Asociación entre las IRAG y las variables climatológicas en Uruguay, 2015

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Boletín # 1. Asociación entre las IRAG y las variables climatológicas en Uruguay, 2015.

Objetivo Identificar la asociación entre las Infecciones Respiratorias Agudas Graves (IRAG) y las variables climatológicas: temperatura media, humedad relativa atmosférica y precipitación pluvial, entre los meses de enero a agosto del 2015, Uruguay.

Metodología Los datos totales por cada mes, de enero a octubre del 2015, de IRAG en Uruguay por hospitalizaciones, ingresos a UCI y defunciones en el hospital se recolectaron a partir de las estadísticas de la plataforma digital del Ministerio de Salud Pública, División Epidemiología, Infecciones Hospitalarias (https://colo1.msp.gub.uy/epidemiologia/servlet/iraggrafmenu?gxno-cache=1447770310775). Los datos de las variables climatológicas como temperatura media, humedad relativa atmosférica y precipitación pluvial fueron obtenidos del National Oceanic and Atmosferic Administration (NOAA, http://www.noaa.gov/). Dado que los datos de IRAG son nacionales, los datos de las variables atmosféricas fueron promediados para cada mes (enero - agosto) a partir de las diferentes estaciones atmosféricas del Uruguay: Artigas, Rivera, Salto, Paysandú, Melo, Paso de los Toros, Mercedes, Colonia, Rocha y Carrasco. Se analizaron las frecuencias inicialmente, posteriormente las relaciones del evento por sexo y edad a través de la prueba t y ANOVA, respectivamente; y finalmente, el análisis de correlación de Pearson fue realizado para observar la asociación entre las variables enfermedad (IRAG) y clima. Para éste último se consideraron los meses de enero a agosto. Los valores de p menores a 0,05 fueron considerados estadísticamente significativos.

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Resultados De un total de 1522 (100%) hospitalizaciones, se observó que julio fue el mes con mayor número de casos tanto por hospitalizaciones con 389 (25,6%) casos como por mayor número de ingresos a UCI con 63 (26,8%) casos, de un total de 235 (100%); julio también representó el mes con la más baja temperatura media nacional, con 12,46 0C, y humedad relativa atmosférica nacional de 11,65%.

Del gráfico anterior se observa cómo al disminuir la temperatura aumentan los casos de IRAG, especialmente para los grupos de edades de: menores de un año, entre 1 y 4 años y mayores de 65 años. Al comparar grupos por sexo y edad, se encontro diferencias significativas para los grupos de edades (p=0,00) mientras que por sexo no se estableció diferencia significativa (p=0,07). Esto indica que la edad en la que se enferman las personas por IRAG si tiene relación con la temperatura. Se observó correlación negativa estadísticamente significativa entre las variables climatológicas: temperatura media y humedad relativa atmosférica y las IRAG total por hospitalizaciones, ingresos a UCI y defunciones en el hospital; igualmente se observó correlación negativa estadísticamente significativa entre las variables climatológicas: temperatura media y humedad relativa atmosférica y las IRAG total por sexo en hospitalizaciones e ingresos a UCI. Entre las variables precipitación pluvial y las IRAG total por hospitalizaciones, ingresos a UCI y defunciones en el hospital se observó correlación negativa pero esta no fue estadísticamente significativa.

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Correlación entre variables climatológicas con hospitalizaciones e ingresos a UCI por IRAG. Uruguay, 2015 Temperatura (media = 0C) r Total hospitalizaciones Hospitalizaciones Hospitalizaciones M Hospitalizaciones F

Ingresos a UCI

Total ingresos a UCI Ingresos a UCI por M Ingresos a UCI por F

Defunciones en el hospital Total Significancia estadística p< 0,05

p

Humedad relativa atmosférica (%) r p

-0,930 0,001 -0,930 0,001 -0,933 0,001

0,833 -0,821 -0,839

-0,910 0,002 -0,869 0,006 -0,917 0,001 -0,890 0,017

0,010

Precipitación pluvial (mm) r

p

0,012 0,009

-0,042 -0,009 -0,093

0,921 0,985 0,828

-0,835 -0,767 -0,877

0,009 0,026 0,004

-0,014 0,138 -0,196

0,970 0,744 0,640

-0,786

0,020

0,125

0,768

Breve Discusión Se observó correlación negativa estadísticamente significativa entre las variables climatológicas temperatura media y humedad relativa atmosférica y las IRAG indicando que mientras descienden estas variables climatológicas aumentan los casos de IRAG, se podría inferir un comportamiento estacional de las IRAG, análisis no realizado en este estudio. Los análisis de correlación e inferencias estadísticas permiten observar asociaciones entre variables soportados en la significancia estadística, dando una mayor confiabilidad en la interpretación de los datos sobre las interpretaciones observacionales y/o descriptivas. Futuros análisis deberían comprender un período de tiempo más largo, por departamentos, incluso por hospitales o clínicas, estamos a disposición de realizar estos análisis. Igualmente el análisis en conjunto con otras variables socio-demográficas aportaría una mayor explicación al comportamiento social. El acceso libre y abierto en plataformas on-line de otras enfermedades del sistema de vigilancia epidemiológica permitiría un mayor procesamiento y análisis de datos. Igualmente esta información por departamentos permitiría a los entes públicos y privados tomar decisiones políticas basados en la evidencia científica: ejemplos serían ECDC: http://ecdc.europa.eu/en/healthtopics/influenza/epidemiological_data/Pages/Influenza_virus_c haracterisation.aspx y CDC http://www.cdc.gov/flu/weekly/fluactivitysurv.htm.

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Limitaciones Al no contar con datos de acceso abierto por departamento, hospitales o clínicas se limita la posibilidad de hacer otros múltiples análisis y georeferenciarlos, de tal forma que permitan tener un conocimiento más preciso de éste evento en salud en el ámbito local. Los datos climatológicos se encuentran abiertos y desagregados por regiones, pero debido a que los de IRAG son nacionales fue necesario utilizar las medias de las variables climatológicas, para futuros análisis sería interesante observar el comportamiento por departamentos.

Consultoría y asesoría de nuestra empresa Estamos a disposición de recolectar datos y realizar análisis que comprendan períodos de tiempo más largos, por departamentos, incluso por hospitales o clínicas, o para otros temas relevantes en salud pública. Consideramos que el análisis en conjunto con otras variables socio-demográficas podría aportar una mayor explicación al comportamiento del proceso salud-enfermedad y su relación con el cambio climático. Contáctenos en http://saludalclima.wix.com/saludalclima#!contacto/c1wki