Nytt begrep – gammelt tema

Figura 5 - Gráfico de dispersão correlacionando média de internações mensais por pneumonia e a variável climática umidade relativa do ar para o município de Tangará da Serra - MT, para o período de 2003 a

2008

3.3.2 A Influência da Temperatura

Os resultados correlacionando o número de internações por pneumonia e temperatura não apresentaram influência significativa (como pode ser observado nos dados apresentados no Quadro 2), onde é possível observar que o ajustamento de curva aponta a regressão logarítmica como a que mais se aproxima, mesmo assim representa apenas 12,86% de coeficiente de determinação.

O resultado é coerente com o encontrado na cidade de Ribeirão Preto – SP, onde Carneseca et al. (2010) concluiu que um aumento na temperatura mínima diária não leva a mudanças significativas na contagem de hospitalizações por pneumonia. Já SOUZA et al. (2007) afirma que houve influência da variável temperatura sobre a incidência de pneumonia em João Pessoa, sendo que a cada 1 °C de diminuição na temperatura média mensal, encontrou-se um aumento de aproximadamente 1 caso mês/10.000 habitantes, podendo ser considerado como preditor para o número de casos de pneumonia nesta localidade.

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Quadro 2 - Resultado da análise de regressão ajustamento de curva correlacionando número de internações por pneumonia com a variável climática temperatura, para o

período de 2003 a 2008 para o município de Tangará da Serra - MT.

Regressão

Linear Regressão Exponencial Regressão Logarítmica Regressão Geométrica

Tamanho da amostra 12 12 12 12 Intercepto (a) 290.0128 420.9854 662.2054 6858.1815 Coef. regressão (b) -6.8386 -0.0509 -168.7760 -1.2624 Coef. determinação (R2) 12.22% 8.56% 12.86% 9.10% Média (X) 24.4708 24.4708 24.4535 24.4535 Média (Y) 122.6667 121.2236 122.6667 121.2236

Var. independente Coluna 2 Coluna 2 Coluna 2 Coluna 2 Var. dependente Coluna 3 Coluna 3 Coluna 3 Coluna 3

Equação Y’ = a +

bX Y’ = a * e^(bX) Y’ = a + b * ln(X) Y’ = a * X^b

Graus de liberdade 10 10 10 10

(p) 0.2653 0.3562 0.2523 0.3405

3.4 Asma

Os meses com maior internação por asma são fevereiro, março, maio e julho. Não se verifica um aumento ou declínio contínuo da doença (asma), mas sim uma alternância de meses, sendo maior o número de internações nos seis primeiros meses do ano e registrando no mês de novembro apenas três internações por asma (Figura 6). Toyoshima et al. (2005) observaram flutuações no número de internações no decorrer dos meses, com picos principalmente entre março e maio (meses de outono), sendo coerente com o encontrado neste estudo.

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Figura 6 - Distribuição de internação por asma, correlacionando a variável umidade relativa do ar para o período avaliado (2003-2008) para o município de Tangará da Serra - MT.

Fonte: MS/DATASUS, INMET

Com base nos trabalhos publicados até o presente momento, ainda não foi possível identificar as causas para a variação sazonal dos ataques de asma. Segundo Valença et al. (2006), dentre os possíveis fatores envolvidos, pode-se fazer algumas sugestões, as quais estão presentes em estudos:

Uma associação entre infecções respiratórias virais e crises de asma;

A hipótese de que infecções virais do trato respiratório superior estão associadas com 80% a 85%das exacerbações por asma em crianças em idade escolar;

Tem-se investigado a relação entre a presença de fungos no ambiente e asma, pois o crescimento de mofo na residência pode levar a doença respiratória grave, requerendo hospitalização;

Alguns autores observaram correlação entre esporos de fungos e exacerbações asmáticas.

Botelho et al. (2003), Saldanha et al. (2005), Valença et al. (2006) observaram maior proporção de atendimentos em unidades de emergência por asma, respectivamente, no período da chuva. No entanto houve maior proporção de internações por asma no período de seca (BOTELHO et al. 2003; SALDANHA et al., 2005). Afirma Toyoshima et al. (2005) que ocorre um maior número de internações nos meses relacionados ao outono e inverno.

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3.4.1 A Influência da Umidade Relativa do Ar

Neste estudo, apesar de não ser mantida uma variância de acordo com a umidade do ar, o maior número de internações ocorreu no período chuvoso. O qual pode ter sido influenciado pela presença de fungos no ambiente domiciliar, que são importantes alérgenos especialmente em indivíduos predispostos, estando associado à asma. Valença et al. (2006) relataram que o aumento da umidade relativa do ar, proporciona o crescimento de fungos e da população de ácaros e afirma que a defasagem entre as mudanças nas condições climáticas e crises de asma sugere que o intervalo seria o tempo requerido para ocorrer um aumento na concentração de possíveis fatores desencadeantes, tais como ácaros e/ou fungos.

Carneseca et al. (2010) identificou que o aumento da umidade provoca significativa diminuição no número de hospitalizações por asma, em todas as faixas etárias, exceto o grupo compreendido entre 10 e 45 anos.

Segundo Rosa (2008), algumas características próprias do município de Tangará da Serra, como a cultura de algodão (polinização), a poluição do ar, a barreira formada pela Serra dos Parecis e Tapirapuã (que possivelmente dificulta a dispersão dos poluentes) e a baixa umidade em alguns meses tem contribuido para a prevalência de asma.

Como pode ser observado no Quadro 3, a correlação do número de internações por asma com a variável climática umidade relativa do ar é baixissima. A curva que melhor descreve a relação é da regressão linear com apenas 0,89% de coeficiente de determinação, i.e., no período avaliado a umidade relativa do ar não teve influência signinicativa ob os casos de internação por asma.

Valença et al. (2006) conclui que não houve correlação importante entre atendimentos por asma e a umidade relativa do ar. Analisaram também uma correlação entre asma e a umidade relativa do ar defasada de um a dois meses após a elevação da umidade, visto que o número de visitas por asma começou a crescer um a dois meses após a elevação da umidade, encontrando-se uma correlação linear positiva, estatisticamente significativa, i.e., quanto maior a umidade relativa do ar nos dois meses anteriores maior foi o número de atendimentos por asma.

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Quadro 3 - Resultado da análise de regressão ajustamento de curva correlacionando número de internações por asma com a variável climática umidade relativa do ar, para

o período de 2003 a 2008 para o município de Tangará da Serra - MT.

Regressão

Linear Regressão Exponencial Regressão Logarítmica Regressão Geométrica

Tamanho da amostra 12 12 12 12 Intercepto (a) 2,0456 2.7575 0.3532 5.2749 Coef. regressão (b) 0.0107 -0.0017 0.5782 -0.1814 Coef. determinação (R2) 0.89% 0.11% 0.58% 0.27% Média (X) 72.2236 72.2236 71.1939 71.1939 Média (Y) 2.8194 2.4336 2.8194 2.4336

Var. independente Coluna 1 Coluna 1 Coluna 1 Coluna 1

Var. dependente Coluna 4 Coluna 4 Coluna 4 Coluna 4

Equação Y’ = a + bX Y’ = a * e^(bX) Y’ = a + b * _ln(X) Y’ = a * _X^b

Graus de liberdade 10 10 10 10

(p) 0.7709 0.9185 0.8145 0.8726

3.4.2 A Influência da Temperatura

Os resultados do ajustamento de curva comparando o número de internações por asma com a variavel climática temperatura (Quadro 4), apresentou a regressão linear como a que melhor se ajusta aos dados, com 26,22% de coeficiente de determinação, i.e., a variável temperatura contribui para aumentar os casos de internação por asma, mas ela não é a que mais influencia. Os dados sugerem que outras variáveis que não foram avaliadas neste trabalho contribuem de maneira mais significativa do que as variáveis temperatura e umidade relativa do ar para as internações por asma.

O resultado é coerente com o encontrado por Valença et al. (2006) o qual afirma que não há correlação importante entre atendimentos por asma e temperatura.

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Quadro 4 - Resultado da análise de regressão ajustamento de curva correlacionando número de internações por asma com a variável climática temperatura, para o período

de 2003 a 2008 para o município de Tangará da Serra - MT.

Regressão

Linear Regressão Exponencial Regressão Logarítmica Regressão Geométrica

Tamanho da amostra 12 12 12 12

Intercepto (a) 21,0250 8382,9672 59,6128 2644,37 E+08

Coef. regressão (b) -0,7440 -0,3328 -17,7658 -7,9491 Coef. determinação

(R2) 26,22% 24,98% 25,84% 24,63%

Média (X) 24,4708 24,4708 24,4535 24,4535

Média (Y) 2,8194 2,4336 2,8194 2,4336

Var. independente Coluna 2 Coluna 2 Coluna 2 Coluna 2 Var. dependente Coluna 4 Coluna 4 Coluna 4 Coluna 4 Equação Y’ = a + bX Y’ = a * _e^(bX) Y’ = a + b * _ln(X) Y’ = a * X^b

Graus de liberdade 10 10 10 10

(p) 0,0887 0,0979 0,0914 0,1007

3.5 Doença Pulmonar Obstrutiva Crônica

Nos seis primeiros meses a média de internações devido a Doença Pulmonar Obstrutiva Crônica foram maiores se comparados aos seis últimos meses. Destacando-se os meses de janeiro (11,5), fevereiro (9,67), abril (7,83), e os meses de março, maio, junho e julho com média de 7,33. O mês de setembro apresenta a menor média de internações (3,5) na patolgia em destaque. Os resultados encontrados por Godoy et al. (2001) realizado em Caxias do Sul – RS não são similares a estes, já que os meses em que a DPOC foi mais frequente, compreende o período entre maio a novembro.

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Figura 7 - Distribuição de internação por bronquite, enfisema e outras DPOCs, correlacionando a variável umidade relativa do ar e temperatura para o período avaliado (2003-2008) para o município de Tangará

da Serra-MT. Fonte: MS/DATASUS