MUDANÇAS CLIMÁTICAS E SAÚDE: UMA APLICAÇÃO COM OS PACOTES DLNM E MVMETA DO R
Resumo
O Painel Intergovernamental de Mudanças Climáticas (IPCC) tem enfatizado a
importância de estudos de associação entre temperatura e ondas de calor com desfechos
de saúde, principalmente em relação as populações mais vulneráveis. No recém relatório do
IPCC, 2018, foi reforçado a prioridade da temática Clima e Saúde, devido as projeções de
aumento da temperatura média global entre 2o C e 4,5oC para o fim do século XXI. O papel
que o IPCC desempenha no avanço do conhecimento sobre os impactos das mudanças
climáticas para a saúde justifica a quantidade de estudos que têm avaliado os efeitos das
mudanças climáticas em diferentes desfechos de saúde. Uma busca no pubmed com as
palavras-chave climate AND change AND health resultou em 8246 artigos científicos. Ao
refinar a busca para climate AND change AND temperature AND health o número de artigos
reduziu para 1984. O número de artigos publicados neste tema vêm crescendo de forma
exponencial nos últimos 10 anos. Isto se deve a diversos fatores como a maior frequência
da ocorrência de eventos extremos relacionados ao clima, às projeções das variáveis
climáticas por meio dos modelos climáticos indicando aquecimento global de 4,5oC até o
final do século e a necessidade de evidencias da associação, com base em modelos
estatísticos entre exposição a ondas de calor e desfechos de saúde. Os gestores e
profissionais de saúde vêm questionando sobre quais os impactos das mudanças climáticas
na saúde, com o intuito de capacitar seus profissionais e propor medidas que favoreçam a
mitigação e/ou adaptação da população na ocorrência destes eventos extremos,
principalmente em grupos populacionais mais vulneráveis.
Em 2011, Antonio Gasparrini propôs em sua Tese de Doutorado defendida na London
School of Hygiene & Tropical Medicine, novos métodos estatísticos para avaliar a
associação entre temperatura e saúde (GASPARRINI, 2011). Dentre as contribuições da
Tese destacam-se os pacotes dlnm e mvmeta, ambos implementados no R. Atualmente os
pacotes estão em suas versões 2.3.6 e 0.4.11, respectivamente.
Segundo o arquivo de descrição do pacote, o dlnm é um conjunto de funções para o
ajuste de modelos de regressão lineares e não lineares com defasagem distribuída. Na área
de saúde e ambiente, por exemplo no estudo da relação entre exposição a temperatura e
seu efeito na ocorrência de óbitos, a principal contribuição do método é a possibilidade de
ajustar simultaneamente tanto a tendência quanto a defasagem da exposição por uma
estrutura não linear, conhecida como ajuste da associação exposição-defasagem-resposta
(GASPARRINI, 2011). Por sua vez, o pacote mvmeta é um conjunto de funções que
permitem o ajuste de efeitos fixos e aleatórios, de forma univariada e multivariada, por meio
de meta-análise e meta-regressão (GASPARRINI et al., 2012). No estudo das mudanças
climáticas e saúde é comum a avaliação de vários locais conjuntamente, uma vez que a
mudança da temperatura é global e as projeções provenientes dos modelos climáticos
levam em consideração esta questão. No entanto, cada local tem características
socioeconômicas, ambientais, físicas, e etc próprias. A meta-analise e meta-regressão são
usadas para ajustar a heterogeneidade das estimativas provenientes da análise realizada
por meio do pacote dlnm segundo as diversas características dos locais em estudo. As
capitais brasileiras, por exemplo, são muito diferentes quanto as características ambientais
(incluindo variáveis climáticas), socioeconômicas, políticas e de saúde. Portanto, a
necessidade e importância do uso destes pacotes conjuntamente na análise dos efeitos de
variáveis climáticas na saúde.
Segundo o pubmed até o momento poucos estudos no Brasil utilizaram estes pacotes
na avaliação da associação clima e saúde (ZHAO et al., 2019; ZHAO et al., 2018).