Este trabalho teve por objetivo captar associações significativas entre internações e variáveis meteorológicas em municípios localizados na Região Norte do Brasil. As cidades utilizadas foram Altamira, Belém, Conceição do Araguaia, Itaituba, Marabá e Óbidos. Trabalhou-se com dados mensais de precipitação pluviométrica, umidade relativa do ar, temperatura máxima e temperatura mínima, disponibilizados pelo Banco de Dados Meteorológicos para Ensino e Pesquisa (BDMEP) e registros de internações por asma, segundo o local de residência, do Banco de Dados do Sistema Único de Saúde (DATASUS) do Ministério da Saúde. Levando-se em conta as características específicas dos dados em estudo, utilizaram-se as equações de estimação generalizadas. Em todas as cidades, o modelo estatístico constatou associações significativas diretas e/ou inversas entre as variáveis e as internações, mostrando que provavelmente o aumento ou diminuição nos números de casos de internações por asma, no período de 2000 a 2016; pode-se também levar em conta fatores climáticos. É de suma importância evidenciar que as questões climáticas também são um dos muitos agentes causadores de internações por asma . Os diagnósticos por uso de medicações e outros fatores, não foram avaliados neste trabalho. Espera-se que os resultados encontrados, possam contribuir para o planejamento de políticas públicas de saúde e meio ambiente.

As doenças respiratórias representam uma das maiores causas de morbimortalidade no Brasil e no mundo. Pesquisas cada vez sinalizam que a ocorrência e agravamento de enfermidades do trato respiratório possuem associação com condições atmosféricas. Perante esse cenário, o objetivo do presente estudo é avaliar e comparar o efeito da temperatura e umidade relativa do ar na ocorrência de doenças respiratórias nas seguintes cidades brasileiras: Fortaleza, Manaus, Natal e Palmas. Para isso, foram utilizados dados mensais de temperatura e umidade relativa do ar registrados por estações meteorológicas convencionais alocadas nas capitais acima mencionadas, disponibilizados pelo Banco de Dados Meteorológicos para Ensino e Pesquisa (BDMEP). Foram utilizados também dados de internações por doenças do aparelho respiratório, do Banco de Dados do Departamento de Informática do SUS (DATASUS) para o período de 2000 a 2018. A taxa de internações foi empregada para que a comparação entre as cidades pudesse ser feita, uma vez que as mesmas possuem contingentes populacionais distintos. Utilizou-se a modelagem via Equações de Estimação Generalizada para verificar associações significativas assim como o risco relativo (RR) entre as variáveis meteorológicas e as taxas de internações. As saídas gráficas e as análises estatísticas foram realizadas com auxílio do software estatístico livre R. Os resultados apontam associação significativa inversa em Fortaleza e Natal, e direta em Manaus e Palmas com a temperatura média do ar, e para a umidade relativa do ar somente as capitais do Norte mostraram associação. Fortaleza apresentou as maiores taxas de internações registras, e o maior RR (1,12) foi observado com a temperatura em Manaus. Espera-se que os resultados desse estudo sirvam de subsidio para o desenvolvimento de políticas públicas dado o risco que as doenças respiratórias representam a saúde pública.

This research aims to analyze and estimate future scenarios of maximum air temperature in the capitals of northeastern Brazil, in order to highlight the importance of climate change today and in the future. For this, rainfall, wind speed, relative humidity and maximum air temperature data were used by the database meteorological activities of the National Institute of Meteorology, of the nine capitals of the northeastern region of Brazil from 1980 to 2019, and the dynamic regression technique that combines the dynamics of time series and the effect of explanatory variables.The main results showed that the dynamic regression model satisfactorily adjusted the association between meteorological variables.Trend (without lag) and seasonality (lag) functions were considered in all capitals, presenting the occurrence of different lags according to the capital and the variable. Thus, the highest temperatures among the capitals analyzed occurred in Teresina/PI and the least high, in Salvador/BA. In general terms, the optimistic scenarios (C1) presented temperature between 32.5 and 35 ºC, the pessimists (C2) between 37.5 ºC and extremes (C3) 35 and 39 ºC, evidencing that all future scenarios present danger to the population. It is expected that the results obtained can help public policies.