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¿Influyen la contaminación atmosférica y las variables meteorológicas en la mortalidad por COVID-19? Estudio comparativo de series temporales entre la primera y segunda ola en nueve provincias españolas
Title: ¿Influyen la contaminación atmosférica y las variables meteorológicas en la mortalidad por COVID-19? Estudio comparativo de series temporales entre la primera y segunda ola en nueve provincias españolas
Other Titles: ¿A poluição do ar e as variáveis meteorológicas influenciam a mortalidade por Covid-19? Estudo comparativo de séries temporais entre a primeira e a segunda vaga em nove províncias espanholas
Do Air Pollution and Meteorological Variables Have a Bearing on COVID-19 Mortality? Benchmarking of Time Series between the First and Second Waves in Nine Spanish Provinces
Authors: Bañuelos Gimeno, JorgeBlanco, AlejandroDíaz, JulioLinares, CristinaLópez, José A.Navas-Martín, Miguel ÁngelSánchez Martínez, GerardoLuna Rico, Yolanda ORCID RESEARCHERID SCOPUSID Autor AEMETHervella, BeatrizAutor AEMETBelda Esplugues, FernandoAutor AEMETCulqui Lévano, Dante R.
Keywords: COVID-19; Contaminación atmosférica; Variables meteorológicas; Tasa de mortalidad
Issue Date: 2022
Publisher: Sociedad Española de Salud Ambiental
Citation: Revista de Salud Ambiental. 2022, 22(1), p. 100-112
Abstract: [ES] Algunos contaminantes como las PM10, el NO2 o el O3 tienen influencia en la salud de las personas, tal y como apuntan numerosos estudios al relacionarse con la mortalidad tanto a corto como a largo plazo. Se estudió una muestra de 9 de las 52 provincias españolas. Se realizaron modelos lineales generalizados (GLM) con link Poisson en los periodos de la primera y segunda ola entre los valores medios diarios de las variables independientes (PM10, NO2 y O3 como contaminantes atmosféricos y variables meteorológicas (temperatura máxima diaria y humedad absoluta)) y la variable dependiente (tasa de mortalidad por COVID-19, TMC) durante la primera y segunda ola. Entre las variables independientes y la dependiente se establecieron los retardos estadísticamente significativos (lag). A partir de los estimadores obtenidos en los GLM se calcularon los riesgos relativos asociados, por aumentos de 10 μg/m3 para los contaminantes atmosféricos, 1ºC para la temperatura máxima y 1 g/m3 para la humedad absoluta. Los resultados muestran que existe una mayor asociación del NO2 con la TMC que para el resto de los contaminantes atmosféricos. Las variables meteorológicas examinadas no han presentado una asociación robusta entre ambas olas, lo que indica un rol menor en relación a la TMC. En conclusión, la contaminación atmosférica por NO2 y PM10 presentan una asociación estadísticamente significativa con la TMC, aunque limitada y sub
[EN] Some pollutants like PM10, NO2 and O3 are detrimental to people’s health, as numerous studies have shown, and they are related to short-term and long-term mortality. A sample of 9 out of the 52 Spanish provinces was studied. Generalized linear models (GLM) with a Poisson link function were developed during the time periods corresponding to the first and second waves of the daily average values of the independent variables (PM10, NO2 and O3, as atmospheric pollutants, and meteorological variables such as the daily maximum temperature and the absolute humidity) versus the dependent variable (COVID-19 mortality rate, or CMR) during said first and second waves. Statistically significant lags between the independent variables and the dependent variable were established. The associated relative risks were calculated from the estimators obtained in the GLMs, with increases of 10 μg/m3 for atmospheric pollutants, 1°C for the maximum temperature and 1 g/m3 for the absolute humidity. The results show that NO2 has a stronger relationship with the CMR than the other air pollutants. The meteorological variables examined did not show a robust relationship between both waves, which indicates that they played a minor role in the CMR. In conclusion, air pollutants such as to NO2 and PM10 had a statistically significant relationship with the CMR, although it is limited and subordinate to other factors such as the public health measures that were taken, the presence of comorbidities and the age of the patient.
[PT] Alguns poluentes como as PM10, o NO2 ou o O3 têm influência na saúde das pessoas, como apontam numerosos estudos, pois estão relacionados com a mortalidade tanto a curto como a longo prazo. Foi estudada uma amostra de 9 das 52 províncias espanholas. Realizaram-se modelos lineares generalizados (GLM) com link Poisson nos períodos da primeira e segunda vagas entre os valores médios diários das variáveis independentes (PM10, NO2 e O3 como poluentes atmosféricos e temperatura máxima diária e humidade como condições meteorológicas) e da variável dependente (taxa de mortalidade por Covid-19, TMC) durante a primeira e segunda vagas. Entre as variáveis independentes e a dependente foram estabelecidos atrasos estatisticamente significativos (lag). A partir dos estimadores obtidos nos GLM calcularam-se os riscos relativos associados, para aumentos de 10 μg/m3 para poluentes atmosféricos, 1 °C para temperatura máxima e 1 g/m3 para humidade absoluta. Os resultados mostram que existe uma maior associação do NO2 com a TMC do que para o resto dos poluentes atmosféricos. As variáveis meteorológicas examinadas não apresentaram uma associação robusta entre ambas as vagas, o que indica um papel menor em relação à TMC. Em conclusão, a poluição atmosférica por NO2 e PM10 apresenta associação estatisticamente significativa com a TMC, embora seja limitada e subordinada a outros fatores como as medidas de saúde pública adotadas, a presença de comorbilidades e a idade do paciente.
URI: http://hdl.handle.net/20.500.11765/13838
ISSN: 1577-9572
1697-2791
Appears in Collections:Artículos científicos 2019-2022


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