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Estude em efeitos a longo prazo da poluição do ar nos resultados COVID-19

Diversos estudos no passado avaliaram o impacto da poluição do ar na mortalidade da doença 2019 do coronavirus (COVID-19) em um único país. Um jornal recente do estudo espacial e Spatio-temporal da epidemiologia usou um projecto ecológico espacial que inclui Canadá, Itália, Inglaterra, e os Estados Unidos para investigar o risco da infecção do coronavirus 2 da Síndrome Respiratória Aguda Grave (SARS-CoV-2) com a autocorrelação espacial residual após ter esclarecido covariates.

Estudo: Exposição a longo prazo à poluição do ar e à incidência COVID-19: Um estudo do multi-país. Crédito de imagem: BLACKDAY/Shutterstock.com

Sobre o estudo

No estudo actual, sups-se que os povos expor à poluição do ar alta têm reduzido por muito tempo defesas naturais às infecções respiratórias, que as faz mais suscetíveis a COVID-19. Para cada país, os pesquisadores investigaram os efeitos da exposição média a longo prazo às partículas que têm um diâmetro de mais pouca de 2,5 micrômetros (μm) (PM2.5) e de dióxido de nitrogênio (NÃO2) para determinar se estes factores aumentam a incidência de COVID-19.

Com tal fim, os pesquisadores desenharam uma comparação de contrastes geográficos em taxas da poluição do ar e de incidência através das áreas pequenas também. O estudo leva em consideração factores da confusão do potencial tais como a incidência do câncer pulmonar como um proxy para o fumo e a taxa de desemprego.

O estudo actual empregou três métodos diferentes. Primeiramente, a interpolação da poluição do ar, que é um modelo geostatistical para NENHUMA2 monitoração de 517 estações à terra nos E.U. Em segundo, o modelo da incidência COVID-19 foi usado para calcular o impacto da poluição do ar nos casos COVID-19 em áreas pequenas. Em terceiro lugar, um método atribuível da fracção (PAF) da população para determinar o impacto combinado do PM2.5 e do NÃO2 nas incidências COVID-19.

Resultados de efeitos espaciais da distribuição e da poluição do ar

Os resultados espaciais da distribuição calcularam que a taxa de incidência estandardizada para cada 100.000 povos nos E.U. é muito mais alta do que em outros países. De facto, esta nação é tão alta quanto um quarto de sua população em alguns países.

Os resultados espaciais da distribuição de Canadá indicam que esta nação foi extremamente bem sucedida em controlar COVID-19, com a taxa de incidência estandardizada a mais alta que é aproximadamente 1.500. A taxa de incidência estandardizada em províncias italianas do norte é razoavelmente alta e foi calculada para ser aproximadamente 3.000 com uma probabilidade alta. Similarmente, as províncias do noroeste de Inglaterra têm uma probabilidade alta do exceedance, visto que a taxa de incidência estandardizada nas autoridades locais da superior-série é próxima a 5.000.

Resultados incompatíveis

Todo o relacionamento entre a incidência COVID-19 e a exposição a longo prazo ao PM2.5 e NENHUM2 foi encontrado para ser incompatível através de todos os quatro países examinados neste papel.

A análise mostra que um 1 aumento-3 do μgm na exposição a longo prazo ao PM2.5 aumentou a taxa de incidência COVID-19 nos E.U. a 12,6%, quando aumentou somente moderada em Itália e em Inglaterra em 0,5% e em 2,9%, respectivamente. Em Canadá, há uma evidência de um efeito protector do PM2.5, que é provavelmente devido às edições espaciais da confusão entre as variáveis explicativas e o efeito aleatório espacial incluídos no modelo. Todos os resultados no impacto do PM2.5 são igualmente consistentes com outros estudos recentes.

A inconsistência nos resultados através dos países poderia igualmente ser devido a alguns aspectos obscuros unmeasured que são correlacionados com a qualidade do ar. Os E.U., por exemplo, são carro-mais dependentes do que outros três países; daqui, o PM2.5 pôde mais fortemente ser correlacionado com a mobilidade nos E.U. Se a mobilidade é considerada como um predictor forte da predominância COVID-19, a falha ajustar para ela como um covariate modelo poderia impactar o relacionamento pressupor de COVID-19/2.5 PM nos E.U. mais fortemente do que os outros países.

Todos os estudos ecológicos são inerente limitados, porque os covariates referem o área-nível e não as características do individual-nível. Além disso, as medidas do área-nível não são proxys seguros para exposições do individual-nível, porque os indivíduos em uma região são heterogêneos e o erro ecológico pode ocorrer quando há umas dependências e umas interacções a nível individual.

Conseqüentemente, em todos os quatro países, no relacionamento entre o individual-nível e as exposições do área-nível, assim como nos valores medidos das exposições do área-nível, eram diferente. Os dados dos E.U. obtidos de seus 3.108 condados fornecem uma informação espacial mais de alta resolução em relação aos dados de 93-149 regiões nos três países permanecendo.

Conclusão

Tomados junto, os resultados do estudo actual demonstram e sublinham a importância de replicating análises espaciais através dos países múltiplos. Também, como cada vez mais as ferramentas se tornam disponíveis, os dados espaciais de controlo em resultados da saúde e as exposições tornar-se-ão mais simples.

Os pesquisadores estão ainda na fase da construção de modelos para análises como esta; conseqüentemente, antes que uma metodologia geralmente aceitada esteja concordada, os resultados de diversas formulações modelo pròxima de semelhança com aspectos obscuros diferentes terão que ser usados e analisado. Isto ajudará a iludir toda a polarização inerente possível para resultados positivos.

Journal reference:
Susha Cheriyedath

Written by

Susha Cheriyedath

Susha has a Bachelor of Science (B.Sc.) degree in Chemistry and Master of Science (M.Sc) degree in Biochemistry from the University of Calicut, India. She always had a keen interest in medical and health science. As part of her masters degree, she specialized in Biochemistry, with an emphasis on Microbiology, Physiology, Biotechnology, and Nutrition. In her spare time, she loves to cook up a storm in the kitchen with her super-messy baking experiments.

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