Adverse effects of air pollution in children and adolescents due to fires in the Amazon: a mixed models approach in panel studies

Esta tese investiga os efeitos agudos da poluição atmosférica no pico de fluxo expiratório (PFE) de escolares com idades entre 6 e 15 anos, residentes em municípios da Amazônia Brasileira. O primeiro artigo avaliou os efeitos do material particulado fino (PM2,5) no PFE de 309 escolares do município de Alta Floresta, Mato Grosso (MT), durante a estação seca de 2006. Modelos de efeitos mistos foram estimados para toda a amostra e estratificados por turno escolar e presença de sintomas de asma. O segundo artigo expõe as estratégias utilizadas para a determinação da função de variância do erro aleatório dos modelos de efeitos mistos. O terceiro artigo analisa os dados do estudo de painel com 234 escolares, realizado na estação seca de 2008 em Tangará da Serra, MT. Avaliou-se os efeitos lineares e com defasagem distribuída (PDLM) do material particulado inalável (PM10), do PM2,5 e do Black Carbon (BC) no PFE de todos os escolares e estratificados por grupos de idade. Nos três artigos, os modelos de efeitos mistos foram ajustados por tendência temporal, temperatura, umidade e características individuais. Os modelos também consideraram o ajuste da autocorrelação residual e da função de variância do erro aleatório. Quanto às exposições, foram avaliados os efeitos das exposições de 5hs, 6hs, 12hs e 24hs, no dia corrente, com defasagens de 1 a 5 dias e das médias móveis de 2 e 3 dias. No que se refere aos resultados de Alta Floresta, os modelos para todas as crianças indicaram reduções no PFE variando de 0,26 l/min (IC95%: 0,49; 0,04) a 0,38 l/min (IC95%: 0,71; 0,04), para cada aumento de 10g/m3 no PM2,5. Não foram observados efeitos significativos da poluição no grupo das crianças asmáticas. A exposição de 24hs apresentou efeito significativo no grupo de alunos da tarde e no grupo dos não asmáticos. A exposição de 0hs a 5:30hs foi significativa tanto para os alunos da manhã quanto para a tarde. Em Tangará da Serra, os resultados mostraram reduções significativas do PFE para aumentos de 10 unidades do poluente, principalmente para as defasagens de 3, 4 e 5 dias. Para o PM10, as reduções variaram de 0,15 (IC95%: 0,29; 0,01) a 0,25 l/min (IC95%: 0,40 ; 0,10). Para o PM2,5, as reduções estiveram entre 0,46 l/min (IC95%: 0,86 to 0,06 ) e 0,54 l/min (IC95%: 0,95; 0,14). E no BC, a redução foi de aproximadamente 0,014 l/min. Em relação ao PDLM, efeitos mais importantes foram observados nos modelos baseados na exposição do dia corrente até 5 dias passados. O efeito global foi significativo apenas para o PM10, com redução do PFE de 0,31 l/min (IC95%: 0,56; 0,05). Esta abordagem também indicou efeitos defasados significativos para todos os poluentes. Por fim, o estudo apontou as crianças de 6 a 8 anos como grupo mais sensível aos efeitos da poluição. Os achados da tese sugerem que a poluição atmosférica decorrente da queima de biomassa está associada a redução do PFE de crianças e adolescentes com idades entre 6 e 15 anos, residentes na Amazônia Brasileira.This thesis investigates the acute effects of air pollution on peak expiratory flow (PEF) of schoolchildren between the ages of 6 and 15, living in Brazilian Amazon municipalities. The first article evaluated the effects of fine particulate matter (PM2.5) on PEF of 309 schoolchildren in the municipality of Alta Floresta, Mato Grosso (MT), during the dry season in 2006. Mixed effect models were estimated for the whole sample and stratified by the time of the day children attended school, and also by the presence of asthma symptoms. The second article describes the strategies used to determine the random error variance function of mixed effect models. The third one analyzes the data of the panel study with a sample of 234 schoolchildren carried out in Tangará da Serra, MT, during the dry season in 2008. Linear effects and the ones with distributed lag (PDLM) of inhalable particulate matter (PM10), PM2.5 and Black Carbon (BC) were assessed for the whole sample and stratified by age. In all three articles, the mixed effect models were adjusted by time trend, temperature, humidity and personal characteristics. The models also considered the adjustment of the residual autocorrelation and of the random error variance function. Regarding the exposures, its effects were evaluated in 5hs, 6hs, 12hs and 24hs, on the current day, with lags of 1 to 5 days and moving averages of 2 and 3 days. According to results in Alta Floresta, the models for all the children indicated reductions in the PEF varying from 0.26 l/min (CI95%: 0.49; 0.04) to 0.38 l/min (CI95%: 0.71; 0.04), for each increase of 10g/m3 on PM2.5. Significant effects of pollution were not observed in the group of asthmatic children. The 24-hour exposure presented significant effects in the group of students who attended school in the afternoon and in the group of non-asthmatic ones. The exposure from midnight to 5:30 A.M. was significant both to students who attended school in the morning and the ones who studied in the afternoon. In Tangará da Serra, the results showed significant reductions on the PEF for increases of 10 units of pollutants, mainly for lagged exposures of 3, 4 and 5 days. For PM10, the reductions varied from 0.15 (CI95%: 0.29; 0.01) to 0.25 l/min (CI95%: 0.40; 0.10). For PM2.5, the reductions ranged from 0.46 l/min (CI95%: 0.86 to 0.06) to 0.54 l/min (CI95%:0.95; 0.14). And for BC, the reduction was about 0.014 l/min. In relation to PDLM, more important effects were noticed in models based on the exposure of the current day until 5 past days. The global effect was significant only for PM10, with PEF reduction of 0.31 l/min (CI95%: 0.56; 0.05). This approach also indicated significant lagged effects for all pollutants. In the end, this study observed that the children between 6 and 8 years old were the most vulnerable to pollution effects. These findings in the thesis suggest that air pollution due to biomass burning is associated to PEF reduction in children and teenagers between the ages of 6 and 15, living in the Brazilian Amazon