27)Pope III, A. y L. Kalkstein. “Synoptic Weather Modelling and Estimates of the Exposure-Response Relationship between Daily Mortality and Particulate Air Pollution”. Environmental Health Perspectives 104, N° 4 (April 1996), 414-420.
28)Pope III, C.A., D.L. Rodermund y M.M. Gee. “Mortality Effects of a Copper Smelter Strike and Reduced Ambient Sulfate Particulate Matter Air Pollution”. Environmental Health Perspectives 115, N° 5 (May 2007), 679-683.
29)Salinas, M. y J. Vega. “The effect of outdoor air pollution on mortality risk: an ecological study from Santiago, Chile”. World Health Stat Q 48, N° 2 (1995), 118-125.
30)Sánchez J., I. Romieu, S. Ruiz, P. Pino y M. Gutiérrez. “Acute effects of the breathing of industrial waste and of sulfur dioxide on the respiratory health of children living in the industrial area of Puchuncaví, Chile”. Rev Panam Salud Pública 6, N° 6 (1999), 384-391.
31)Sanhueza P., C. Vargas y P. Jiménez. “Mortalidad diaria en Santiago y su relación con la contaminación del aire”. Rev Méd Chil 127, N° 2 (1998), 235-242.
32)Touloumi y otros. “Analysis of health outcome time series data in epidemiological studies”. Environmetrics 15 (2004), 101-117.
33)Vedal, S. “Ambient Particles and Health: Lines that Divide”. J Air & Waste Manage Assoc 47 (1997), 551-581.
34)WHO, “Health Aspects of Air Pollution”, Results from the WHO project: “Systematic review of health aspects in Europe”, 2004. URL: www.euro.who.int/document/E83080.pdf.
35)WHO, Guías de calidad del aire de la OMS relativas al material particulado, el ozono, el dióxido de nitrógeno y el dióxido de azufre. Actualización mundial 2005. Disponible en: http://whqlibdoc.who.int/hq/2006/WHO_SDE_PHE_OEH_06.02_spa.pdf
36)Wilson, R. y J. Spengler J. Particles in our air. Boston: Harvard University Press, 1996.
37)Zamorano A., S. Márquez, J.L. Aránguiz, P. Bedregal e I. Sanchez. “Relación entre bronquiolitis aguda con factores climáticos y contaminación ambiental”. Rev Méd Chil 131, N° 10 (2003), 1117-1122.
2.7 Problemas propuestos
1)Considere el modelo logístico de cuantificación de daños a la salud causados por contaminantes atmosféricos:
a)Muestre que la constante β de efectos del material particulado para una determinada enfermedad o síntoma se puede estimar de manera sencilla si es que se evalúa la chance y/(1-y) a partir de la ecuación logística. Es decir, se evalúa la chance relativa (análogo al riesgo relativo) para dos situaciones con distintos niveles de contaminación por material particulado.
b)No siempre los estudios reportados en la literatura son claros respecto de la tasa de referencia y0 de los efectos a la salud. Por ejemplo, un estudio reporta que se detectaron 117 nuevos casos de bronquitis en una población total de 1.631 personas. Además, se reporta un riesgo relativo de 1,81 cuando se produce un incremento de la concentración media anual de MP10 de 45 (μg/m3). Muestre que es posible inferir más de un estimador de β en esta situación y calcúlelos explícitamente. Si le pidieran a Ud. estimar los beneficios en salud asociados a una disminución de 20 (μg/m3) de la media anual de MP10, ¿qué valores estimados podría Ud. entregar en base a los datos proporcionados por el estudio de bronquitis?
2)En el 2000 en Santiago el promedio del MP10 fue de 77 (μg/m3); evalúe la cantidad de exceso de efectos a la salud de la población de Santiago (solo morbilidad) si se toma como referencia la Tabla 2.7. Considere como referencia una media anual de MP10 de 25 (μg/m3). Los datos demográficos para el 2000 se entregan en la siguiente tabla.
3)Suponga que se debate en el Parlamento Europeo qué monto de recursos se deberían dedicar a reducir la contaminación atmosférica causada por las fuentes móviles. Se le pide a Ud. que estime la cantidad de muertes prematuras (incluyendo incertidumbre) que se podían atribuir a las fuentes móviles en tres países de la comunidad donde se dispone de la siguiente información:
TABLA 2.10
Riesgo relativo con respecto al PM10 y tasas de incidencia en tres países europeos
(*) Para un cambio de 10 μg/m3 en las concentraciones ambientales.
Además, se dispone de los siguientes datos de demografía y de exposición a la población.
TABLA 2.11
Datos de demografía y de exposición del PM10 a la población
a)Demuestre que la tasa de incidencia en condiciones de ambiente limpio (solo fuentes naturales) viene dada por la expresión:
y calcule entonces cuáles serían las tasas de referencia en los tres países citados, para el caso de mortalidad prematura citado en la Tabla 1.
b)Estime la cantidad de muertes prematuras que se podrían atribuir a la situación actual de contaminación atmosférica, para los tres países citados, incluyendo intervalos de confianza.
c)Calcule la cantidad de muertes prematuras que se podrían atribuir a una situación de contaminación atmosférica sin presencia de fuentes móviles, para los tres países citados, incluyendo intervalos de confianza.
d) Ahora, para resumir, entregue la cifra total de muertes prematuras que serían atribuibles a la contaminación por fuentes móviles en esos tres países, incluyendo intervalos de confianza.
NOTAS
•Utilice el modelo log-lineal y = Beβ-MP, donde B es una constante, con las aproximaciones usuales.
•Recuerde que la propagación de errores en sumas y restas de cantidades sigue las siguientes reglas:
4)Para el caso de Santiago de Chile, ¿cuál sería el efecto de largo plazo en mortalidad prematura si las concentraciones de MP2.5 del 2012 se mantuvieran indefinidamente en esos valores? Use los datos del INE de proyección estadística de la población de la Región Metropolitana. Considere como horizonte de cálculo el intervalo 2010-2050.
5)Repita el caso 4), pero para la situación en que se cumpliera con la norma de Estados Unidos de 15 [μg/m3] como promedio de largo plazo a partir del 2015 en Santiago.
6)Haga gráficos de pirámide para los resultados del estudio de Ciudad de México, para efectos en salud totales; ¿son mayores o menores que en el caso de California? ¿Cuáles son las mayores fuentes de incertidumbre en el estudio de Ciudad de México en lo que respecta a efectos en salud?
7)La coordenada vertical de la Figura 2.5 representa el exceso de casos, es decir (RR-1), expresado como porcentaje, y los números 1 a 4 representan sendos estudios realizados en cuatro ciudades distintas (ninguna de ellas es Santiago). El quinto valor representa el promedio ponderado del meta-análisis.
a)