Autor |
Schroeder, Lucas; |
Lattes do autor |
http://lattes.cnpq.br/9006106712557065; |
Orientador |
Veronez, Mauricio Roberto; |
Lattes do orientador |
http://lattes.cnpq.br/0157177135951013; |
Co-orientador |
Rosset, Clévia; |
Lattes do co-orientador |
http://lattes.cnpq.br/5339474373240464; |
Instituição |
Universidade do Vale do Rio dos Sinos; |
Sigla da instituição |
Unisinos; |
País da instituição |
Brasil; |
Instituto/Departamento |
Escola Politécnica; |
Idioma |
pt_BR; |
Título |
Associação das queimadas com doenças respiratórias e complicações da COVID-19 no Estado do Pará, Brasil; |
Resumo |
O Brasil tem enfrentado dois problemas simultâneos relacionados à saúde respiratória: os
incêndios florestais e a alta taxa de mortalidade devido à pandemia de COVID-19. A floresta amazônica é um dos biomas brasileiros que mais sofre com incêndios causados pelo desmatamento ilegal. Esses incêndios podem trazer doenças respiratórias associadas à poluição do ar, sendo o Estado do Pará no Brasil o mais afetado. A pandemia de COVID-19 associada à poluição do ar pode aumentar potencialmente as hospitalizações e mortes relacionadas a doenças respiratórias. Aqui, objetivamos avaliar a associação das ocorrências de incêndio com as taxas de mortalidade por COVID-19 e internações por doenças respiratórias gerais no Estado do Pará, Brasil. Empregamos a técnica de aprendizado de máquina denominada k-means para agrupamento de focos de incêndios, acompanhada do método cotovelo utilizado para identificar a quantidade ideal de clusters para o algoritmo k-means. Agrupamos 10 grupos de cidades no Estado do Pará onde selecionamos os clusters com maior e menor ocorrência de incêndios de
2015 a 2019. Em seguida, foi proposto um modelo Auto-regressivo Integrado de Média Móvel Exógena (ARIMAX) para estudar a correlação serial de internações por doenças respiratórias e suas associações com ocorrências de incêndio. Em relação à análise do COVID-19, calculamos o risco de mortalidade e seu nível de confiança considerando a razão da taxa de incidência trimestral nos clusters com a alta e baixa exposição a incêndios. Adicionalmente, identificamos nos dois agrupamentos de cidades que o IDH (Índice de Desenvolvimento Humano) e PIB (Produto Interno Bruto) são semelhantes, porém possuem um comportamento diverso considerando as internações e incêndios florestais. A partir do modelo auto-regressivo e de média móvel (ARIMAX), foi possível mostrar que além da correlação da série temporal, as ocorrências de incêndios contribuem para o aumento das doenças respiratórias, com uma defasagem
observada de seis meses após os incêndios para o agrupamento com alta exposição aos incêndios. Um destaque que merece atenção diz respeito à relação entre ocorrências de incêndios e mortes. Historicamente, o risco de mortalidade por doenças respiratórias é maior (cerca do dobro) em regiões e períodos com alta exposição ao fogo do que naqueles com baixa exposição ao fogo. O mesmo padrão se mantém no período da pandemia de COVID-19, onde o risco de mortalidade por COVID-19 foi 80% maior na região e período com alta exposição a incêndios. O processo de tomada de decisão é um problema crítico principalmente quando envolve políticas de controle ambiental e de saúde. As políticas ambientais são muitas vezes mais rentáveis como medidas de saúde do que o uso de serviços de saúde pública. Isso destaca a importância da análise de dados para apoiar a tomada de decisão e identificar a população que necessita de
melhor infraestrutura devido a fatores ambientais históricos e ao conhecimento do risco à saúde associado. Os resultados sugerem que as ocorrências de incêndios contribuem para o aumento das internações por doenças respiratórias. A taxa de mortalidade relacionada ao COVID-19 foi maior no período com alta exposição a incêndios do que no período com baixa exposição a incêndios. As regiões com alta ocorrência de incêndios estão associadas a mais mortes por COVID-19, principalmente nos meses com maior número de incêndios.; |
Abstract |
Brazil has faced two simultaneous problems related to respiratory health: forest fires and
the high mortality rate due to COVID-19 pandemics. The Amazon rain forest is one of the
Brazilian biomes that suffers the most with fires caused by droughts and illegal deforestation. These fires can bring respiratory diseases associated with air pollution, and the State of Pará in Brazil is the most affected. COVID-19 pandemics associated with air pollution can potentially increase hospitalizations and deaths related to respiratory diseases. Here, we aimed to evaluate the association of fire occurrences with the COVID-19 mortality rates and general respiratory diseases hospitalizations in the State of Pará, Brazil. We employed machine learning technique for clustering k-means accompanied with the elbow method used to identify the ideal quantity of clusters for the k-means algorithm, clustering 10 groups of cities in the State of Pará where we selected the clusters with the highest and lowest fires occurrence from the 2015 to 2019. Next, an Auto-regressive Integrated Moving Average Exogenous (ARIMAX) model was proposed to
study the serial correlation of respiratory diseases hospitalizations and their associations with fire occurrences. Regarding the COVID-19 analysis, we computed the mortality risk and its confidence level considering the quarterly incidence rate ratio in clusters with high and low exposure to fires. Using the k-means algorithm we identified two clusters with similar DHI (Development Human Index) and GDP (Gross Domestic Product) from a group of ten clusters that divided the State of Pará but with diverse behavior considering the hospitalizations and forest fires in the Amazon biome. From the auto-regressive and moving average model (ARIMAX), it was possible to show that besides the serial correlation, the fires occurrences contribute to the respiratory diseases increase, with an observed lag of six months after the fires for the case with high exposure to fires. A highlight that deserves attention concerns the relationship between fire occurrences and deaths. Historically, the risk of mortality by respiratory diseases is higher (about the double) in regions and periods with high exposure to fires than the ones with low exposure to fires. The same pattern remains in the period of the COVID-19 pandemic, where the
risk of mortality for COVID-19 was 80% higher in the region and period with high exposure to fires. Regarding the SARS-COV-2 analysis, the risk of mortality related to COVID-19 is higher in the period with high exposure to fires than in the period with low exposure to fires. Another highlight concerns the relationship between fire occurrences and COVID-19 deaths. The results show that regions with high fire occurrences are associated with more cases of COVID deaths. The decision-make process is a critical problem mainly when it involves environmental and health control policies. Environmental policies are often more cost-effective as health measures than the use of public health services. This highlight the importance of data analyses to support the decision making and to identify population in need of better infrastructure due to historical environmental factors and the knowledge of associated health risk. The results suggest that the fires occurrences contribute to the increase of the respiratory diseases hospitalization. The mortality rate related to COVID-19 was higher for the period with high exposure to fires than the period with low exposure to fires. The regions with high fire occurrences is associated with more COVID-19 deaths, mainly in the months with high number of fires.; |
Palavras-chave |
Incêndio; Doenças respiratórias; K-means; ARIMAX; Análise de séries temporais; SARS-Cov-2; COVID-19; Hospitalizações; Taxa de incidência; Risco; Fire; Respiratory diseases; Time series analysis; Hospitalizations; Mortality; Incidence rate ratio; Risk; |
Área(s) do conhecimento |
ACCNPQ::Ciências Exatas e da Terra::Ciência da Computação; |
Tipo |
Dissertação; |
Data de defesa |
2022-12-16; |
Agência de fomento |
CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; |
Direitos de acesso |
openAccess; |
URI |
http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/12442; |
Programa |
Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada; |