresentaram maior frequência de gestações a termo em relação a aquelas que moram a distâncias maiores do que 1.250 m55. Casey JA, James P, Rudolph KE, Wu CD, Schwartz BS. Greenness and birth outcomes in a range of Pennsylvania communities. Int J Environ Res Public Health. 2016 Mar;13(3):311. https://doi.org/10.3390/ijerph13030311
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.

Grupos de menor poder aquisitivo parecem se beneficiar, especialmente, da exposição às áreas verdes. Na China, mães com menor poder aquisitivo expostas a essas áreas obtiveram os maiores benefícios dos desfechos de nascimento, principalmente relativos à prematuridade66. Zhang L, Shi S, Wu S, Yang Y, Xu J, Zhang Y, et al. Effects of greenness on preterm birth: a national longitudinal study of 3.7 million singleton births. Innovation (Camb). 2022 Apr;3(3):100241. https://doi.org/10.1016/j.xinn.2022.100241
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. Akaraci et al.11. Akaraci S, Feng X, Suesse T, Jalaludin B, Astell-Burt T. Greener neighbourhoods, healthier birth outcomes? Evidence from Australia. Environ Pollut. 2021 Jun;278:116814. https://doi.org/10.1016/j.envpol.2021.116814
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, na Austrália, observaram que maiores coberturas de áreas verdes estavam relacionadas a menores chances de prematuridade na população mais vulnerável e com menor poder aquisitivo.

Outros estudos não encontraram evidências de que morar próximos a áreas verdes ou menos poluídas diminuía o risco de prematuridade. Asta et al.77. Asta F, Michelozzi P, Cesaroni G, De Sario M, Badaloni C, Davoli M, et al. The modifying role of socioeconomic position and greenness on the short-term effect of heat and air pollution on preterm births in Rome, 2001-2013. Int J Environ Res Public Health. 2019 Jul;16(14):2497. https://doi.org/10.3390/ijerph16142497
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, por exemplo, observaram que mulheres em Roma, mesmo morando mais próximas a áreas verdes, tinham aumentada probabilidade de prematuridade a cada aumento de 1˚C de temperatura, sem efeito modificador dos valores de MP10.

A exposição materna ao material particulado causou efeitos adversos sobre a prematuridade e peso ao nascer em diversos estudos ao redor do mundo88. Hung TH, Chen PH, Tung TH, Hsu J, Hsu TY, Wan GH. Risks of preterm birth and low birth weight and maternal exposure to NO2/PM2.5 acquired by dichotomous evaluation: a systematic review and meta-analysis. Environ Sci Pollut Res Int. 2022 Dec;30(4):9331-49. https://doi.org/10.1007/s11356-022-24520-5
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. Confirmando estes dados, um estudo realizado na cidade de São Paulo observou que um aumento de 10 μg/m3 em O3 e MP10 estava associado à chance de prematuridade e baixo peso ao nascer99. Nascimento FP, Almeida MF, Gouveia N. Individual and contextual socioeconomic status as effect modifier in the air pollution-birth outcome association. Sci Total Environ. 2022 Jan;803:149790. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.149790
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.

Nos anos de 2012 e 2013, foram registrados 348.337 nascidos vivos na cidade de São Paulo, com uma taxa de prematuridade de 11,9%, variando de 8,4% a 15,9% nos 96 distritos da cidade de São Paulo1010. Saldiva SR, Barrozo LV, Leone CR, Failla MA, Bonilha EA, Bernal RT, et al. Small-scale variations in urban air pollution levels are significantly associated with premature births: a case study in São Paulo, Brazil. Int J Environ Res Public Health. 2018 Oct;15(10):2236. https://doi.org/10.3390/ijerph15102236
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, um valor muito semelhante às médias globais1111. Walani SR. Global burden of preterm birth. Int J Gynaecol Obstet. 2020 Jul;150(1):31-3. https://doi.org/10.1002/ijgo.13195
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. Leal et al.1212. Leal MD, Esteves-Pereira AP, Nakamura-Pereira M, Torres JA, Theme-Filha M, Domingues RM, et al. Prevalence and risk factors related to preterm birth in Brazil. Reprod Health. 2016 Oct;13(S3 Suppl 3):127. https://doi.org/10.1186/s12978-016-0230-0
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observaram que, em uma população de 23.940 mulheres brasileiras em 2011 e 2012, 11,5% dos nascimentos foram prematuros; e que mães adolescentes, com baixa escolaridade e renda, formavam a maioria nessa taxa.

Existem poucos estudos em que variáveis ambientais e sua influência sobre desfechos gestacionais foram analisadas em São Paulo. A maior parte dos estudos foi realizada em países de maior poder aquisitivo que o nosso88. Hung TH, Chen PH, Tung TH, Hsu J, Hsu TY, Wan GH. Risks of preterm birth and low birth weight and maternal exposure to NO2/PM2.5 acquired by dichotomous evaluation: a systematic review and meta-analysis. Environ Sci Pollut Res Int. 2022 Dec;30(4):9331-49. https://doi.org/10.1007/s11356-022-24520-5
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,1313. Bekkar B, Pacheco S, Basu R, DeNicola N. Association of air pollution and heat exposure with preterm birth, low birth weight, and stillbirth in the US: a systematic review. JAMA Netw Open. 2020 Jun;3(6):e208243. https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2020.8243
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,1414. Chersich MF, Pham MD, Areal A, Haghighi MM, Manyuchi A, Swift CP. Associations between high temperatures in pregnancy and risk of preterm birth, low birth weight, and stillbirths: systematic review and meta-analysis. BMJ. 2020 Nov;371:m3811. https://doi.org/10.1136/bmj.m3811
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ou em cidades com características distintas de poluição e de distribuição de áreas verdes das nossas megacidades. A distribuição das áreas verdes em São Paulo é bastante desigual, estando concentradas em locais mais ricos e intraurbanos. As áreas verdes localizadas em regiões periféricas são remanescentes das nativas, não localizadas na malha urbana e de pouco uso recreativo1515. Moreira TC, Polize JL, Brito M, Silva Filho DF, Chiavegato Filho AD, Viana MC, et al. Assessing the impact of urban environment and green infrastructure on mental health: results from the São Paulo Megacity Mental Health Survey. J Expo Sci Environ Epidemiol. 2022;32:205-12. https://doi.org/10.1038/s41370-021-00349-x
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. Os níveis de MP2,5 na cidade de São Paulo, mensurados pelas estações da Companhia Ambiental do Estado de São Paulo (Cetesb), extrapolam os limites máximos estabelecidos pela Organização Mundial de Saúde (OMS)1818. World Health Organization. Occupational and Environmental Health Team. WHO Air quality guidelines for particulate matter, ozone, nitrogen dioxide and sulfur dioxide: global update 2005: summary of risk assessment. Geneva: World Health Organization; 2006 [cited 2021 Oct 4]. Report No.: WHO/SDE/PHE/OEH/06.02. Available from: https://apps.who.int/iris/handle/10665/69477
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,1919. São Paulo (Estado). Decreto No 59.113, de 23 de abril de 2013. Estabelece novos padrões de qualidade do ar e dá providências correlatas. Diário Oficial União. 24 abr 2013..

Neste estudo, portanto, apresentamos dados analisando a exposição às áreas verdes e construídas e MP2,5 materna, bem como a razão de chance de prematuridade no município de São Paulo no ano de 2012.

MÉTODOS

Área de Estudo

A cidade de São Paulo tem uma área de 1.521 km2 e, em 2012, uma população de 11,37 milhões de habitantes2020. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. IBGE divulga as estimativas populacionais dos municípios em 2012. 31 ago 2012 [cited 2023 Apr 10]. Available from: https://agenciadenoticias.ibge.gov.br/agencia-sala-de-imprensa/2013-agencia-de-noticias/releases/14269-asi-ibge-divulga-as-estimativas-populacionais-dos-municipios-em-2012
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. O clima da cidade, de acordo com Koppen, é Cwa (clima subtropical úmido), caracterizado por um inverno seco e um verão chuvoso2121. Estação metereologica IAG-USP.[cited 2023 May 20]. Available from: http://www.estacao.iag.usp.br/seasons/index.php#:~:text=De%20acordo%20com%20a%20classifica%C3%A7%C3%A3o,e%20um%20ver%C3%A3o%20bastante%20chuvoso
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.

A distribuição das áreas verdes na cidade de São Paulo é irregular, conforme demonstrado por Amato et al.1717. Amato-Lourenço LF, Moreira TC, Arantes BL, Silva Filho DF, Mauad T. Metrópoles, cobertura vegetal, áreas verdes e saúde. Estud Av. 2016 Apr;30(86):113-30. https://doi.org/10.1590/S0103-40142016.00100008
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As maiores concentrações de áreas verdes estão em regiões de proteção ambiental, nas bordas da cidade.

População de Estudo

A base de dados do Sistema de Informações sobre Nascidos Vivo (Sinasc), do ano de 2012, geocodificada pelo endereço completo das mães foi fornecida pela Coordenação de Epidemiologia e Informação da Secretaria Municipal de Saúde do Município de São Paulo (Figura), por meio de uma parceria para o desenvolvimento do projeto de pesquisa sobre Prematuridade no Município de São Paulo, aprovado pelo Comitê de Ética da Secretaria Municipal de Saúde (CAEE 26132714.1.0000.0086). Para este estudo, os endereços foram agrupados no nível de distritos da cidade. O Sinasc fornece variáveis como peso ao nascer, idade gestacional, tipo de gestação (única, dupla, tripla), presença de anomalias congênitas, tipo de parto, idade, escolaridade e ocupação da mãe e número de partos prévios (Portaria SVS nº 116/2009, de 11/02/2009).

Figura
População de estudo na cidade de São Paulo.

Neste estudo, foram analisados 174.215 registros dos nascidos vivos únicos. Para a análise, foram utilizadas as variáveis: peso ao nascer, idade gestacional, tipo de parto, data de nascimento, escala de Apgar 5, bem como idade, estado civil e escolaridade da gestante2222. Goldenberg RL, Culhane JF, Iams JD, Romero R. Epidemiology and causes of preterm birth. Lancet. 2008 Jan;371(9606):75-84. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(08)60074-4
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. O banco de dados foi tratado mantendo apenas o peso acima de 0,5 e abaixo de 5 kg e excluindo linhas com dados em branco.

A idade da gestante foi categorizada em faixas, sendo elas: menor que 15; entre 15 e 19,9; entre 20 e 34,9; entre 35 e 39,9; e acima de 40 anos.

A variável escolaridade (última série concluída) foi utilizada conforme consta no banco de dados de Sinasc (nível de escolaridade), conforme descrito a seguir:

0. Sem escolaridade;

1. Fundamental I (1ª a 4ª série);

2. Fundamental II (5ª a 8ª série);

3. Médio (antigo 2º grau);

4. Superior incompleto;

5. Superior completo.

Desfechos Gestacionais

Neste estudo a idade gestacional que o banco de dados do Sinasc fornece pode ser gerada tanto pelo dia da última menstruação quanto pelo ultrassom.

A idade gestacional é classificada de acordo com Guidelines for Perinatal Care (American Academy of Pediatrics) e The American College of Obstetricians and Gynecologists2323. American Academy of Pediatrics, American College of Obstetricians and Gynecologists, editors. Guidelines for perinatal care. 8th edition. Washington, DC: American Academy of Pediatrics; The American College of Obstetricians and Gynecologists; 2017.:

Pré-termo extremo: menor que 28 semanas;

Muito pré-termo: 28 semanas a 31 semanas e 6 dias;

Pré-termo moderado: 32 semanas a 33 semanas e 6 dias;

Pré-termo tardio: 34 semanas a 36 semanas e 6 dias;

Pré-termo: menor que 37 semanas;

Termo inicial: 37 semanas a 38 semanas e 6 dias;

Termo total: 39 0/7 semanas a 40 semanas e 6 dias;

Termo tardio: 41 0/7 semanas a 41 semanas e 6 dias;

Pós-termo: 42 semanas ou mais.

Foi criada uma variável binária (0,1) referente à semana gestacional: quando prematuro é igual a 1 (menos de 37 semanas), e não prematuro igual a 0 (mais de 37 semanas).

A variável tipo de parto utilizada foi cesária ou parto normal.

O Apgar é um sistema de pontuação usado para avaliar rapidamente a saúde de um recém-nascido logo após o nascimento. Foi desenvolvido pela doutora Virginia Apgar, em 1952, e é composto por cinco categorias: frequência cardíaca, esforço respiratório, tônus muscular, reflexo de irritabilidade e cor da pele. Ele pode ser avaliado no primeiro minuto após o nascimento (Apgar 1), cinco minutos após o nascimento (Apgar 5) e, algumas vezes, após 10 minutos, quando o score for abaixo de 5. Neste estudo, iremos utilizar o Apgar 52424. Apgar V. A proposal for a new method of evaluation of the newborn infant. Curr Res Anest Anal. 1953;32(4):260-7. https://doi.org/10.1213/00000539-195301000-00041
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,2525. Simon LV, Hashmi MF, Bragg BN. APGAR Score. StatPearls Treasure Island: StatPearls; 2023 [cited 2023 July 15]. Available from: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK470569/
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.

Avaliação da Exposição e Cobertura do Solo

A área de exposição ao verde e de cobertura do solo utilizada foi analisada de acordo com a divisão administrativa do município em 96 distritos2626. São Paulo (Cidade). Subprefeituras. A Secretaria Municipal das Subprefeituras. [cited 2018 Dec 6]. Available from: http://www.prefeitura.sp.gov.br/cidade/secretarias/regionais/subprefeituras/index.php?p=8978
http://www.prefeitura.sp.gov.br/cidade/s...
.

O GeoSES foi utilizado como fator de correção socioambiental, que resume as principais dimensões do contexto socioeconômico brasileiro para fins de pesquisa2727. Barrozo LV, Fornaciali M, André CD, Morais GA, Mansur G, Cabral-Miranda W, et al. GeoSES: a socioeconomic index for health and social research in Brazil. PLOS ONE. 2020 Apr 29;15(4):e0232074. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0232074
https://doi.org/10.1371/journal.pone.023...
. O GeoSES é um índice composto, que resume as principais dimensões do contexto socioeconômico brasileiro para fins de pesquisa: educação, mobilidade, pobreza, privação social e material, renda, riqueza e segregação.

Os dados de poluição foram obtidos por meio de imagens de satélite obtidas do The Copernicus Atmosphere Monitoring Service (CAMS) de 2012. Extraímos os dados de material particulado 2,5 (MP2,5) em μg/m3 das imagens, utilizando a média do período em cada distrito da cidade de São Paulo2828. Hammer MS, Donkelaar A, Li C, Lyapustin A, Sayer AM, Hsu NC, et al. Global estimates and long-term trends of fine particulate matter concentrations (1998-2018). Environ Sci Technol. 2020 Jul;54(13):7879-90. https://doi.org/10.1021/acs.est.0c01764
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. Neste estudo, utilizamos as médias anuais do poluente, que não levam em consideração as variações durante o ano, que dependem das estações e condições climáticas.

Neste estudo, usando o programa QGIS2.18.11, foram utilizados dois indicadores diferentes de exposição a áreas verdes: cobertura vegetal e o número de árvores de rua. Um mapa digital das localizações das árvores de rua em São Paulo no ano de 2010 foi fornecido pelo próprio município (Geosampa)2929. São Paulo (Cidade). GeoSampa.. Mapa Digital da Cidade de São Paulo. São Paulo; 2020 [cited 2020 Dec 10]. Available from: http://geosampa.prefeitura.sp.gov.br/PaginasPublicas/_SBC.aspx#
http://geosampa.prefeitura.sp.gov.br/Pag...
. O mapa identificou árvores urbanas em calçadas, ilhas de rua e rotatórias e excluiu árvores em praças, parques, reservas e áreas públicas e privadas internas. As imagens tinham uma resolução de 2 m em uma escala de 1:25.000.

As ortofotos utilizadas neste estudo foram cedidas pelo Instituto de Geociências e Cartografia do Estado de São Paulo e tinham uma resolução espacial de 2 m de lado do pixel, com três bandas espectrais: infravermelho próximo (NIR), azul e vermelho. A classificação da cobertura do solo foi realizada utilizando-se o algoritmo de Random Forest (RF) (programa QGIS2.18.11; Plugin Dtezaka). O RF é um poderoso algoritmo classificador de aprendizagem, bem como um dos métodos mais precisos de classificação da cobertura de solo3030. Rodriguez-Galiano VF, Ghimire B, Rogan J, Chica-Olmo M, Rigol-Sanchez JP. An assessment of the effectiveness of a random forest classifier for land-cover classification. ISPRS J Photogramm Remote Sens. 2012;67:93-104. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2011.11.002
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. Além disso, é um termo geral para métodos de conjunto que usam classificadores do tipo árvore para treinar o algoritmo, que cria várias árvores semelhantes a Classification and Regression Tree (CART)3131. Breiman L. Random forests. Mach Learn. 2001;45(1):5-32. https://doi.org/10.1023/A:1010933404324
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.

Para classificação, para cada árvore na RF há uma votação para a classe mais popular (cor do pixel) na entrada de dados (polígono de amostras do treinador = entrada de dados). A saída do classificador é determinada pela maioria de votos da classe3232. Gislason PO, Benediktsson JA, Sveinsson JR. Random forests for land cover classification. Pattern Recognit Lett. 2006;27(4):294-300. https://doi.org/10.1016/j.patrec.2005.08.011
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. Para as amostras do treinador, a classificação das classes foi realizada de acordo com a cor do pixel e a assinatura espectral. Cento e cinquenta amostras de treinamento foram preparadas para cada classe de cobertura da terra. As imagens foram classificadas dentro das seguintes classes de cobertura do solo: copa das árvores, vegetação rasteira, solo nu, piso de cimento, piscina, sombra, telhado (branco, cinza, escuro, cerâmico), asfalto e rio/lago (adaptado de Myeong et al.3333. Myeong S, Nowak DJ, Hopkins PF, Brock RH. Urban cover mapping using digital, high-spatial resolution aerial imagery. Urban Ecosyst. 2001;5(4):243-56. https://doi.org/10.1023/A:1025687711588
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, 2003). Para a análise dos dados, considerou-se a soma das copas das árvores e da vegetação rasteira como espaço verde e a soma dos diferentes tipos de telhado como áreas construídas.

Usamos um esquema composto de falsa cor para permitir a detecção de vegetação na imagem. Neste tipo de representação, a vegetação aparece em diferentes tons de vermelho, dependendo do tipo e condição, devido à sua alta refletância na banda NIR3434. Jackson RD, Huete AR. Interpreting vegetation indices. Prev Vet Med. 1991;11(3-4):185-200. https://doi.org/10.1016/S0167-5877(05)80004-2
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. Solo nu, estradas e edifícios podem aparecer em vários tons de azul, amarelo ou cinza, dependendo do material de composição. A composição ortofoto de falsa cor utilizada neste estudo foi R (canal 1) = banda NIR, G (canal 2) = banda vermelha, B (canal 3) = banda azul.

A acurácia da classificação foi determinada por meio de uma matriz de erro de classificação, o índice Kappa. Os mapas temáticos utilizados neste estudo apresentaram valores de Kappa iguais ou superiores a 81%, o que é considerado uma classificação acurada de acordo com Landis e Koch3535. Landis JR, Koch GG. An application of hierarchical kappa-type statistics in the assessment of majority agreement among multiple observers. Biometrics. 1977 Jun;33(2):363-74. https://doi.org/10.2307/2529786
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.

Bancos de dados de árvores de rua e cobertura do solo foram avaliados nos 96 distritos.

Análise de Dados

Estas análises foram realizadas para entender a associação entre a semana gestacional e as variáveis de exposição ambiental e sociodemográficas. Examinamos cada variável em modelos sem ajuste, que, a seguir, foram ajustados para modelos logísticos, nos quais as variáveis mostraram associação com, pelo menos, um dos desfechos na análise. A regressão logística binária foi utilizada para as variáveis dependentes dicotômicas. O nível de significância adotado foi de p = 0,05. Os resultados das regressões logísticas foram apresentados como odds ratio (intervalos de confiança de 95%).

Os modelos logísticos foram controlados para a raça, idade, escolaridade e estado civil, poluição do ar e condição socioeconômica.

A cobertura do solo foi utilizada em quartis e dividida da seguinte forma (Tabela 2):

Tabela 2
Distribuição dos quartis das coberturas de solo e material particulado (MP)2,5.

  • Q1 – a menor percentagem de cobertura do solo dentro de 25% da população;

  • Q2 – a segunda menor percentagem de cobertura do solo dentro de 25% da população (até à mediana);

  • Q3 – a segunda maior percentagem de cobertura do solo dentro de 25% da população (acima da mediana);

  • Q4 – a maior percentagem de cobertura do solo dentro de 25% da população.

Todos os modelos foram construídos separando cada variável de cobertura do solo, para evitar a multicolinearidade. Uma nova variável, chamada “área verde”, foi criada, definida como a soma de árvores e de vegetação rasteira; outra, chamada “área construída”, foi a soma de todos os telhados de cores diferentes. O nível de significância adotado foi de p < 0,05.

RESULTADOS

Dos 174.215 registros de nascidos únicos vivos, foram retirados os casos cujos endereços eram de fora do município de São Paulo e os que não continham as informações relativas às variáveis utilizadas no estudo, resultando em 166.384 registros, conforme observado na Tabela 1.

Tabela 1
Análise descritiva das variáveis de nascimento (1a - sociodemográfico e 1b- saúde recém-nascido).

Na Tabela 2, podemos observar a distribuição dos quartis de acordo com as coberturas de solo, mostrando que “área verde” possui uma variação que vai de 15,4 % até 84,8%, já a poluição do ar varia muito pouco, de 11.8 até 13.7 μg/m3.

Os resultados da análise “modelos sem ajuste e logísticas” podem ser vistos na Tabela 3. Os estados civis “solteira” e “união estável” mostraram associação (aumento de 2% e 4%, respectivamente) com a prematuridade, em relação ao estado civil “casada”, nas análises modelo logístico sem ajuste e mantendo a significância na análise logística. A faixa etária na análise modelo logístico sem ajuste foi significante em todas as faixas etárias, em relação à faixa etária de 20 até 35 anos. Na análise logística, apenas as faixas acima de 35 anos mostraram estar associadas com a prematuridade. A média GeoSES está associada positivamente com a prematuridade nas regressões modelo logístico sem ajuste apesar de marginal, porém, essa associação não ocorreu na análise logística.

Tabela 3
Resultado dos modelos sem ajuste e modelos logísticos para idade gestacional do parto < 37 semanas e cobertura de solo.

Na análise de regressão logística (Tabela 3), a prematuridade se associou ao estado civil “solteiro” (OR = 1,12; IC95% 1,04–1,12; p = 0,001) e “união estável” (OR = 1,1; IC95% 1,02–1,12; p = 0,003), em relação ao estado civil “casado”; presença de árvores de rua no segundo quartil (Q2: OR = 0,95; IC95% 0,91–0,99; p = 0,034) dentro dos diferentes distritos, em relação ao quarto quartil, mostrou mais chance de prematuridade. A idade da mãe ser maior de 35 anos ou de 35 a 39,9 anos: OR = 1,20; IC95% 1,14–1,27; p = 0,001; e acima de 40 anos: OR = 1,30; IC95% 1,18–1,4; p = 0,001, indicou mais chance de prematuridade em relação a faixa etária de 20 até 34,9 anos. A porcentagem de áreas construídas no quarto quartil (OR = 1,09; IC95% 1,04–1,14; p = 0,001), dentro de cada distrito, mostrou aumento da associação com prematuridade em relação ao primeiro quartil. A porcentagem total de áreas verdes (Q1: OR = 1,08; IC95% 1,03–1,13; p = 0,001 e Q2: OR = 1,05; IC95% 1,00–1,10; p = 0,018), cobertura arbórea (Q1: OR = 1,07; IC95% 1,02–1,12; p = 0,001) e vegetação rasteira (Q1: OR = 1,09; IC95% 1,04–1,14; p = 0,001 e Q2: OR = 0,91; IC95% 1,00–1,10; p = 0,018) mostraram associação com prematuridade e mais chances de nascimentos prematuros, em relação ao quarto quartil de cada uma das respectivas coberturas de solo. O número de consultas pré-natal também mostrou associação com os nascimentos prematuros.

Não foram encontradas associações estatísticas entre a concentração de MP2,5 nos distritos e número de nascidos prematuros.

DISCUSSÃO

Neste estudo, analisamos a influência do tipo de cobertura do solo sobre a frequência de prematuridade na cidade de São Paulo, em 2012. Observamos que a porcentagem dos diversos tipos de áreas verdes nos distritos da cidade pôde diminuir de 5% até 9% a chance de nascimentos prematuros. Os resultados deste estudo também mostraram que um menor percentual de áreas verdes está associado significativamente a maior chance de prematuridade, assim como áreas densamente construídas (> 37,7% de área construída neste estudo). Não houve influência dos níveis de MP2,5 nos parâmetros estudados. De nosso conhecimento, este é o primeiro estudo mostrando as associações benéficas entre a existência de áreas verdes urbanas e a baixa da prematuridade no Brasil.

A prematuridade também está relacionada a outros fatores, como raça, estado civil, idade materna, tipo de parto, consulta pré-natal, peso e Apgar, já bem estabelecidos na literatura3636. Martinelli KG, Dias Barbara AS, Leal ML, Belotti L, Garcia ÉM, Santos Neto ET dos. Prematuridade no Brasil entre 2012 e 2019: dados do Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos. Rev Bras Estud Popul. 2021 Oct;38:e0173. https://doi.org/10.20947/S0102-3098a0173
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. Neste estudo, observamos que indígenas têm uma maior chance de prematuridade, assim como descrito por Martinelli et al.3636. Martinelli KG, Dias Barbara AS, Leal ML, Belotti L, Garcia ÉM, Santos Neto ET dos. Prematuridade no Brasil entre 2012 e 2019: dados do Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos. Rev Bras Estud Popul. 2021 Oct;38:e0173. https://doi.org/10.20947/S0102-3098a0173
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e Barreto et al.3737. Barreto CT, Tavares FG, Theme-Filha M, Farias YN, Pantoja LN, Cardoso AM. Baixo peso ao nascer, prematuridade e restrição de crescimento intra-uterino: resultados dos dados de base da primeira coorte de nascimentos indígenas no Brasil (coorte de nascimentos Guarani). BMC Pregnancy Childbirth. 2020 Dec;20(1):748. https://doi.org/10.1186/s12884-020-03396-8
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O estado civil e a idade da mãe também influenciam na prematuridade. Neste estudo, gestantes com idade acima de 35 anos, solteiras ou em união estável possuem mais chance de parto prematuro, estes achados corroboram com resultados de outros estudos3838. Souza RT, Cecatti JG, Passini R Jr, Tedesco RP, Lajos GJ, Nomura ML, et al. The burden of provider-initiated preterm birth and associated factors: evidence from the Brazilian Multicenter Study on Preterm Birth (EMIP). PLoS One. 2016 Feb;11(2):e0148244. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0148244
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.

O aumento de consultas pré-natal também está bem estabelecido na literatura como fator de menor risco de prematuridade3636. Martinelli KG, Dias Barbara AS, Leal ML, Belotti L, Garcia ÉM, Santos Neto ET dos. Prematuridade no Brasil entre 2012 e 2019: dados do Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos. Rev Bras Estud Popul. 2021 Oct;38:e0173. https://doi.org/10.20947/S0102-3098a0173
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,3939. Melo WA, Carvalho MD B. Análise multivariada dos fatores de riscos para prematuridade no sul do Brasil. Rev Gest Saúde. 2014;5(2):398-409.. Este fator também foi observado neste estudo.

Muitos estudos já foram realizados mostrando a associação benéfica entre exposição a áreas verdes e desfechos gestacionais, mas grande parte foi realizada em países de maior renda ou Índice de Desenvolvimento Humano4040. Akaraci S, Feng X, Suesse T, Jalaludin B, Astell-Burt T. A systematic review and meta-analysis of associations between green and blue spaces and birth outcomes. Int J Environ Res Public Health. 2020 Apr;17(8):2949. https://doi.org/10.3390/ijerph17082949
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. Meta-análises revelam que tais associações são mantidas quando há alta porcentagem de área verde residencial.

Villeuneuve et al.4141. Villeneuve PJ, Lam S, Tjepkema M, Pinault L, Crouse DL, Osornio-Vargas AR, et al. Residential proximity to greenness and adverse birth outcomes in urban areas: findings from a national Canadian population-based study. Environ Res. 2022 Mar;204(Pt C):112344. https://doi.org/10.1016/j.envres.2021.112344
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observaram que a porcentagem de área verde residencial esteve associada positivamente à redução dos riscos de nascimento prematuro, baixo peso ao nascer e nascituros pequenos para a idade gestacional; diferentemente deste estudo, em que a única associação positiva foi a prematuridade. Estudos que associam status socioeconômico a maiores benefícios das áreas verdes apontam que os efeitos benéficos são maiores nas populações desprovidas4242. Dadvand P, Nazelle A, Figueras F, Basagaña X, Su J, Amoly E, et al. Green space, health inequality and pregnancy. Environ Int. 2012 Apr;40:110-5. https://doi.org/10.1016/j.envint.2011.07.004
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, com exceção de um estudo australiano que mostrou benefícios desproporcionais entre mulheres de bairros mais afluentes4343. Kihal-Talantikite W, Padilla CM, Lalloué B, Gelormini M, Zmirou-Navier D, Deguen S. Green space, social inequalities and neonatal mortality in France. BMC Pregnancy Childbirth. 2013 Oct;13(1):191. https://doi.org/10.1186/1471-2393-13-191
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. Nesta pesquisa, usamos o índice GeoSES dentro de cada distrito, mas associações significativas entre este índice e prematuridade nos diferentes distritos não foram encontradas na análise logística. Na cidade de São Paulo, a maior ocorrência de áreas verdes não está necessariamente ligada aos índices socioeconômicos. A região sul da cidade, por exemplo, tem grandes áreas de cobertura vegetal nativa em distritos com baixos índices socioeconômicos. Já na região oeste, os maiores índices de cobertura vegetal estão nas áreas mais afluentes da cidade. Mesmo que, provavelmente, a qualidade e o acesso a estas áreas verdes sejam diferentes nas duas regiões.

Os mecanismos específicos pelos quais as áreas verdes trariam benefícios gestacionais não são conhecidos, mas algumas vias são plausíveis: 1) efeito psicológico restaurativo na mãe, com diminuição do estresse; 2) ação direta na saúde cardiovascular, por aumentar atividade física, e na saúde mental, por estimular a coesão social; 3) ação indireta por melhora das condições ambientais de poluição, temperatura e umidade4343. Kihal-Talantikite W, Padilla CM, Lalloué B, Gelormini M, Zmirou-Navier D, Deguen S. Green space, social inequalities and neonatal mortality in France. BMC Pregnancy Childbirth. 2013 Oct;13(1):191. https://doi.org/10.1186/1471-2393-13-191
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.

As áreas verdes são capazes de melhorar o microclima de regiões e diminuir a poluição22. Kloog I. Air pollution, ambient temperature, green space and preterm birth. Curr Opin Pediatr. 2019 Apr;31(2):237-43. https://doi.org/10.1097/MOP.0000000000000736
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. Porém, assim como Akaraci et al.4040. Akaraci S, Feng X, Suesse T, Jalaludin B, Astell-Burt T. A systematic review and meta-analysis of associations between green and blue spaces and birth outcomes. Int J Environ Res Public Health. 2020 Apr;17(8):2949. https://doi.org/10.3390/ijerph17082949
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em um estudo em Sydney, Austrália, não encontramos associação entre MP2,5 e prematuridade, diferentemente de estudos em outros países4040. Akaraci S, Feng X, Suesse T, Jalaludin B, Astell-Burt T. A systematic review and meta-analysis of associations between green and blue spaces and birth outcomes. Int J Environ Res Public Health. 2020 Apr;17(8):2949. https://doi.org/10.3390/ijerph17082949
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,4343. Kihal-Talantikite W, Padilla CM, Lalloué B, Gelormini M, Zmirou-Navier D, Deguen S. Green space, social inequalities and neonatal mortality in France. BMC Pregnancy Childbirth. 2013 Oct;13(1):191. https://doi.org/10.1186/1471-2393-13-191
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,4444. Abelt K, McLafferty S. Green Streets: urban green and birth outcomes. Int J Environ Res Public Health. 2017 Jul;14(7):771. https://doi.org/10.3390/ijerph14070771
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. Pelo fato de as medidas de poluição neste estudo terem sido derivadas de imagens de satélite, é possível que diferenças de exposição individuais não tenham sido captadas. Além disso, este resultado aponta um efeito independente das áreas verdes sobre os resultados do nascimento, para além dos associados a menores taxas de poluição4040. Akaraci S, Feng X, Suesse T, Jalaludin B, Astell-Burt T. A systematic review and meta-analysis of associations between green and blue spaces and birth outcomes. Int J Environ Res Public Health. 2020 Apr;17(8):2949. https://doi.org/10.3390/ijerph17082949
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. De fato, associações entre poluição do ar e prematuridade em São Paulo foram encontrados em estudos onde houve microescala de exposição1010. Saldiva SR, Barrozo LV, Leone CR, Failla MA, Bonilha EA, Bernal RT, et al. Small-scale variations in urban air pollution levels are significantly associated with premature births: a case study in São Paulo, Brazil. Int J Environ Res Public Health. 2018 Oct;15(10):2236. https://doi.org/10.3390/ijerph15102236
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e, também, prejuízo na angiogênese placentária e redução da função placentária4545. Hettfleisch K, Carvalho MA, Hoshida MS, Pastro LD, Saldiva SR, Vieira SE, et al. Individual exposure to urban air pollution and its correlation with placental angiogenic markers in the first trimester of pregnancy, in São Paulo, Brazil. Environ Sci Pollut Res Int. 2021 Jun;28(22):28658-65. https://doi.org/10.1007/s11356-021-12353-7
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.

Este estudo reforça a importância da arborização viária na saúde humana, principalmente nas grandes cidades. Encontramos associação inversa entre o número de árvores de rua dentro de cada distrito, obtidas por meio da plataforma Geosampa, e os nascimentos prematuros. Curiosamente, um estudo na cidade de Nova Iorque4444. Abelt K, McLafferty S. Green Streets: urban green and birth outcomes. Int J Environ Res Public Health. 2017 Jul;14(7):771. https://doi.org/10.3390/ijerph14070771
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, também uma megacidade, mostrou que o número de árvores de ruas – e não a porcentagem de áreas verdes no entorno residencial – e o acesso a grandes áreas verdes ou azuis correlacionaram-se de maneira benéfica com o índice de nascimentos prematuros4646. Nieuwenhuijsen MJ. Green Infrastructure and Health. Annu Rev Public Health. 2021 Apr;42(1):317-28. https://doi.org/10.1146/annurev-publhealth-090419-102511
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.

Não existe consenso sobre a quantidade mínima de exposição às áreas verdes e seus efeitos benéficos à saúde. Urbanistas têm recomendado a regra do 3-30-300, isto é, que cada morador tenha pelo menos a vista de três árvores de sua casa, escola ou trabalho, não menos de 30% de cobertura arbórea no seu bairro e que esteja a 300 m de um espaço público de áreas verdes4747. Konijnendijk CC. Evidence-based guidelines for greener, healthier, more resilient neighbourhoods: introducing the 3-30-300 rule. J For Res. 2023;34(3):821-30. https://doi.org/10.1007/s11676-022-01523-z
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. Neste estudo, observamos que as associações benéficas se apresentam nos distritos dentro do maior quartil de áreas verdes. Estudo anterior do nosso grupo, avaliando a saúde mental na região metropolitana de São Paulo, mostrou resultados similares, em que a associação benéfica entre ansiedade e áreas verdes só se mostrou significante no último quartil1515. Moreira TC, Polize JL, Brito M, Silva Filho DF, Chiavegato Filho AD, Viana MC, et al. Assessing the impact of urban environment and green infrastructure on mental health: results from the São Paulo Megacity Mental Health Survey. J Expo Sci Environ Epidemiol. 2022;32:205-12. https://doi.org/10.1038/s41370-021-00349-x
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. Mitchell et al.4848. Mitchell R, Astell-Burt T, Richardson EA. A comparison of green space indicators for epidemiological research. J Epidemiol Community Health. 2011 Oct;65(10):853-8. https://doi.org/10.1136/jech.2010.119172
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sugerem que maiores áreas verdes podem ser mais importantes para os efeitos na saúde do que espaços menores, em seu estudo no Reino Unido que avalia mortalidade e morbidade. Tvina et al.4949. Tvina A, Visser A, Walker SL, Tsaih SW, Zhou Y, Beyer K, et al. Residential proximity to tree canopy and preterm birth in Black women. Am J Obstet Gynecol MFM. 2021 Sep;3(5):100391. https://doi.org/10.1016/j.ajogmf.2021.100391
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também observaram que, examinando as áreas verdes por quartil, os maiores foram associados a menores chances de parto prematuro.

Kent et al.5050. Kent ST, McClure LA, Zaitchik BF, Gohlke JM. Area-level risk factors for adverse birth outcomes: trends in urban and rural settings. BMC Pregnancy Childbirth. 2013 Jun;13(1):129. https://doi.org/10.1186/1471-2393-13-129
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demonstraram que, no estado do Alabama, havia maior frequência de nascimentos prematuros nas populações afro-americanas mais pobres que viviam em regiões densamente urbanizadas, quando comparadas com a região rural. Nossos dados reforçam esses achados, mostrando maior chance de prematuridade em regiões mais densamente construídas de São Paulo. Maior exposição a fatores ambientais adversos, como maiores níveis de poluição do ar, ruído, temperatura e estresse podem influenciar estes resultados.

Poucos estudos são encontrados fora do eixo do norte global, sendo difícil comparar resultados de países com tantas diferenças, como o Brasil. Castilo et al.5151. Castillo MD, Anenberg SC, Chafe ZA, Huxley R, Johnson LS, Kheirbek I, et al. Quantifying the health benefits of urban climate mitigation actions: current state of the epidemiological evidence and application in health impact assessments. Front Sustain Cities. 2021;3. https://doi.org/10.3389/frsc.2021.768227
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observaram a falta de dados de países de média e baixa renda estudando saúde e áreas verdes. Um dos poucos estudos encontrados foi desenvolvido no Irã e analisou apenas peso ao nascer e não prematuridade, além disso, o clima do país é muito diferente do de São Paulo5252. Torres Toda M, Miri M, Alonso L, Gómez-Roig MD, Foraster M, Dadvand P. Exposure to greenspace and birth weight in a middle-income country. Environ Res. 2020 Oct;189:109866. https://doi.org/10.1016/j.envres.2020.109866
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.

Este trabalho possui algumas limitações. O ano de estudo escolhido foi 2012, pois nele havia acessibilidade ao banco de dados e as ortofotografias da cidade de São Paulo. Seria interessante comparar estes dados com os mais recentes. Outra limitação é a utilização da imagem de satélite para a análise de poluição do ar, que possui uma baixa resolução espacial, não mostrando uma grande variação entre os distritos da cidade. Na cidade de São Paulo, em 2012, ainda não existia a rede de monitoramento de MP2,5 com a ampla distribuição espacial necessária para este estudo. Também não foi avaliado o acesso às áreas verdes, nem sua qualidade. Além disso, a distribuição irregular, a falta de manejo adequado e o medo da violência ao acesso a áreas verdes densas certamente interferem no potencial salutogênico das áreas verdes na cidade de São Paulo.

CONCLUSÕES

Nossos dados apontam que nos distritos de São Paulo com maior cobertura arbórea, vegetação rasteira e número de árvores de rua existe uma razão de chance menor de nascimentos prematuros, que inverte-se em áreas mais densamente construídas. Além disso, é reforçada a necessidade de planejamento inteligente, no sentido de adensar significativamente as áreas verdes da cidade, incluindo arborização urbana.

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Datas de Publicação

  • Publicação nesta coleção
    11 Mar 2024
  • Data do Fascículo
    2024

Histórico

  • Recebido
    24 Abr 2023
  • Aceito
    28 Jul 2023
Faculdade de Saúde Pública da Universidade de São Paulo São Paulo - SP - Brazil
E-mail: revsp@org.usp.br