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

• Introducción
• Información
• Modelo de análisis
• Identificación del modelo basal
• Selección de las variables de contaminación atmosférica
• Análisis por semestres
• Bibliografía

RESUMEN: 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.

Palabras Clave: Contaminación. Mortalidad. Regresión Poisson. Series temporales.

ABSTRACT: Short-term Effect of Air Pollution on Mortality: The EMECAM Project Protocol.

The aim of this study is to show the protocol of analysis which was set out as part of the EMECAM Project, illustrating the application thereof to the effect of  pollution has on the mortality in the city of Valencia.

The response variables considered will be the daily mortality resulting from all causes, except external ones. The explicative variables are the daily series of different pollutants (black smoke, SO2, NO2, CO, O3). As possible confusion variables, weather factors, structural factors and weekly cases of flu are taken into account.

A Poisson regression model is built up for each one of the four deaths series in two stages. In the first stage, a baseline model is fitted using the possible confusion-causing variables. In the second stage, the pollution variables or the time lags thereof are included, controlling the residual autocorrelation by including mortality time lags.

The process of fitting the baseline model is as follows: 1) Include the significant sinusoidal terms up to the sixth order. 2) Include the significant temperature or temperature squared terms with the time lags thereof up to the 7th power. 3) Repeat this process with the relative humidity. 4) Add in the significant terms of calendar years, daily tendency and tendency squared. 5) The days of the week as dummy variables are always included in the model. 6) Include the holidays and the significant time lags of up to two weeks of flu. Following the reassessment of the model, each one of the pollutants and the time lags thereof up to the fifth order are proven out. The impact is analyzed by six-month periods, including interaction terms.

Palabras clave: Pollution. Mortality. Poisson regression. Times series.

INTRODUCCIÓN

El objetivo del proyecto EMECAM (Estudio Multicéntrico Español sobre la relación entre la Contaminación Atmosférica y la Mortalidad) es evaluar el impacto a corto plazo de la contaminación atmosférica sobre la mortalidad diaria por todas las causas, excepto las externas, y causas respiratorias y del aparato circulatorio, en un conjunto de ciudades españolas1.

Para analizar el efecto a corto plazo de la contaminación atmosférica sobre la mortalidad se ha optado por llevar a cabo un análisis con datos de series temporales. Las consideraciones teóricas sobre la metodología del análisis de datos temporales se pueden encontrar detalladas en la revisión publicada en este número2. Tal como se mencionaba en el artículo de presentación del proyecto1, en un primer momento se adaptó el protocolo del proyecto APHEA3. Éste incluía, tras un análisis descriptivo, la identificación de un modelo basal por medio de una regresión lineal gaussiana para el logaritmo de las defunciones diarias. El ajuste posterior de las variables de contaminación y las identificadas en la primera fase gaussiana se efectuó por medio de una regresión de Poisson. Como ya ha sido mencionado, el bajo número de muertes diarias en las ciudades de menor población, da lugar a que, para las causas seleccionadas, se hayan observado numerosos días sin defunciones: Por ello se ha optado por adaptar el protocolo de análisis a las circunstancias peculiares, utilizando modelos de Poisson desde el inicio.

El objetivo del presente texto es mostrar el protocolo de análisis elaborado dentro del proyecto EMECAM, ilustrando su aplicación en el efecto de la contaminación por partículas en suspensión (humos negros) en la mortalidad por todas las causas durante 1992-96 en la ciudad de Valencia.

Información

Variable respuesta

Como se ha mencionado en la presentación del proyecto1, cada centro dispone de cuatro series diarias de mortalidad ocurridas en cada ciudad para las personas residentes en la misma: la mortalidad por todas las causas, exceptuando las externas, para todas las edades y para mayores de 70 años (CIE 9 001-799), la mortalidad por causas cardiovasculares (CIE 9 390-459) y la mortalidad por causas respiratorias (CIE 9 460-519).

Variables explicativas

Las variables explicativas son las series diarias de cada uno de los contaminantes disponibles en cada centro, construidas a partir de las estaciones captadoras consideradas admisibles tras la imputación de datos no registrados1. Cada serie de datos de cada contaminante, bien en promedio diario o en máximo de 24 horas, ha sido considerada separadamente.

Factores de confusión

Como posibles variables de confusión se consideran la temperatura media diaria y la humedad relativa (factores meteorológicos), el número diario de casos de gripe, calculado a partir del número de casos semanales declarados dividido por 7, para controlar epidemias de gripe, y otras variables de estructura temporal como factores sinusoidales de estacionalidad anual, tendencias a largo plazo, fluctuaciones semanales y anuales, días festivos y eventos inusuales (la huelga médica, los Juegos Olímpicos en Barcelona o la expo-92 en Sevilla,etc.)