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Type: Monografia
Title: Estudo de indicadores de ambiente e saúde utilizando a metodologia de modelos multiníveis na microrregiões do Rio Grande do Sul
Author: Schäffer, Alexandre Luiz
First advisor: Battisti, Iara Denise Endruweit
metadata.dc.contributor.advisor-co1: Kaszubowski, Erikson
metadata.dc.contributor.referee1: Wenzel, Bruno München
metadata.dc.contributor.referee2: Chassot, Tatiane
Resume: As modificações ambientais influenciam diretamente na qualidade de vida das pessoas. Em razão disto, é pertinente estruturar um sistema de indicadores que permita monitorar as condições ambientais que podem afetar a saúde pública. Assim, o objetivo deste estudo foi construir e analisar indicadores de saúde ambiental para as microrregiões do Estado do Rio Grande do Sul (RS), denominadas Conselhos Regionais de Desenvolvimento (COREDEs), verificando a relação de desfechos de morbidade e mortalidade com preditores demográficos, socioeconômicos e de cobertura por serviços de saúde e saneamento, os quais poderão servir como monitoramento de agravos a saúde relacionada ao ambiente. Os procedimentos metodológicos contemplaram: revisão bibliográfica da relação entre indicadores de morbidades e mortalidades (desfechos) com demais indicadores de saúde ambiental (preditores); pesquisas em sistemas de informação que disponibilizam dados de saúde, ambiente e saúde ambiental; estudo da modelagem multinível; coleta de dados nos sistemas de informação; e, ajuste e intepretação dos modelos multiníveis. Utilizaram-se modelos de regressão multinível adotando-se os municípios como unidade de análise de primeiro nível e as microrregiões do RS como de segundo nível. Foram ajustados quatro modelos com os seguintes desfechos: coeficientes de morbidade (casos/1.000 habitantes) e mortalidade (casos/100.000 habitantes) para doenças infecciosas e parasitárias (modelo 5 e modelo 6, respectivamente) e, coeficientes de morbidade (casos/10.000 habitantes) e mortalidade (casos/100.000 habitantes) para doenças diarreicas e gastroenterite (modelo 7 e modelo 8, respectivamente). Dentre os principais resultados, tem-se que o modelo 5 final, foi composto por três preditores, sendo um preditor com sinal inverso do esperado ao desfecho. O modelo 6 final, com 16 preditores, sendo oito preditores com com sinal esperado ao desfecho. O modelo 7 final compôs-se de cinco preditores com sinal inverso ao desfecho esperado. Para o modelo 8 final, tem-se dez preditores, com seis preditores com sinal inverso do esperado ao desfecho. Por fim, como consideração final, as análises mostraram a aplicabilidade da técnica de modelagem multinível para investigar e monitorar relações entre indicadores de saúde e ambiente. Sugere-se explorar outros preditores que possam estar influenciando os quatro modelos ajustados, no sentido de explicar os sinais inversos encontrados.
Abstract: Environmental modifications directly influence people's quality of life. It is appropriate to structure a system of indicators to monitor environmental conditions that may affect public health. Thus, the objective of this study was to construct and analyze environmental health indicators for the micro-regions of the State of Rio Grande do Sul (RS), called Conselho Regional de Desenvolvimento (COREDEs), verifying the relationship of morbidity and mortality with demographic, socioeconomics and coverage by health and sanitation services, which may serve as a monitoring of health-related environmental damage. The methodological procedures included: bibliographic review of the relationship between morbidity and mortality indicators (outcomes) with other environmental health indicators (predictors); research in information systems that provide data on health, environment and environmental health; multilevel modeling study; search of data in information systems; and, adjustment and interpretation of multilevel models.Multilevel regression models were used adopting the municipalities as first level analysis unit and the RS micro-regions as second level. Four models with the following outcomes were adjusted: morbidity coefficients (cases / 1,000 inhabitants) and mortality (cases / 100,000 inhabitants) for infectious and parasitic diseases (model 5 and model 6, respectively) and morbidity coefficients (cases / 10,000 inhabitants ) And mortality (cases / 100,000 inhabitants) for diarrheal diseases and gastroenteritis (model 7 and model 8, respectively).The results show that the final model 5 was composed of three predictors, being a predictor with an inverse signal of the one expected to the outcome. The final model 6, with 16 predictors, being eight predictors with signal expected to the outcome. The final model 7 consisted of five predictors with the opposite signal to the expected outcome. The final model 8 has ten predictors, with six predictors with the opposite sign of the expected outcome. As conclusion, the analyzes showed the applicability of the multilevel modeling technique to investigate and monitor relationships between health and environment indicators. It is suggested to explore other predictors that may be influencing the four adjusted models, in the sense of explaining the inverse signals found.
Keywords: Saúde pública
Meio ambiente
Regressão multinível
Impactos ambientais
Rio Grande do Sul
Conselhos Regionais de Desenvolvimento
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal da Fronteira Sul
Acronym of the institution: UFFS
College, Institute or Department: Campus Cerro Largo
Type of Access: Acesso Aberto
URI: https://rd.uffs.edu.br/handle/prefix/683
Issue Date: 9-Dec-2016
Appears in Collections:TCC Engenharia Ambiental

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