Efectos a corto plazo de la contaminación atmosférica sobre la mortalidad: resultados del proyecto EMECAM en Castellón, 1991-95

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Abstract

FUNDAMENTO: En la última década se vienen realizando estudios que identifican una asociación entre la contaminación atmosférica y la mortalidad por debajo de los niveles permitidos de contaminación. Castellón es una ciudad pequeña (134.000 habitantes), con niveles de polución atmosférica bastante bajos. Este trabajo tuvo como objetivo identificar si en esta ciudad existe alguna relación a corto plazo entre estas dos variables. MÉTODO: Se analizaron los datos de mortalidad y de contaminación atmosférica (humos negros, SO2), durante el periodo de 1991 a 1995, mediante un estudio ecológico de series temporales, con el día como unidad de análisis. La regresión de Poisson permitió obtener riesgos relativos ajustados por otras covariables (meteorológicas, tendencia, incidencia de gripe, días de la semana, estacionalidad) en modelos autorregresivos. RESULTADOS. El promedio diario de humos negros fue 24,6 µg/m³ y el de SO2 15,7µg/m³. Los resultados mostraron un aumento de la mortalidad cardiovascular de un 3,6% (IC95 0,3-7,0) para el SO2 y de un 3,5% (IC95 0,5-6,54) para los humos negros, por incremento de 10 µg/m³ de los contaminantes. Además, el SO2 mostró una asociación positiva con los cuatro grupos de causas de muerte, pero exclusivamente en el semestre frío. CONCLUSIONES. Incluso en una ciudad pequeña con bajos niveles de contaminantes, hemos observado una asociación entre éstos y la mortalidad diaria inmediata. En algunos casos esta asociación se ve fuertemente modificada en el análisis por semestres (cálido y frío).

Translated abstract

BAKGROUND. In the last decade several studies have found out an association between air pollution and mortality in levels below the standards allowed by regulations. Castellon is a small city (134.000 inhabitants) with low air pollution levels. This work aims to identify if there is a short term relation between these both variables in this city. METHODS. We used mortality data and air pollution data (black smoke and sulphur dioxide), from 1.991 to 1.995, doing an ecological study using a time series analysis with the day as unit of the analysis. Poisson regression allow us to get the relative risk adjusted by others variables (meteorological, trend, influenza, day of the week, season) in autorregresive models. RESULTS. Black smoke and SO2 daily means were respectively 34,6 and 15,7 µg/m³. Results showed a 3,6% (CI95 0,3-7,0) and 3,5% (CI95 0,5-6,54) increment of cardiovascular mortality for an increment of 10 µg/m³ of SO2 and black smoke respectively. Sulphur dioxide was positively associated with all four groups of mortality causes but only in cold season. CONCLUSION. Even in a small city with low air pollution levels, we found an association between air pollution and immediate mortality. In some cases, the analysis by periods (warm and cold) show an strong effect modification.

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Protocolo EMECAM: análisis del efecto a corto plazo de la contaminación atmosférica sobre la mortalidad

Santiago Pérez-Hoyos, Marc Sáez Zafra, Mª Barceló … (1999)

El objetivo del presente trabajo es mostrar el protocolo de análisis elaborado dentro del proyecto EMECAM, ilustrando su aplicación en el efecto de la contaminación en la mortalidad en Valencia ciudad. Se consideran como variables respuesta la mortalidad diaria para todas las causas, excepto las externas Las variables explicativas son las series diarias de diversos contaminantes (humos negros, SO2, NO2, CO, O3). Como posibles variables de confusión se consideran factores metereológicos, factores estructurales y casos semanales de gripe. Se construye un modelo de regresión Poisson para cada una de las cuatro series de mortalidad en dos fases. En la primera se construye un modelo basal con las posibles variables de confusión. En una segunda se incluyen las variables de contaminación o sus retardos, controlando la autocorrelación residual con la inclusión de retardos de mortalidad. El proceso de construcción del modelo basal sigue el siguiente proceso: 1º) Incluir los términos sinusoidales significativos hasta orden 6. 2º) Incluir los términos significativos de temperatura o temperatura al cuadrado con sus retardos hasta orden 15. 3º) Repetir el proceso con la humedad relativa.4º) Introducir los términos significativos de años del calendario, tendencia diaria y tendencia al cuadrado. 5º) Los días de la semana como variables "dummy" se incluyen siempre en el modelo. 6º) Incluir los días festivos, y de los retardos hasta 15 días de gripe aquellos que fueron significativos. Tras la reevaluación del modelo, se prueba cada uno de los contaminantes y sus retardos hasta orden 5. Se analiza el efecto por semestres incluyendo términos de interacción.