Poluição do ar e hospitalizações na maior metrópole brasileira

Nelson Gouveia Flavia Prado Corrallo Antônio Carlos Ponce de Leon Washington Junger Clarice Umbelino de Freitas Sobre os autores

RESUMO

OBJETIVO

Avaliar o impacto da poluição do ar na maior metrópole brasileira sobre as internações por doenças respiratórias e cardiovasculares.

MÉTODOS

Foi realizado estudo com dados das estações de monitoramento de nove municípios da Região Metropolitana de São Paulo, tendo o PM10 como indicador de poluição e as internações por doenças respiratórias e cardiovasculares como indicadores de efeito. Para cada município foi realizada uma análise de séries temporais usando modelos explicativos para contagens de internações ao longo do tempo via regressão de Poisson semi-paramétrica. Os resultados foram combinados em uma meta-análise de modo a estimar o risco global do PM10 na Região Metropolitana de São Paulo.

RESULTADOS

Todos os municípios apresentaram estimativas estatisticamente significantes para as hospitalizações por doenças respiratórias com exceção de Santo André e Taboão da Serra. Os riscos relativos de admissão hospitalar para um aumento de 10 µg/m3 nos níveis de PM10 variaram de 1,011 (IC95% 1,009–1,013) para São Paulo a 1,032 (IC95% 1,024–1,040) em São Bernardo do Campo, para doenças respiratórias totais. O risco de internação por doenças respiratórias em crianças variou de 1,009 (IC95% 1,001–1,017) em Santo André a 1,077 (IC95% 1,056–1,098) em Mauá. Somente São Paulo e São Bernardo do Campo apresentaram resultados positivos e estatisticamente significantes para internações por doenças cardiovasculares.

CONCLUSÕES

Esse é o primeiro estudo a estimar o risco de adoecimento devido à poluição do ar no conjunto de municípios da Região Metropolitana de São Paulo. As estimativas globais do efeito da exposição à poluição na região indicaram associações somente com as doenças respiratórias. Apenas São Paulo e de São Bernardo do Campo mostraram associação entre os níveis de PM10 e as internações por doenças cardiovasculares.

Poluição do Ar, efeitos adversos; Doenças Respiratórias, epidemiologia; Doenças Cardiovasculares, epidemiologia; Metanálise

INTRODUÇÃO

A Região Metropolitana de São Paulo (RMSP), também conhecida como Grande São Paulo, reúne 39 municípios do estado de São Paulo, compreendendo uma área de 7.946 km2, com uma população para o ano de 2010 de aproximadamente 20 milhões de habitantes (Figura 1)aaFundação Sistema Estadual de Análise de Dados. Portal de Estatísticas do Estado de São Paulo: tabelas da Região Metropolitana do Estado de São Paulo. São Paulo: SEADE; 2010 [citado 1 jul 2016]. Disponível em: http://www.imp.seade.gov.br/frontend/#/tabelas . A região conta com uma frota veicular circulante estimada em 2012 de 6,9 milhões de veículos, o que corresponde a 49% da frota do estado e possui a maior concentração de indústrias do Brasil, fatores que a colocam no centro das atenções no que se relaciona à poluição atmosférica e ao estudo de seus impactos a partir de fontes móveis e fixasbbCompanhia de Tecnologia e Saneamento Ambiental de São Paulo. Relatório da Qualidade do Ar 2013. São Paulo: CETESB; 2014 [citado 5 jul 2016]. Disponível em: http://www.cetesb.sp.gov.br/ar/qualidade-do-ar/31-publicacoes-e-relatorios .

Figura 1
Municípios que compõem a Região Metropolitana de São Paulo.

Essas fontes poluidoras foram responsáveis pelas emissões para a atmosfera de aproximadamente 132 mil t/ano de monóxido de carbono (CO), 42 mil t/ano de hidrocarbonetos (HC), 77 mil t/ano de óxidos de nitrogênio (NOx), 4,5 mil t/ano de material particulado (PM) e 11 mil t/ano de óxidos de enxofre (SOx), sendo os veículos responsáveis por 97% das emissões de CO, 81% de HC, 80% de NOx, 48% de SOx e 40% de PMccCompanhia de Tecnologia e Saneamento Ambiental de São Paulo. Emissões veiculares no Estado de São Paulo 2013. São Paulo: CETESB; 2014 [citado 5 jul 2016]. Disponível em: http://veicular.cetesb.sp.gov.br/wp-content/uploads/sites/35/2013/12/relatorio-emissoes-veiculares-2013.pdf . Vale ressaltar que a RMSP é responsável por aproximadamente 40% das emissões de monóxido de carbono (CO), hidrocarbonetos não metano (NMHC) e aldeídos (RCHO) e por 30% das emissões de NOx, PM e SO2 do estado de São PauloccCompanhia de Tecnologia e Saneamento Ambiental de São Paulo. Emissões veiculares no Estado de São Paulo 2013. São Paulo: CETESB; 2014 [citado 5 jul 2016]. Disponível em: http://veicular.cetesb.sp.gov.br/wp-content/uploads/sites/35/2013/12/relatorio-emissoes-veiculares-2013.pdf .

Dessa forma, para acompanhar a evolução da qualidade do ar e orientar medidas de controle ambiental, a Companhia Ambiental do Estado de São Paulo (CETESB) instalou uma rede de monitoramento da qualidade do ar na RMSP, com 26 estações fixas, distribuídas em 10 municípios (Carapicuíba, Diadema, Guarulhos, Mauá, Osasco, Santo André, São Bernardo do Campo, São Caetano do Sul, São Paulo e Taboão da Serra). Em 23 dessas estações, o material particulado inalável (PM10) é o poluente aferidobbCompanhia de Tecnologia e Saneamento Ambiental de São Paulo. Relatório da Qualidade do Ar 2013. São Paulo: CETESB; 2014 [citado 5 jul 2016]. Disponível em: http://www.cetesb.sp.gov.br/ar/qualidade-do-ar/31-publicacoes-e-relatorios .

Inúmeros estudos têm mostrado o impacto da exposição ao PM10 na saúde, com destaque para as doenças respiratórias e cardiovasculares. Dentre os desfechos respiratórios, a exposição ao PM10 associa-se ao incremento de internações por asma, pneumonia e doença pulmonar obstrutiva crônica1010. Gouveia N, Freitas CU, Martins LC, Marcilio IO. Hospitalizações por causas respiratórias e cardiovasculares associadas à contaminação atmosférica no Município de São Paulo, Brasil. Cad Saude Publica. 2006;22(12):2669-77. https://doi.org/10.1590/S0102-311X2006001200016
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, assim como à exacerbação de sintomas associados a doenças alérgicas respiratórias1717. Nicolussi FH, Santos APM, André SCS, Veiga TB, Takayanagui AMM. Poluição do ar e doenças respiratórias alérgicas em escolares. Rev Saude Publica. 2014;48(2):326-30. http://doi.org/10.1590/S0034-8910.2014048004940
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. Já em relação as doenças cardiovasculares (DCV), atribui-se à exposição ao PM10 o aumento de internações hospitalares e óbitos por acidente vascular cerebral11. Amancio CT, Nascimento LF. Environmental pollution and deaths due to stroke in a city with low levels of air pollution: ecological time series study. Sao Paulo Med J. 2014;132(6):353-8. https://doi.org/10.1590/1516-3180.2014.1326733
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,1515. Nascimento LFC, Francisco JB, Patto MBR, Antunes AM. Environmental pollutants and stroke-related hospital admissions. Cad Saude Publica. 2012;28(7):1319-24. https://doi.org/10.1590/S0102-311X2012000700010
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e insuficiência cardíaca congestiva77. Evo CPR, Ulrych BK, Takegawa B, Soares G, Nogueira G, Oliveira LO, et al. Poluição do ar e internação por insuficiência cardíaca congestiva em idosos no município de Santo André. Arq Bras Cienc Saude. 2011 [cited 2017 Jul 10];36(1):6-9. Available from: http://files.bvs.br/upload/S/1983-2451/2011/v36n1/a1917.pdf
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, internações e atendimento em serviços de emergência por hipertensão1111. Guo Y, Tong S, Zhang Y, Barnett AG, Jia Y, Pan X. The relationship between particulate air pollution and emergency hospital visits for hypertension in Beijing, China. Sci Total Environ. 2010;408(20):4446-50. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2010.06.042
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e arritmia2020. Santos UP, Terra-Filho M, Lin CA, Pereira LA, Vieira TC, Saldiva PH, et al. Cardiac arrhythmia emergency room visits and environmental air pollution in Sao Paulo, Brazil. J Epidemiol Community Health. 2008;62(3):267-72. https://doi.org/10.1136/jech.2006.058123
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e hospitalizações por infarto agudo do miocárdio1010. Gouveia N, Freitas CU, Martins LC, Marcilio IO. Hospitalizações por causas respiratórias e cardiovasculares associadas à contaminação atmosférica no Município de São Paulo, Brasil. Cad Saude Publica. 2006;22(12):2669-77. https://doi.org/10.1590/S0102-311X2006001200016
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.

Além dos efeitos à saúde acima descritos, foi encontrada correlação entre PM10 e incidência de câncer (pele, pulmão, tireoide, laringe e bexiga) e óbitos por câncer de pulmão2323. Yanagi Y, Assunção JV, Barrozo LV. The impact of atmospheric particulate matter on cancer incidence and mortality in the city of São Paulo, Brazil. Cad Saude Publica. 2012;28(9):1737-48. https://doi.org/10.1590/S0102-311X2012000900012
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, incidência de trombose venosa profunda22. Baccarelli A, Martinelli I, Zanobetti A, Grillo P, Hou LF, Bertazzi PA, et al. Exposure to particulate air pollution and risk of deep vein thrombosis. Arch Intern Med. 2008;168(9):920-7. https://doi.org/10.1001/archinte.168.9.920
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, partos prematuros1212. Lima TAC, Nascimento LFC, Medeiros APP, Santos VP. Association between maternal exposure to particulate matter and premature birth. Rev Ambient Agua. 2014;9(1):27-36. https://doi.org/10.4136/ambi-agua.1262
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, baixo peso ao nascer99. Gouveia N, Bremner SA, Novaes HMD. Association between ambient air pollution and birth weight in São Paulo, Brazil. J Epidemiol Community Health. 2004;58(1):11-7. https://doi.org/10.1136/jech.58.1.11
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,1414. Medeiros A, Gouveia N. Relação entre baixo peso ao nascer e a poluição do ar no Município de São Paulo. Rev Saude Publica. 2005;39(6):965-72. https://doi.org/10.1590/S0034-89102005000600015
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, aumento da mortalidade neonatal1313. Lin CA, Pereira LAA, Nishioka DC, Conceição GMS, Braga ALF, Saldiva PHN. Air pollution and neonatal deaths in São Paulo, Brazil. Braz J Med Biol Res. 2004;37(5):765-70. https://doi.org/10.1590/S0100-879X2004000500019
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e como fator de exposição importante no desenvolvimento precoce da aterosclerose1818. Poursafa P, Kelishadi R, Lahijanzadeh A, Modaresi M, Javanmard SH, Assari R, et al. The relationship of air pollution and surrogate markers of endothelial dysfunction in a population-based sample of children. BMC Public Health. 2011;11:115. https://doi.org/10.1186/1471-2458-11-115
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e desencadeamento de crises álgicas em portadores de anemia falciforme33. Barbosa SMM, Farhat SCL, Martins LC, Pereira LAA, Saldiva PHN, Zanobetti A, et al. Air pollution and children’s health: sickle cell disease. Cad Saude Publica. 2015;31(2):265-75. https://doi.org/10.1590/0102-311X00013214
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Dentre os municípios da RMSP que contam com monitoramento da qualidade do ar, o município de São Paulo conta com diversas publicações sobre os efeitos deletérios da contaminação atmosférica. Mais recentemente, estudos no município de Santo André mostraram associação entre poluição e internações por insuficiencia cardíaca77. Evo CPR, Ulrych BK, Takegawa B, Soares G, Nogueira G, Oliveira LO, et al. Poluição do ar e internação por insuficiência cardíaca congestiva em idosos no município de Santo André. Arq Bras Cienc Saude. 2011 [cited 2017 Jul 10];36(1):6-9. Available from: http://files.bvs.br/upload/S/1983-2451/2011/v36n1/a1917.pdf
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,1616. Negrete BR, Rosa CC, Ikeuti DH, Delena PJ, Borba TM, Braga ALF. Poluição atmosférica e internações por insuficiência cardíaca congestiva em adultos e idosos em Santo André (SP). Arq Bras Cienc Saude. 2010 [cited 2017 Jul 10];35(3):208-12. Available from: http://files.bvs.br/upload/S/1983-2451/2010/v35n3/a1688
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, baixo peso ao nascer1919. Romão R, Pereira LAA, Saldiva PHN, Pinheiro PM, Braga ALF, Martins LC. The relationship between low birth weight and exposure to inhalable particulate matter. Cad Saude Publica. 2013;29(6):1101-8. https://doi.org/10.1590/S0102-311X2013000600007
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e aumento da pressão arterial em controladores do tráfego55. Chiarelli PS, Pereira LAA, Saldiva PHN, Ferreira Filho C, Garcia MLB, Braga ALF, et al. The association between air pollution and blood pressure in traffic controllers in Santo André, São Paulo, Brazil. Environ Res. 2011;111(5):650-5. https://doi.org/10.1016/j.envres.2011.04.007
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Dessa forma, no sentido de avaliar o impacto da poluição do ar no conjunto da RMSP, foi realizado estudo com dados dessas estações de monitoramento, tendo o PM10 como indicador de poluição e as internações por doenças respiratórias e cardiovasculares como indicadores de efeito. Os resultados foram então combinados em uma meta-análise, de modo a estimar o risco global do PM10 na região. Estimativas do impacto global da poluição do ar na população da RMSP são importantes no sentido de subsidiar discussões a respeito de intervenções que visem o controle dessa exposição.

MÉTODOS

Os dados utilizados para essas análises foram extraídos do portal de informações cuja construção foi financiada pelo Ministério da Saúde para a realização do Projeto de Avaliação de Impacto da Poluição do Ar nas Cidades Brasileiras (http://www.observandosaopaulo.com.br). Nesse portal, foram disponibilizados dados agrupados por dia das Autorizações de Internação Hospitalar (AIH) segundo local de residência, sistematizados pelo Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (DATASUS), no período de 2000 a 2008. Além disso, esse portal disponilibizou também dados dos poluentes atmosféricos coletados pela estações de monitoramento da CETESB, bem como os dados meteorológicos provenientes do Instituto de Astronomia e Geofísica (IAG) da Universidade de São Paulo e da CETESB. Foram utilizadas como variáveis dependentes as contagens diárias de internações por 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). Alguns municípios apresentavam grande variabilidade no volume de internações, com média diária muito pequena e com muitos dias sem eventos, o que impossibilita a análise. Dessa forma, estabeleceu-se, como regra geral para inclusão do município no Projeto de Avaliação de Impacto da Poluição do Ar nas Cidades Brasileiras, que:

  • municípios com média diária de três ou mais eventos/dia seriam analisados;

  • para municípios com média diária menor de que três eventos/dia mas maior do que um, levou-se em conta o ajuste do modelo. Não havendo ajuste, o resultado seria analisado com ressalvas; e

  • municípios com média diária de eventos menor que um não seriam analisados.

Na RMSP, nem todos os municípios monitoram o conjunto de poluentes regulamentados. Optou-se então por analisar o PM10 como variável de exposição nos diversos municípios, de forma a permitir a sumarização da estimativa de risco, relativa a esse poluente para a região. As medidas de PM10 cedidas, originalmente de forma horária, foram agregadas ao banco de dados em médias diárias. O município de São Paulo conta com 13 estações de monitoramento da qualidade do ar que realizam medições de PM10 e os municípios de Santo André e Guarulhos, com duas estações cada. Nos demais municípios, existe apenas uma estação de monitoramento da qualidade do ar da CETESB que mede o PM10.

Considerou-se, para fins de análise, a média do dia do conjunto das estações para aqueles municípios que apresentavam mais de uma estação de monitoramento da qualidade do ar. As bases de dados das estações de monitoramento da CETESB apresentam lacunas nos valores dos poluentes, tendo muitas vezes grandes períodos sem informação. Devido a isso, as bases foram avaliadas quanto à completude dos dados do PM10, tendo-se buscado estabelecer um período mínimo de análise de três anos consecutivos, aceitando-se perdas de informações do poluente de, no máximo, 15% dos dias. Tivemos como consequência períodos variáveis de análise dos municípios, em detrimento do inicialmente proposto, que era avaliar o impacto da poluição do ar na saúde da população da RMSP para o período de 2000 a 2008. Pela mesma razão, o município de Carapicuíba não foi incluído na presente análise, pois não apresentava dados disponíveis para o período 2000 a 2008.

A temperatura e a umidade relativa do ar foram utilizadas como controles nas análises, mas cabe ressaltar que a maior parte dos municípios da RMSP não conta com estações meteorológicas. As medidas de temperatura e umidade relativa do ar, utilizadas para os diversos municípios, foram as mesmas utilizadas para o município de São Paulo, tendo-se trabalhado com a média das médias, média das mínimas e média das máximas das estações da CETESB e do IAG. Os municípios de Guarulhos e São Caetano do Sul, mesmo contando com estações medidoras de temperatura e umidade, apresentaram grandes lacunas de informação, o que inviabilizou a utilização desses dados.

Foi realizada análise de séries temporais com a biblioteca ARES, desenvolvida para o aplicativo RddJunger WL. Análise, imputação de dados e interfaces computacionais em estudos de séries temporais epidemiológicas [tese]. Rio de Janeiro: Instituto de Medicina Social da Universidade Estadual do Rio de Janeiro; 2008 [citado 10 jul 2017]. Disponível em: http://www.bdtd.uerj.br/tde_arquivos/44/TDE-2013-05-16T162258Z-3184/Publico/Washington%20Leite%20Junger-tese.pdf , utilizando metodologia comum para as localidades que aderiram ao “Projeto de Avaliação de Impacto da Poluição do Ar nas Cidades Brasileiras”.

Foram construídos modelos explicativos para contagens de internações pelas causas pesquisadas ao longo do tempo para cada município participante do estudo. Os modelos propostos pertencem à classe de Modelos Aditivos Generalizados (GAM), com a opção de regressão de Poisson, segundo a equação:

lnEYt=βX1t+i=2pSiXit

onde Yt e X1t são os números de eventos mórbidos e o nível de um dado poluente no dia t, respectivamente; Xit são as variáveis preditoras, que inclui o tempo; e Si são as funções de suavização, utilizando natural splines. Foram acrescentadas também variáveis indicadoras (dicotômicas) para os dias da semana e feriados nacionais ou locais, tendo-se testado a 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 autocorrelação parcial (PACF).

Após a construção do modelo de trabalho de cada município (Core Model), que continha todas as variáveis de controle e da verificação de sua adequação, foi introduzido o PM10 em defasagens de até cinco dias (lag simples) e verificado também o efeito cumulativo nesse período, utilizando 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 defasagens2121. Schwartz J. The distributed lag between air pollution and daily deaths. Epidemiology. 2000;11(3):320-6. https://doi.org/10.1097/00001648-200005000-00016
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.

As estimativas de risco foram calculadas a partir da introdução da variável explanatória no modelo de trabalho de forma linear. Esse modelo estatístico fornece o risco relativo percentual para cada incremento de 10 µg/m3 nos níveis de PM10. Em todas as análises, assumiu-se nível de significância de 5%.

O passo seguinte foi realizar a meta-análise dos coeficientes encontrados, considerando efeitos aleatórios, método de DerSimonian e Laird66. DerSimonian R, Laird N. Meta-analysis in clinical trials. Control Clin Trials. 1986;7(3):177-88. https://doi.org/10.1016/0197-2456(86)90046-2
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com estimativa de heterogeneidade proposta por Mantel-Haenszel, uma vez que a hipótese de homogeneidade foi rejeitada em todos os casos. A meta-análise foi realizada no Stata 12, por meio da macro metan, que permite a realização de meta-análise de efeitos fixos ou aleatórios.

RESULTADOS

A Tabela 1 apresenta o número médio de internações por doenças respiratórias e cardiovasculares, assim como a análise descritiva dos níveis de PM10, para cada uma das nove cidades analisadas. Com exceção do município de São Paulo, os demais municípios apresentaram números relativamente pequenos de internações diárias, porém apenas São Caetano do Sul teve média inferior a 1 para internações por doenças respiratórias em crianças. Guarulhos e Osasco apresentaram os maiores valores médios de PM10, e o percentual de perdas para essa variável foi relativamente baixo para todos os municípios.

Tabela 1
Parâmetros básicos de análise: médias diárias de internações, período de estudo e análise descritiva do PM10 nos municípios pesquisados.

Uma vez que para cada município foi construído um modelo explicativo, houve grande variação no número de graus de liberdade utilizados para o controle da tendência e sazonalidade, o que esteve relacionado ao período de análise e aos menores AIC, em conjunto com a melhor otimização da PACF. Como exemplo, no município de São Paulo, com maior tempo de análise foram utilizados 36 graus de liberdade para as doenças respiratórias totais, enquanto para o município de Taboão da Serra foram utilizados apenas 12. O controle da temperatura e umidade foi obtido em cada município ora utilizando-se o valor do dia de cada um dos parâmetros, ora a média de dois dias ou o lag simples até dois dias. Para esses parâmetros, foram utilizados poucos graus de liberdade, chegando-se no máximo a cinco em Mauá.

As estimativas de risco relativo para os efeitos cumulativos de zero a cinco dias, utilizando-se o modelo polinomial de defasagens distribuídas, encontram-se na Tabela 2. Excetuando-se os municípios de Santo André (DRT) e Taboão da Serra (DRC), os demais municípios apresentaram estimativas estatisticamente significantes para as hospitalizações por doenças respiratórias. Os riscos relativos de admissão hospitalar para um aumento de 10 µg/m3 nos níveis de PM10 variaram de 1,011 (IC95% 1,009–1,013) para São Paulo a 1,032 (IC95% 1,024–1,040) em São Bernardo do Campo, para doenças respiratórias totais. O risco de internação por doenças respiratórias em crianças variou de 1,009 (IC95%1,001–1,017) em Santo André a 1,077 (IC95%1,056–1,098) em Mauá.

Tabela 2
Riscos relativos (RR) e intervalo de confiança (IC95%) para um aumento de 10 µg/m3 nos níveis de PM10 para cada desfecho nos municípios estudados.

Por outro lado, as estimativas para internações por DCV foram estatisticamente significantes apenas para os municípios de São Paulo, São Bernardo do Campo e Santo André. Em Santo André, observou-se um risco relativo menor do que 1. As demais estimativas, além de não serem estatisticamente significantes, apresentaram grande variação (Tabela 2).

A meta-análise dos três desfechos estudados indicou heterogeneidade entre as estimativas individuais de cada município; sendo assim, modelos de efeitos aleatórios foram estimados para obtenção das estimativas sumarizadas. Os resultados da meta-análise estão apresentados nas Figuras 2, 3 e 4.

Figura 2
Riscos relativos (RR) e intervalo de confiança (IC95%) de hospitalizações por doenças respiratórias para um aumento de 10 µg/m3 nos níveis de PM10 nos municípios estudados e meta-análise para o conjunto de municípios.

Figura 3
Riscos relativos (RR) e intervalo de confiança (IC95%) de hospitalizações por doenças respiratórias em crianças para um aumento de 10 µg/m3 nos níveis de PM10 nos municípios estudados e meta-análise para o conjunto de municípios.

Figura 4
Riscos relativos e intervalo de confiança (IC95%) de hospitalizações por doenças cardiovasculares para um aumento de 10 µg/m3 nos níveis de PM10 nos municípios estudados e meta-análise para o conjunto de municípios.

Observa-se que as estimativas globais de efeito do PM10 para um acréscimo de 10 µg/m3 foram estatisticamente significantes e de magnitude semelhante para as hospitalizações por doenças respiratórias em todas as idades (RR = 1,014, IC95% 1,009–1,019) e para crianças menores de cinco anos (RR = 1,019, 1,012–1,025). Por outro lado, a estimativa resumo para as hospitalizações por DCV foi aproximadamente 1 e não estatisticamente significante.

DISCUSSÃO

Esse é o primeiro estudo a estimar o risco de adoecimento devido à poluição do ar no conjunto de municípios da RMSP. Observamos associações positivas e estatisticamente significantes entre exposição ao PM10 e as internações por doenças respiratórias totais e em crianças menores de cinco anos em quase todos os nove municípios que contam com rede de monitoramento da qualidade do ar nessa região. Por outro lado, apenas os municípios de São Paulo e de São Bernardo do Campo mostraram associação entre os níveis de PM10 e as internações por DCV. De modo similar, as estimativas globais do efeito da exposição à poluição na região indicaram associações somente com as doenças respiratórias. Em resumo, observou-se que há um aumento de 1,4% nas internações por doenças respiratórias totais a cada acréscimo de 10 µg/m3 nos níveis de PM10. Para crianças menores de cinco anos, o efeito é ligeiramente maior, havendo um aumento de 1,9% nas internações.

A magnitude dos efeitos, tanto das estimativas globais quanto daquelas relativas a cada municipío analisado, mostrou-se consistente com outros estudos similares, tanto nacionais88. Freitas CU, Junger W, Ponce de Leon AC, Grimaldi R, Silva MAFR, Gouveia N. Poluição do ar em cidades brasileiras: selecionando indicadores de impacto na saúde para fins de vigilância. Epidemiol Serv Saude. 2013;22(3):445-54. https://doi.org/10.5123/S1679-49742013000300009
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,1010. Gouveia N, Freitas CU, Martins LC, Marcilio IO. Hospitalizações por causas respiratórias e cardiovasculares associadas à contaminação atmosférica no Município de São Paulo, Brasil. Cad Saude Publica. 2006;22(12):2669-77. https://doi.org/10.1590/S0102-311X2006001200016
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quanto realizados em outros países44. Carugno M, Consonni D, Randi G, Catelan D, Grisotto L, Bertazzi PA, et al. Air pollution exposure, cause-specific deaths and hospitalizations in a highly polluted Italian region. Environ Res. 2016;147:415-24. https://doi.org/10.1016/j.envres.2016.03.003
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,1111. Guo Y, Tong S, Zhang Y, Barnett AG, Jia Y, Pan X. The relationship between particulate air pollution and emergency hospital visits for hypertension in Beijing, China. Sci Total Environ. 2010;408(20):4446-50. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2010.06.042
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. Por exemplo, estudo realizado no município de São Paulo encontrou aumento de 2,4% nas internações por doenças respiratórias em crianças menores de cinco anos associado a um aumento de 10 µg/m3 nos níveis de PM101010. Gouveia N, Freitas CU, Martins LC, Marcilio IO. Hospitalizações por causas respiratórias e cardiovasculares associadas à contaminação atmosférica no Município de São Paulo, Brasil. Cad Saude Publica. 2006;22(12):2669-77. https://doi.org/10.1590/S0102-311X2006001200016
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. Esse mesmo estudo encontrou associação estatisticamente significante para as internações por DCV e com magnitude muito próxima ao que observamos na presente análise para o município de São Paulo.

Observa-se também que as doenças respiratórias parecem ser o melhor indicador dos efeitos à saúde associados à poluição do ar. Freitas et al.88. Freitas CU, Junger W, Ponce de Leon AC, Grimaldi R, Silva MAFR, Gouveia N. Poluição do ar em cidades brasileiras: selecionando indicadores de impacto na saúde para fins de vigilância. Epidemiol Serv Saude. 2013;22(3):445-54. https://doi.org/10.5123/S1679-49742013000300009
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, em estudo conduzido em diversos municípios brasileiros, identificaram as internações por doenças respiratórias em menores de cinco anos, seguidas das internações por doenças respiratórias totais, como os melhores indicadores de efeito à saúde da poluição atmosférica para fins de vigilância.

Nota-se ainda o alto grau de contaminação atmosférica ao qual a população da RMSP está exposta. Dois municípios, Guarulhos e Osasco, apresentaram média anual de PM10 superior ao padrão de qualidade do ar estabelecido pelo Conselho Nacional de Meio Ambiente (CONAMA), equivalente a 50 µg/m3. Entretanto, cabe destacar que o Conselho Estadual do Meio Ambiente (CONSEMA) deliberou que o estado de São Paulo deve adotar padrões mais rígidos para a qualidade do ar2222. Valentim LSO. Consema aprova novos padrões de qualidade do ar para São Paulo. BEPA Bol Epidemiol Paulista. 2011 [cited 2017 Jul 10];8(91):27-9. Available from: http://www.cvs.saude.sp.gov.br/up/Consema%20aprova%20novos%20%20%20padr%C3%B5es%20de%20qualidade%20do%20ar%20para%20S%C3%A3o%20Paulo.pdf
http://www.cvs.saude.sp.gov.br/up/Consem...
. Em maio de 2011, foram adotados novos padrões de qualidade do ar para o estado de São Paulo, com vistas a alcançar os limites recomendados pela Organização Mundial da Saúde, de 20 µg/m3, como média anual máxima para o PM10. Ressalta-se que, segundo esse novo parâmetro, ainda não totalmente em vigor no estado, todos os municípios da RMSP estariam em desacordo.

Como qualquer estudo epidemiológico, a presente análise apresenta algumas limitações, como o fato de somente 10 entre 39 municípios da RMSP contarem com monitoramento da qualidade do ar. Além disso, muitos dos municípios apresentam apenas um monitor, que pode não estar refletindo adequadamente a exposição da população ali moradora. Outra limitação é o fato de muitos residentes nesses municípios passarem a maior parte do dia em outras localizações, principalmente nas regiões mais centrais de São Paulo, por motivos de trabalho ou estudo.

Por outro lado, as estimativas obtidas pela meta-análise devem estar refletindo o verdadeiro impacto da poluição atmosférica nos residentes da RMSP. Conhecer e dimensionar as estimativas do impacto global da poluição do ar na população da RMSP é importante para auxiliar o delineamento de intervenções que objetivem diminuir a exposição da população à poluição do ar, assim como estimar os custos econômicos dos efeitos à saúde decorrentes dessa exposição. Essas informações podem, ainda, subsidiar o acompanhamento das variações nos efeitos de saúde decorrentes dessas possíveis intervenções. No momento em que a qualidade do ar ganha cada vez mais destaque como importante determinante da saúde das populações, as cidades devem buscar garantir uma melhor qualidade do ar e, consequentemente, uma melhor qualidade de vida para seus habitantes.

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  • Financiamento: Ministério da Saúde (MS – Processo 1297/2008).

Datas de Publicação

  • Publicação nesta coleção
    04 Dez 2017

Histórico

  • Recebido
    13 Set 2016
  • Aceito
    17 Out 2016
Faculdade de Saúde Pública da Universidade de São Paulo São Paulo - SP - Brazil
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