Protocolo EMECAM: análisis del efecto a corto plazo de la contaminación atmosférica sobre la mortalidad

• Main Authors: Pérez-Hoyos Santiago (Author), Sáez Zafra Marc (Author), Barceló Mª Antonia (Author), Cambra Coldo (Author), Figueiras Guzmán Adolfo (Author), Ordóñez José Mª (Author), Guillén Grima Francisco (Author), Ocaña Ricardo (Author), Bellido Juan (Author), Cirera Suárez Lluis (Author), Alonso López Andrés (Author), Rodríguez Valentín (Author), Alcalá Nalvaiz Tomás (Author), Ballester Díez Ferran (Author)
• Format: Book
• Published: Ministerio de Sanidad y Consumo, 1999-01-01T00:00:00Z.
• Subjects: article
• Online Access: Connect to this object online.
• Notes: 1135-5727
• Keywords: Contaminación; Mortalidad; Regresión Poisson; Series temporales; Medicine; R; Public aspects of medicine; RA1-1270
• Source: Revista Española de Salud Pública, Vol 73, Iss 2, Pp 177-185 (1999)

El objetivo del presente trabajo es mostrar el protocolo de análisis elaborado dentro del proyecto EMECAM, ilustrando su aplicación en el efecto de la contaminación en la mortalidad en Valencia ciudad. Se consideran como variables respuesta la mortalidad diaria para todas las causas, excepto las externas Las variables explicativas son las series diarias de diversos contaminantes (humos negros, SO2, NO2, CO, O3). Como posibles variables de confusión se consideran factores metereológicos, factores estructurales y casos semanales de gripe. Se construye un modelo de regresión Poisson para cada una de las cuatro series de mortalidad en dos fases. En la primera se construye un modelo basal con las posibles variables de confusión. En una segunda se incluyen las variables de contaminación o sus retardos, controlando la autocorrelación residual con la inclusión de retardos de mortalidad. El proceso de construcción del modelo basal sigue el siguiente proceso: 1º) Incluir los términos sinusoidales significativos hasta orden 6. 2º) Incluir los términos significativos de temperatura o temperatura al cuadrado con sus retardos hasta orden 15. 3º) Repetir el proceso con la humedad relativa.4º) Introducir los términos significativos de años del calendario, tendencia diaria y tendencia al cuadrado. 5º) Los días de la semana como variables "dummy" se incluyen siempre en el modelo. 6º) Incluir los días festivos, y de los retardos hasta 15 días de gripe aquellos que fueron significativos. Tras la reevaluación del modelo, se prueba cada uno de los contaminantes y sus retardos hasta orden 5. Se analiza el efecto por semestres incluyendo términos de interacción.