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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/26207
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.creatorNóbrega, Luciana Alves da-
dc.date.accessioned2023-02-07T19:51:16Z-
dc.date.available2023-12-23-
dc.date.available2023-02-07T19:51:16Z-
dc.date.issued2022-12-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/26207-
dc.description.abstractIn recent years, many studies have been carried out to measure the impact of air pollu-tion on human health in large urban centers. Thus, this study aimed to develop a decisi-on-making model to assess the impact of the main air pollutants and climatic parame-ters on the incidence of asthma in different age groups in a large city. To operationalize this investigative process, the parameters used as air quality indicators provided for in Resolution No. 491/2018, issued by the National Council for the Environment - CONAMA (PM10, SO2, NO2, O3, CO) were used. and climate parameters (temperature and relative humidity), from October 2010 to September 2015. Information related to the number of hospitalizations for asthma was collected from the Hospital Information Sys-tem of the Unified Health System. Health (SIHSUS). To estimate the level of association between environmental and climatic parameters and reported cases of asthma in the population of Salvador, the Poisson regression model was used, using the R program-ming language. the significance level of 5% for the permanence of the variable in the model. According to the results obtained, the variables that were statistically significant (p-value < 0.05) for cases of hospitalization for asthma in children (≤ 9 years old) were: CO (RR = 5.04), MP10 (RR = 1.02), Temperature (RR = 0.86) and humidity (RR = 1.02). Regarding the increase in hospitalizations for asthma in adolescents, we obtai-ned: CO (RR = 5.26), PM10 (RR = 1.03), NO2 (RR = 1.06). With regard to the elderly, only the CO variable (RR = 11.33) was statistically significant. Based on the observed results, it was concluded that exposure to air pollution in the urban area of Salvador was associated with an increase in hospitalizations for asthma in children, adolescents and the elderly. Finally, through analysis of the fit and suitability of the model, we observed that the Poisson regression model was very satisfactory in the investigation of exposure to atmospheric pollutants and climatic parameters in cases of hospitalization due to as-thma, helping, in this context, to decision making.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Fernando Augusto Alves Vieira (fernandovieira@biblioteca.ufpb.br) on 2023-02-07T10:12:54Z No. of bitstreams: 3 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) LucianaAlvesDaNóbrega_Tese.pdf: 4727122 bytes, checksum: e78d940fec8eb9010d5e0d5c3afd02ab (MD5) LucianaAlvesDaNóbrega_Tese_Ficha_SIGAA.pdf: 2136 bytes, checksum: f9a8977b22f386c5da4cad0d002addc1 (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Biblioteca Digital de Teses e Dissertações BDTD (bdtd@biblioteca.ufpb.br) on 2023-02-07T19:51:16Z (GMT) No. of bitstreams: 3 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) LucianaAlvesDaNóbrega_Tese.pdf: 4727122 bytes, checksum: e78d940fec8eb9010d5e0d5c3afd02ab (MD5) LucianaAlvesDaNóbrega_Tese_Ficha_SIGAA.pdf: 2136 bytes, checksum: f9a8977b22f386c5da4cad0d002addc1 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2023-02-07T19:51:16Z (GMT). No. of bitstreams: 3 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) LucianaAlvesDaNóbrega_Tese.pdf: 4727122 bytes, checksum: e78d940fec8eb9010d5e0d5c3afd02ab (MD5) LucianaAlvesDaNóbrega_Tese_Ficha_SIGAA.pdf: 2136 bytes, checksum: f9a8977b22f386c5da4cad0d002addc1 (MD5) Previous issue date: 2022-12en
dc.description.sponsorshipNenhumapt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal da Paraíbapt_BR
dc.rightsAcesso embargadopt_BR
dc.rightsAttribution-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/*
dc.subjectPoluição atmosféricapt_BR
dc.subjectFatores climáticospt_BR
dc.subjectModelos lineares generali-zadospt_BR
dc.subjectAsmapt_BR
dc.subjectAtmospheric pollutionpt_BR
dc.subjectClimatic factorspt_BR
dc.subjectGeneralized linear modelspt_BR
dc.subjectAsthmapt_BR
dc.titleImpacto da poluição atmosférica e fatores climáticos na ocorrência de asmapt_BR
dc.typeTesept_BR
dc.contributor.advisor1Nascimento, João Agnaldo do-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6866270928240455pt_BR
dc.contributor.advisor2Ribeiro, Kátia Suely Queiroz Silva-
dc.contributor.advisor2Latteshttp://lattes.cnpq.br/7564660473747042pt_BR
dc.contributor.advisor-co1Marinho, Pedro Rafael Diniz-
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7185368598935272pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/2595040337951627pt_BR
dc.description.resumoNos últimos anos, muitos estudos têm sido realizados para mensurar o impacto da poluição do ar na saúde humana nos grandes centros urbanos. Desta forma, este estudo teve como objetivo desenvolver um modelo de tomada de decisão para avaliar o impacto dos principais poluentes atmosféricos e parâmetros climáticos sobre a inci-dência de asma em diferentes faixas etárias em uma cidade de grande porte. Para operacionalização do presente processo investigatório, foram utilizados os parâmetros empregados como indicadores da qualidade do ar previsto na Resolução n.º 491/2018, expedida pelo Conselho Nacional do Meio Ambiente – CONAMA (MP10, SO2, NO2, O3, CO) e parâmetros climáticos (temperatura e umidade relativa do ar), no período de ou-tubro de 2010 a setembro de 2015. As informações relacionadas ao número de inter-nações hospitalares por asma foram coletadas no Sistema de Informações Hospitala-res do Sistema único de Saúde (SIHSUS). Para estimar o nível de associação existente entre os parâmetros ambientais e climáticos com os casos de notificação por asma na população de Salvador, utilizou-se o modelo de regressão de Poisson, mediante a utili-zação da linguagem de programação R. Nesse estudo foi considerado o nível de signi-ficância de 5% para a permanência da variável no modelo. De acordo com os resulta-dos obtidos, as variáveis que apresentaram significância estatística (p-valor < 0,05) para os casos de internações por asma em crianças (≤ 9 anos) foram: CO (RR = 5,04), MP10 (RR = 1,02), Temperatura (RR = 0,86) e umidade (RR = 1,02). Com relação ao aumento de internações por asma em adolescentes, obtivemos: CO (RR = 5,26), MP10 (RR = 1,03), NO2 (RR = 1,06). Com relação aos idosos, apenas a variável CO (RR = 11,33) foi estatisticamente significante. A partir dos resultados observados, concluiu-se que a exposição à poluição do ar na área urbana de Salvador, apresentou-se associa-da ao aumento de internações por asma em crianças, adolescentes e idosos. Por fim, através análise do ajuste e adequabilidade do modelo, observamos que o modelo de regressão de Poisson apresentou-se muito satisfatório na investigação da exposição aos poluentes atmosféricos e parâmetros climáticos aos casos de internações por as-ma, auxiliando, neste contexto, a tomada de decisão.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCiências Exatas e da Saúdept_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Modelos de Decisão e Saúdept_BR
dc.publisher.initialsUFPBpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::SAUDE COLETIVApt_BR
Aparece nas coleções:Centro de Ciências Exatas e da Natureza (CCEN) - Programa de Pós-Graduação em Modelos de Decisão e Saúde

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