Modelos MLG e MAG para análise da associação entre poluição atmosférica e marcadores de morbi-mortalidade: uma introdução baseada em dados da cidade de São Paulo GLM and GAM model for analyzing the association between atmospheric pollution and morbidity-mortality markers: an introduction based on data from the city of São Paulo - Gleice Margarete de Souza Conceição; Paulo Hilário Nascimento Saldiva; Julio da Motta Singer (Associação Brasileira de Pós-Graduação em Saúde Coletiva, 2001)
Este estudo, descreve e compara duas classes de modelos - os Modelos Lineares Generalizados (MLG) e os Modelos Aditivos Generalizados (MAG) - que podem ser utilizadas para avaliar a associação entre poluição atmosférica e marcadores de morbi-mortalidade. Enfoca os MAG como uma alternativa para a modelagem de relações não lineares não especificadas, e mostra que essa classe de modelos constitui uma boa opção para representar tanto a sazonalidade quanto a relação entre o desfecho e as variáveis meteorológicas. Como exemplo de aplicação é avaliada a associação entre mortalidade em idosos e poluição atmosférica na cidade de São Paulo no período de 1994 a 1997. Os dados de mortalidade foram obtidos do Programa de Aprimoramento das Informações de Mortalidade (PRO-AIM) e as concentrações diárias de poluentes (PM10, SO2, CO, e ozônio) foram obtidas da Companhia de Tecnologia de Saneamento Ambiental (CETESB). Informações acerca da temperatura e umidade relativa do ar foram obtidas do Instituto Astronômico e Geofísico da Universidade de São Paulo (IAG-USP). As duas classes de modelos produziram resultados coerentes, mas os modelos estatisticamente mais sofisticados tiveram mais poder para detectar efeitos significantes. Foram observadas associações entre mortalidade e os níveis de CO, SO2 e, em menor escala, PM10. As associações observadas foram dose-dependente e evidentes após um curto período de exposição. In this study, we have described and compared two classes of models - the Generalized Linear Models (GLM) and the Generalized Additive Models (GAM) _ which can be used to evaluate the association between atmospheric pollution and morbidity and mortality counts. We consider GAM as an alternative for modeling unspecific nonlinear relationships, and show that this class of models constitute a good option to represent both seasonality and the relation between the outcome and the meteorological variables. As an illustration, we evaluate the association between mortality in elderly people and air pollution in São Paulo, Brazil for the period ranging from 1994 to 1997. The two modeling classes have produced coherent results, but the most sophisticated models were more powerful to detect significant effects. Associations between mortality and the levels of CO, SO2 and, in to a lesser extent, PM10 were observed.