Search

Submitted by DJALMA ANTONIO ALMEIDA DOS SANTOS (djalma.antonio@unesp.br) on 2022-09-26T16:03:46Z No. of bitstreams: 1 TESE - VERSÃO FINAL CORRIGIDA.pdf: 4402977 bytes, checksum: a38564e44a52ecfae0318b1fd01f284f (MD5) Approved for entry into archive by Pamella Benevides Gonçalves null (pamella@feg.unesp.br) on 2022-09-30T19:47:12Z (GMT) No. of bitstreams: 1 santos_daa_dr_guara.pdf: 4402977 bytes, checksum: a38564e44a52ecfae0318b1fd01f284f (MD5) Made available in DSpace on 2022-09-30T19:47:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 santos_daa_dr_guara.pdf: 4402977 bytes, checksum: a38564e44a52ecfae0318b1fd01f284f (MD5) Previous issue date: 2022-07-18 Este trabalho tem por objetivo avaliar a exposição da gestante aos poluentes do ar em sua somatória de cinco, dez e 15 dias anteriores ao parto, e da temperatura ambiente máxima diária, na defasagem de um, três e cinco dias anteriores ao parto, e analisar o efeito desses poluentes e da temperatura sobre o desencadeamento do parto prematuro. Trata-se de estudo longitudinal, com dados todos os nascidos vivos de mulheres residentes nos municípios de Cubatão, Ribeirão Preto e São José dos Campos nos anos de 2017 a 2019, excluindo os com peso menor de 500 gramas, os partos gemelares e trigemelares, bem como os fetos com mal-formação congênita. A variável dependente, prematuridade, foi categorizada como desfavorável ≤ 36 semanas e 6/7 e favorável ≥ 37 semanas de gestação, e as independentes foram idade materna, estado civil, escolaridade, número de filhos mortos, número de consultas e mês do início do pré-natal. Os poluentes do ar analisados foram PM10, NO2 e O3 com dados acumulados de cinco, dez e 15 dias anteriores ao parto, e temperatura máxima diária, com defasagem de um, três e cinco dias, anteriores ao parto. As análises utilizadas foram os modelos de regressão logística hierarquizada em três níveis: distal, intermediário e proximal, e regressão linear. Foram 55.855 nascidos vivos, sendo incluídos 23.822 (42,7%) que atenderam aos critérios de inclusão. Foi significativa a exposição materna ao PM10 com dez dias anteriores ao parto, sem considerar o efeito da temperatura (OR: 1,23) em Cubatão, sendo que para os outros poluentes e defasagens de temperatura, não houve significância estatística. This study aims to evaluate the exposure of pregnant women to air pollutants in their sum of five, ten, and 15 days before delivery, and the maximum daily ambient temperature, in the lag of one, three, and five days before delivery, and analyze the effect of these pollutants and temperature on the triggering of preterm birth. This is a longitudinal study, with data on all live births of women living in the municipalities of Cubatão, Ribeirão Preto, and São José dos Campos in the years 2017 to 2019, excluding those weighing less than 500 grams, twins, and triplets, as well as fetuses with congenital malformations. The dependent variable, prematurity, was categorized as unfavorable ≤ 36 weeks and 6/7 and favorable ≥ 37 weeks of gestation, and the independent variables were maternal age, marital status, schooling, number of dead children, number of consultations, and month of beginning of the period. prenatal. The air pollutants analyzed were PM10, NO2, and O3 with accumulated data from five, ten, and 15 days before calving, and maximum daily temperature, with a lag of one, three, and five days, before calving. The analyzes used were hierarchical logistic regression models at three levels: distal, intermediate, and proximal, and linear regression. There were 55,855 live births, including 23,822 (42.7%) who met the inclusion criteria. Maternal exposure to PM10 ten days before delivery was significant, without considering the effect of temperature (OR: 1.23) in Cubatão, and for other pollutants and temperature lags, there was no statistical significance

Submitted by Fernanda Lopes Okido Hashimoto (feokido@yahoo.com.br) on 2019-09-24T14:59:34Z No. of bitstreams: 1 Dissertação Fernanda - Repositório.pdf: 2798243 bytes, checksum: d262bd45b67d3a511bf298222b11cd50 (MD5) Approved for entry into archive by Pamella Benevides Gonçalves null (pamella@feg.unesp.br) on 2019-09-24T19:45:02Z (GMT) No. of bitstreams: 1 hashimoto_flo_me_guara.pdf: 2798243 bytes, checksum: d262bd45b67d3a511bf298222b11cd50 (MD5) Made available in DSpace on 2019-09-24T19:45:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 hashimoto_flo_me_guara.pdf: 2798243 bytes, checksum: d262bd45b67d3a511bf298222b11cd50 (MD5) Previous issue date: 2019-07-29 O ecossistema amazônico é impactado fortemente pelas queimadas no período da estação seca com as emissões de poluentes na atmosfera. Os efeitos sobre a saúde das populações, especialmente na região do arco do desmatamento, tem sido objeto de recentes estudos. O objetivo do presente estudo é avaliar a distribuição espacial dos focos de queimadas, da morbidade por doenças cardiovasculares, e das concentrações dos poluentes PM2,5 e CO, no estado do Tocantins. Foi desenvolvido estudo ecológico com ferramentas da análise espacial. A análise utilizou o estimador de Kernel e índice de Moran (Im), além de mapas temáticos e correlação de Spearman (rs) entre as variáveis. O geoprocessamento utilizou o programa TerraView 4.2.2. Foram encontradas altas taxas de queimadas no estado e forte associação entre as queimadas e o coeficiente de Gini (rs = 0,30 e p-valor < 0,01). Foi encontrada correlação significativa entre concentrações de monóxido de carbono e internações por doenças do aparelho circulatório (rs = 0,18 e p-valor < 0,05). O índice de Moran para focos de queimadas foi Im = 0,28 com p-valor = 0,01. Foram identificadas cidades que necessitam de prioridade de intervenções. Conclui-se que é necessária uma maior fiscalização ambiental quanto ao controle de queimadas, inclusive nas áreas de preservação ambiental. The Amazonian ecosystem is strongly impacted by the forest fires in the dry season with emissions of pollutants into the atmosphere. The effects on population health, especially in the deforestation arc region, have been the subject of recent studies. The goal of the present study is to evaluate the spatial distribution of forest fires, cardiovascular disease morbidity, and PM2,5and CO pollutant concentrations in the state of Tocantins. An ecological study was developed with spatial analysis tools. The Kernel estimator and the Moran index (Im) were used as spatial analysis techniques, as well as thematic maps and Spearman correlation (rs) between the variables for the analysis of the results. The geoprocessing was development through the program TerraView 4.2.2. High forest fires rates in the state and strong association with the Gini coefficient (rs = 0.30 and p-value

Made available in DSpace on 2015-03-03T11:52:24Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2014-06-24Bitstream added on 2015-03-03T12:07:19Z : No. of bitstreams: 1 000804644.pdf: 504735 bytes, checksum: 5ebd6206c6308e23b11f44d84659ffca (MD5) A constatação de que os níveis de poluição do ar são suficientes para causar danos à saúde. Este estudo analisou os efeitos da exposição a poluição atmosférica nas internações hospitalares por doenças cardiovasculares e respiratórias no município de Taubaté - SP, Brazil. Realizou-se um estudo de base ecológica de série temporal com dados relativos à saúde (internações por doenças cardiovasculares e respiratórias) e de poluentes do ar (CO, O3, NOx e PM2.5, obtidos de bancos de dados públicos. Estabeleceram-se as variáveis e estimou-se o risco segundo a exposição aos diferentes poluentes do ar utilizando-se a ferramenta do modelo CATT-BRAMS. Os valores dos riscos relativos para as internações utilizando o modelo linear generalizado de regressão de Poison. Assim, apresentaram-se evidências da associação dos efeitos da exposição aos contaminantes atmosféricos, representada pelas internações hospitalares por doenças cardiovasculares e respiratórias. Os resultados encontrados neste estudo poderão nortear políticas públicas em saúde The finding that current levels of air pollution are sufficient to cause damage to health. This study examined the effects of exposure to air pollution on hospitalizations for cardiovascular and respiratory diseases in Taubaté - SP, Brazil. We conducted a study of ecological basis of time series data on health (hospital admissions for cardiovascular and respiratory diseases) and air pollutants (CO, O3, NOx and PM2,5), obtained from public databases. Settled the variables and estimated the risk according to exposure to different air pollutants using the template tool CATT-BRAMS. The values of the relative risk for hospitalizations using generalized linear Poisson regression model. Thus, if presented evidence for the association of the effects of exposure to air contaminants, represented by hospital admission for cardiovascular and respiratory diseases. The results of this study can guide public health policies

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:34:58Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-07-26Bitstream added on 2014-06-13T19:44:42Z : No. of bitstreams: 1 chaves_le_dr_guara.pdf: 1947123 bytes, checksum: ee8c45d5619f8378be62c209cfe77f98 (MD5) O presente estudo teve por objetivo verificar a associação entre a exposição aos poluentes do ar e o número de internações hospitalares por asma e pneumonia. Para a verificação foi proposto desenvolver e validar modelos fuzzy (Mamdani) e neuro-fuzzy (Sugeno) e comparar qual dos modelos apresenta uma melhor eficácia para a predição de internações. A metodologia utilizada foi dividida em três módulos: limpeza e elaboração de dados, elaboração do modelo fuzzy (Mamdani) e elaboração do modelo neuro-fuzzy (Sugeno). Foram coletados dados reais de internações do DATASUS, os quais foram utilizados como saída do modelo. Os dados de entradas foram os poluentes do ar material particulado (MP10), dióxido de enxofre (SO2), ozônio (O3) e a temperatura aparente (Tap). As saídas geradas pelos modelos foram comparadas e correlacionadas com os dados reais de internações através do Coeficiente de Correlação de Pearson. Para o estudo o nível de significância estatístico adotado foi α = 5%. A acurácia dos modelos foi realizada utilizando a Curva ROC. Neste estudo foi possível desenvolver e validar os modelos. O modelo neuro-fuzzy apresentou melhor correlação do que o modelo fuzzy; porém a acurácia foi melhor para o modelo fuzzy This study aimed at investigating the association between exposure to air pollutants and the number of hospital admissions for asthma and pneumonia. For such verification it was proposed to develop and validate the Mamdani fuzzy and neuro-fuzzy (Sugeno) models and compare which of the two provides better efficacy in predicting hospitalization. The methodology was divided into three modules: data cleaning and preparation, elaboration of the fuzzy model (Mamdani) and elaboration of the neuro-fuzzy model (Sugeno). Data were collected from DATASUS actual admissions, which were used as the models output. The input data were air pollutants particulate matter (PM10), sulfur dioxide (SO2), ozone (O3) and the apparent temperature (Tap). The outputs generated by the models were compared and correlated with the actual data of admissions through the Pearson Correlation Coefficient. In this study the level of statistical significance adopted was α = 5%. The accuracy of the models was performed using the ROC curve. In this study it was possible to develop and validate the models. The neuro-fuzzy model showed better correlation than the fuzzy model, but the accuracy was better for the fuzzy model