Análise espacial de internações hospitalares por doenças respiratórias associadas ao período de queimadas no estado do Maranhão

Abstract

Resumo: Os efeitos da poluição atmosférica e os danos causados para a saúde das pessoas, vem tornando-se um problema de saúde pública. O fogo na Amazônia brasileira é responsável pela emissão de grandes quantidades de gases de efeito estufa por vários processos distintos, incluindo a queimada de floresta nas áreas que estão sendo desmatadas para agricultura e pecuária. É notável a identificação no arco do desmatamento, dos focos de queimadas, visto como alvo de pesquisas e aplicado como indicador no aumento estatístico da morbimortalidade por DR. Este estudo teve por objetivo identificar padrões espaciais de internações hospitalares por DR associadas ao período de queimadas, no decurso de 01/01/2016 a 31/12/2018, nos municípios do Estado do Maranhão. Tratase de um estudo ecológico, tipo exploratório, para análise estatística da distribuição espaço temporal, foi utilizado a ferramenta software TerraView, versão 4.0.0, por intermédio da obtenção dos índices de autocorrelação espacial de Moran Global, Local que identificaram aglomerados de municípios com altas e baixas taxas, por meio do Moran Map e Lisa Map. Foram elaborados mapas para estimarem a Densidade de Kernel, sendo utilizados bancos de dados de domínio público online, dos portais DATASUS, INPE e IBGE, como também, analisadas as variáveis de internações por DR, percentual de óbitos, taxa de internação, taxa de óbitos, educação (2000), focos de queimadas, renda per capita (2000), gastos em saúde, IVS, IDH e GINI disponibilizados pelo portal IPEA. Como resultado foi possível identificar padrões espaciais da distribuição da DR, com maiores índices nos meses de maio e junho, período de transição entre a estação chuvosa e seca no Maranhão e os focos de queimadas que tiveram seu pico mais elevado nos meses de agosto a outubro. Entendese que muitos casos de DR foram subnotificados ou não notificados, para os meses de julho a dezembro. Através de mapas temáticos, podese identificar áreas de alta prioridade de intervenção e densidade de taxas segundo os municípios do Maranhão. Quanto aos casos de DR, distribuídas por faixa etária, observou-se mais elevada de 1 a 4 anos de idade. Para análise espacial, por meio do Índice de Moran Global uni e bivariado, referente ao comparativo das taxas de óbito, internação e focos de queimadas, para as variáveis: educação (2000), focos de queimadas, IVS, IDH e índice de GINI, identificou-se para análise da variável de educação (2000) significância estatística para as taxas de óbito, internação e focos de queimadas, para a variável de focos de queimadas identificou-se autocorrelação espacial, para as taxas de óbito e internação, constatouse uma autocorrelação espacial entre taxa de internação e focos de queimadas com IM= 0,17 (pvalor <0,01), o IVS não apresentou nenhuma significância estatística, o IDH apresentou significância estatística para as taxas de óbitos e internação e o índice de GINI apresentou significância estatística para taxa de internação e de focos de queimadas. Concluise que é possível propor medidas de intervenção para determinadas regiões geográficas a fim de reduzir as taxas de DR no período das queimadas e promover ações de educação ambiental aliadas a educação para saúde.

Abstract: The effects of air pollution and the damage caused to people's health are becoming a public health problem. Fires in the Brazilian Amazon are responsible for the emission of large amounts of greenhouse gases through several different processes, including the burning of forest in areas that are being deforested for agriculture and livestock. The identification of fires in the arc of deforestation is remarkable, seen as a research target and applied as an indicator in the statistical increase in morbidity and mortality from RD. This study aimed to identify spatial patterns of hospital admissions for RD associated with the burning period, from 01/01/2016 to 12/31/2018, in the municipalities of the State of Maranhão. This is an ecological exploratory study, for statistical analysis of the spatial and temporal distribution, using the TerraView software tool, version 4.0.0, by obtaining the spatial autocorrelation indices of Moran Global, Local, which identified clusters of municipalities. with high and low rates, through Moran Map and Lisa Map. Maps were prepared to estimate Kernel Density, using online public domain databases from DATASUS, INPE and IBGE portals, as well as analyzing the variables of hospitalizations due to RD, percentage of deaths, hospitalization rate, death rate, education (2000), fire outbreaks, per capita income (2000), health expenses, IVS, IDH and GINI made available by the IPEA portal. As a result, it was possible to identify spatial patterns of RD distribution, with higher rates in the months of May and June, the transition period between the rainy and dry season in Maranhão and the fire outbreaks that had their highest peak in the months of August to October. It is understood that many cases of DR were underreported or not reported for the months of July to December. Through thematic maps, it is possible to identify areas of high priority for intervention and density of rates according to the municipalities of Maranhão. As for RD cases, distributed by age group, it was observed higher from 1 to 4 years of age. For spatial analysis, through the uni and bivariate Moran Global Index, referring to the comparison of death rates, hospitalization and fire outbreaks, for the variables: education (2000), fire outbreaks, IVS, HDI and GINI index, for analysis of the education variable (2000) statistical significance was identified for the rates of death, hospitalization and fire outbreaks, for the variable of fire outbreaks, spatial autocorrelation was identified, for the death and hospitalization rates, it was found a spatial autocorrelation between hospitalization rate and fire outbreaks with MI = 0.17 (pvalue <0.01), the IVS did not show any statistical significance, the HDI showed statistical significance for the rates of deaths and hospitalization and the index of GINI showed statistical significance for the rate of hospitalization and fire outbreaks. It is concluded that it is possible to propose intervention measures for certain geographic regions in order to reduce the RD rates during the burning period and to promote environmental education actions combined with health education.