E interessante salientar que ´´ e poss´ıvel detectar pontos m´ultiplos de mudan¸cas para os tempos entre ocorrˆencias de extrapola¸c˜ao nas interna¸c˜oes. A partir desses dados pode-mos verificar quando ocorreu uma diferen¸ca significativa entre os dias de extrapola¸c˜oes e verificar se na ´epoca ocorreu algum tipo de interven¸c˜ao, seja ela pol´ıtica, econˆomica ou clim´atica.
Para isso, s˜ao constru´ıdos intervalos de credibilidade 95% para as diferen¸cas m´edias calculadas atrav´es de (25)
difi =θi−θi−1 (25)
parai= 2,3, ..., n.
Com base nos valores de DIC e D(j), conclui-se que os modelos 1 e 3 foram os que melhor se ajustaram aos dados dos tempos entre as extrapola¸c˜oes do n´umero de interna¸c˜oes por doen¸cas respirat´orias na regi˜ao de Ribeir˜ao Preto. Sendo assim, s˜ao apresentados na tabela 5 os intervalos de credibilidade 95% para as diferen¸casdifi dadas em (25) que n˜ao incluem o valor zero, pois isto ´e um indicativo de m´ultiplos pontos de mudan¸cas.
Tabela 5 – Sum´arios a posteriori para difi, dos modelos 1 e 3, que n˜ao incluem o valor zero para os intervalos de credibilidade 95% (IC 95%)
Modelo Parˆametro M´edia IC 95% Mudan¸ca entre os dias
M odelo 1
dif7 -9,394 (-41,09 ; -0,4766) 02/03/1998 e 03/03/1998 dif10 -10,82 (-47,86 ; -0,6443) 17/03/1998 e 18/03/1998 dif229 24,98 (1,867 ; 115,7) 16/11/1998 e 17/11/1998 dif242 -12,25 (-54,38 ; -1,047) 24/01/2000 e 25/01/2000 dif328 44,14 (4,93 ; 192,00) 18/12/2000 e 19/12/2000 dif342 -8,748 (-38,6 ; -0,09691) 05/04/2001 e 06/04/2001 dif374 -9,219 (-39,13 ; -0,2057) 25/04/2001 e 26/04/2001 dif401 -12,07 (-52,41 ; -0,9752) 18/09/2001 e 19/09/2001 dif506 16,55 (1,897 ; 72,02) 29/09/2002 e 30/09/2002 dif516 -21,39 (-86,97 ; -2,022) 16/01/2003 e 17/01/2003 dif520 -10,45 (-46,08 ; -0,4866) 05/02/2003 e 06/02/2003 dif527 -8,798 (-39,26 ; -0,1515) 06/03/2003 e 07/03/2003 dif549 11,45 (0,6437 ; 50,65) 11/05/2003 e 12/05/2003 dif632 -52,71 (-192,7 ; -7,596) 29/02/2004 e 01/03/2004 dif635 12,04 (0,8973 ; 51,55) 15/03/2004 e 16/03/2004 dif699 -9,924 (-44,76 ; -0,3281) 02/08/2004 e 03/08/2004 dif720 13,71 (1,255 ; 60,75) 21/10/2004 e 22/10/2004 dif725 -54,71 (-196,8 ; -4,333) 27/02/2005 e 28/02/2005 dif727 -24,86 (-87,24 ; -4,906) 04/04/2005 e 05/04/2005 dif777 31,87 (4,631 ; 136,5) 02/10/2005 e 03/10/2005 dif786 34,52 (1,094 ; 146,9) 12/03/2006 e 13/03/2006 dif860 19,89 (1,079 ;89,09) 19/10/2006 e 20/10/2006 M odelo 3
dif2 -374,5 (-1366 ; -8,46) 04/04/2005 e 05/04/2005 dif52 29,55 (4,564 ; 123,7) 02/10/2005 e 03/10/2005 dif61 32,38 (1,049 ; 129,5) 12/03/2006 e 13/03/2006 dif135 18,60 (1,307 ; 77,11) 19/10/2006 e 20/10/2006 Na figura 8, temos o gr´afico dos estimadores de Monte Carlo para as m´edias a posteriori das diferen¸casdifi, que foram obtidas atrav´es de amostras simuladas de Gibbs, usando o software WinBUGS,i= 1,2, ..., n.
Figura 8 – Gr´afico para difi versus i
Embora sejam apresentados, na tabela 5, apenas os resultados dos modelos 1 e 3, os modelos 2 e 4 tamb´em apresentaram os mesmos pontos de mudan¸cas dos modelos 1 e 3, por´em com algumas varia¸c˜oes nas estimativas.
Com base na tabela 5 podemos identificar um aumento no tempo entre extrapola¸c˜oes no dif506, este pode ser uma consequˆencias da promulga¸c˜ao da Lei n.º 11.241, de 19 de setembro de 2002 de S˜ao Paulo, que a saber disp˜oes sobre a elimina¸c˜ao da queima da palha de cana-de-a¸c´ucar. Pode ser um ind´ıcio de a lei surtiu o efeito proposto nos dias consecutivos `a publica¸c˜ao, pois a estimativa de dif506 ´e positiva, e sabemos que o tempo anterior `a extrapola¸c˜ao ´e menor e em seguida aumenta, mostrando que ap´os um pequeno per´ıodo sem extrapola¸c˜oes do n´umero de interna¸c˜oes, a pr´oxima extrapola¸c˜ao ocorreu ap´os um longo per´ıodo.
5 CONSIDERA ¸ C ˜ OES FINAIS
O Brasil cultiva cana-de-a¸c´ucar desde os tempos da coloniza¸c˜ao. Os portugueses trou-xeram a planta a fim de levar a¸c´ucar para a Europa e, desde ent˜ao, o cultivo foi expandido para o nordeste do pa´ıs devido a proximidade com a Europa, por´em n˜ao deixou de ser cultivado no sudeste, onde teve origem o primeiro engenho de a¸c´ucar, mais precisamente em S˜ao Vicente, estado de S˜ao Paulo (SACHS; MARTINS, 2007).
O plantio da cana-de-a¸c´ucar teve sua expans˜ao em 1975 com a crise do petr´oleo e com o lan¸camento do Programa Nacional do ´Alcool (PRO ´ALCOOL), que teve como objetivo incentivar a utiliza¸c˜ao do ´alcool procedente da cana-de-a¸c´ucar como combust´ıvel automotivo. Um novo impulso ao PRO ´ALCOOL surgiu ap´os a crise do a¸c´ucar e do petr´oleo em 1980, que coincidiu com a populariza¸c˜ao dos carros totalmente movidos a
´
alcool, os quais at´e ent˜ao eram movidos `a gasolina, e o ´alcool era utilizado em apenas 22% na mistura final do combust´ıvel (NITSCH, 1991).
Entretanto, com o aumento das planta¸c˜oes de cana-de-a¸c´ucar chegam os problemas relacionados `as queimadas, que tˆem por objetivo, eliminar a palha para facilitar a colheita manual e espantar animais pe¸conhentos. Por´em, n˜ao s´o os trabalhadores s˜ao afetados pela fuligem e pelos componentes nocivos `a sa´ude, mas toda a comunidade que reside em torno das ´areas cultivadas (MAGALH ˜AES; BRUNS; VASCONCELLOS, 2007).
Uma das rela¸c˜oes mais evidentes e encontradas na literatura ´e a associa¸c˜ao das queima-das com o aumento do n´umero de interna¸c˜oes por doen¸cas respirat´orias, principalmente as ocorrˆencias em crian¸cas e idosos (CAN ¸CADO, 2003; NASCIMENTO; MEDEIROS, 2012; RIGUERA; ANDRE; ZANETTA, 2011).
No entanto, os tempos entre extrapola¸c˜oes do n´umero de interna¸c˜oes s˜ao pouco estu-dados, e neste trabalho propomos novos modelos para estes tempos em rela¸c˜ao `as doen¸cas respirat´orias na regi˜ao de Ribeir˜ao Preto, al´em de fazermos uma associa¸c˜ao com a pre-sen¸ca de queimadas. Sob o enfoque Bayesiano, obtemos as estimativas a posteriori dos parˆametros de interesse por m´etodos de simula¸c˜oes via MCMC com o aux´ılio dosoftware
WinBUGS. Os resultados dos modelos que n˜ao incorporaram a covari´avel mostraram es-timativas mais precisas, por´em, com a adi¸c˜ao da informa¸c˜ao das queimadas, os modelos obtiveram um grande ganho em rela¸c˜ao `a sua qualidade, visto que os valores de DIC para estes modelos abaixaram significativamente.
Os modelos que foram ajustados pela covari´avel X, sugerem evidˆencias de que as queimadas de cana-de-a¸c´ucar exercem uma influˆencia no tempo entre extrapola¸c˜oes do n´umero de interna¸c˜oes, ou seja, a presen¸ca de 11 ou mais queimadas nos ´ultimos 10 dias que antecedem a extrapola¸c˜ao, leva a um menor tempo entre as extrapola¸c˜oes do n´umero de interna¸c˜oes hospitalares por doen¸cas respirat´orias na regi˜ao de Ribeir˜ao Preto, isso mostra que medidas contra as queimadas devem ser mantidas e fiscalizadas pelos ´org˜aos competentes para uma diminui¸c˜ao no n´umero de interna¸c˜oes, uma vez que as queimadas podem contribuir para o aumento deste n´umero.
E importante salientar que devemos interpretar o efeito das queimadas com certa´ cautela, pois outros fatores n˜ao controlados neste estudo poderiam interferir ou mesmo confundir estes efeitos, como citado por Carneseca, Achcar e Martinez (2012), que tam-b´em mostraram um poss´ıvel efeito de confundimento quando associaram o n´umero de nebuliza¸c˜oes/inala¸c˜oes com o MP e os efeitos clim´aticos.
Embora os fatores de efeito autorregresivo n˜ao sugiram um grande efeito sobre os tempos estimados, estes fatores s˜ao indispens´aveis nos ajustes dos modelos, pois s˜ao de grande importˆancia no controle da autocorrela¸c˜ao dos res´ıduos.
Esses novos modelos introduzidos na se¸c˜ao 3 apresentam a presen¸ca de efeitos aleat´orios, o que leva `a grande flexibilidade de ajuste e permite estimar de forma satisfat´oria, m´ ulti-plos pontos de mudan¸ca, pois grande parte da variabilidade ´e explicada pelos efeitos aleat´orios.
A detec¸c˜ao desses pontos de mudan¸ca ´e de grande valia num sistema que deseja verificar se um m´etodo de interven¸c˜ao est´a funcionando da forma correta e esperada, pois podemos detectar, por exemplo, se uma determinada lei que foi promulgada est´a surtindo o efeito a que se prop˜oe, por exemplo, diminuir o n´umero de queimadas, e consequentemente
diminuir o n´umero de interna¸c˜oes.
A metodologia proposta neste trabalho poderia ser comparada com outras metodolo-gias existentes na literatura, em geral envolvendo processos de Poisson n˜ao-homogˆeneos para a contagem dos dias em que ocorreram extrapola¸c˜oes do n´umero de interna¸c˜oes por doen¸cas respirat´orias (ou qualquer outra doen¸ca), mas a simplicidade da metodologia proposta neste trabalho pode ser um fato de grande interesse na an´alise de dados da sa´ude.
Observar que a presen¸ca de efeitos aleat´orios nos modelos propostos pode trazer dificul-dade utilizando-se de m´etodos estat´ısticos cl´assicos usuais baseados na teoria assint´otica de estimadores de m´axima verossimilhan¸ca.
Dessa forma, o uso de m´etodos Bayesianos via simula¸c˜ao MCMC pode ser uma alter-nativa eficaz para ajustar esses modelos aos dados de interna¸c˜oes hospitalares, uma vez que n˜ao ´e necess´ario especificar as distribui¸c˜oes condicionais para o amostrador de Gibbs, o m´etodo se torna de f´acil implementa¸c˜ao por parte dos profissionais da sa´ude.
O uso de programas computacionais dispon´ıveis e de dom´ınio p´ublico, como osoftware WinBUGS simplifica a obten¸c˜ao dos sum´arios a posteriori de interesse.
Um grande diferencial deste estudo foi avaliar a rela¸c˜ao entre interna¸c˜oes e queima-das atrav´es das informa¸c˜oes dos hospitais da rede p´ublica e privada, enquanto que v´arios estudos que relacionam interna¸c˜oes com queima de biomassa ou polui¸c˜ao apresentam ape-nas dados do SUS (AMANCIO; NASCIMENTO, 2012; JASINSKI; PEREIRA; BRAGA, 2011; SILVA et al., 2010).
Como n˜ao h´a estudos no Brasil relacionando os tempos entre extrapola¸c˜oes do n´umero de interna¸c˜oes, faremos uma compara¸c˜ao com a literatura, cujos estudos relacionam o n´umero de interna¸c˜oes e as queimadas, que ´e an´alogo `as interpreta¸c˜oes que fazemos acerca dos resultados obtidos neste estudo.
Os achados neste trabalho corroboram a literatura, ou seja, podemos sugerir um efeito das queimadas da palha da cana-de-a¸c´ucar com o aumento no n´umero de interna¸c˜oes por doen¸cas respirat´orias, assim como em Lopes e Ribeiro (2006).
Os resultados aqui descritos tamb´em poderiam ser comparados aos resultados da li-teratura em rela¸c˜ao `a queima de biomassa na Amazˆonia, por´em ´e necess´ario ter certo cuidado, pois as exposi¸c˜oes em rela¸c˜ao ao indiv´ıduo podem ser diferentes, uma vez que o n´umero de ind´ustrias e a polui¸c˜ao proveniente dos ve´ıculos automotores ´e uma carac-ter´ıstica que destoa da regi˜ao Sudeste (CARMO et al., 2010), principalmente da regi˜ao nordeste do estado de S˜ao Paulo.
Um grande problema que pode interferir na rela¸c˜ao entre os tempos e as queimadas de cana-de-a¸c´ucar s˜ao as queimadas urbanas, que s˜ao de dif´ıcil identifica¸c˜ao por sat´elite, pois muitas vezes estas n˜ao s˜ao registradas pelo Banco de Dados Queimadas do CPTEC/INPE porque o sat´elite pode n˜ao detectar ´areas pouco extensas. Neste caso, sugerimos que cam-panhas contra as queimadas urbanas sejam feitas para conscientizar a popula¸c˜ao sobre os malef´ıcios que as queimadas causam `a sua pr´opria sa´ude, ao meio ambiente a at´e `a econo-mia, quando o governo tem que investir em atendimento de sa´ude, quando este poderia ser evitado. Este investimento, por sua vez, est´a deixando se ser aplicado no atendimento em outras ´areas e especialidades que demandariam maior aten¸c˜ao no momento.
N˜ao poder´ıamos deixar de citar o lado dos agricultores, pois muito se fala da extin¸c˜ao das queimadas, mas h´a poucos estudos que avaliam o impacto negativo que a extin¸c˜ao das queimadas pode trazer para os trabalhadores. A colheita da cana-de-a¸c´ucar deve ser totalmente mecanizada at´e 2017, mas e os trabalhadores, quais s˜ao suas perspectivas?
O estudo de Ribeiro e Ficarelli (2010) na cidade de Macatuba, estado de S˜ao Paulo, mostra que apenas metade dos entrevistados apresenta planos alternativos de trabalho e a outra metade mostrou disposi¸c˜ao para retornar aos estudos. Por´em, a oferta de cursos profissionalizantes gratuitos ´e escassa na cidade de Macatuba, e isto dificulta que estes trabalhadores tenham uma recoloca¸c˜ao no mercado de trabalho. Mesmo assim, alguns acharam bom o fato da erradica¸c˜ao das queimadas por melhorar a sua sa´ude e qualidade de vida, mas principalmente a de seus filhos, pois s˜ao as crian¸cas que sofrem mais.
Dessa forma, conclui-se que os modelos apresentados podem ser bastante ´uteis na ela-bora¸c˜ao de pol´ıticas de sa´ude p´ublica e planos de interven¸c˜ao, como combate `as queimadas agr´ıcolas e urbanas; remanejamento no n´umero de leitos hospitalares para melhor
atendi-mento da demanda, uma vez que, sabendo-se das condi¸c˜oes clim´aticas e surgimento de queimadas, ´e poss´ıvel estabelecer que, de certo em certo tempo, o n´umero de interna¸c˜oes pode ser elevado.
Outro aspecto que certamente pode ser evidenciado ´e a que as queimadas prejudicam a qualidade de vida das pessoas afetadas, pode n˜ao estar direta e unicamente associada
`
as interna¸c˜oes, mas causa muitos transtornos no dia a dia, como a sujeira da “fuligem”
que entra nas casas, a fuma¸ca que atrapalha o trˆansito nas rodovias e a sua contribui¸c˜ao para a mudan¸ca clim´atica, que prejudica n˜ao s´o a regi˜ao onde a queimada ´e observada, mas que pode se estender a um contexto global.
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