Isolated and synergistic effects of PM10 and average temperature on cardiovascular and respiratory mortality

Abstract

OBJECTIVE: To analyze the effect of air pollution and temperature on mortality due to cardiovascular and respiratory diseases. METHODS: We evaluated the isolated and synergistic effects of temperature and particulate matter with aerodynamic diameter < 10 mu m (PM10) on the mortality of individuals > 40 years old due to cardiovascular disease and that of individuals > 60 years old due to respiratory diseases in Sao Paulo, SP, Southeastern Brazil, between 1998 and 2008. Three methodologies were used to evaluate the isolated association: time-series analysis using Poisson regression model, bidirectional case-crossover analysis matched by period, and case-crossover analysis matched by the confounding factor, i.e., average temperature or pollutant concentration. The graphical representation of the response surface, generated by the interaction term between these factors added to the Poisson regression model, was interpreted to evaluate the synergistic effect of the risk factors. RESULTS: No differences were observed between the results of the case-crossover and time-series analyses. The percentage change in the relative risk of cardiovascular and respiratory mortality was 0.85% (0.45; 1.25) and 1.60% (0.74; 2.46), respectively, due to an increase of 10 mu g/m(3) in the PM10 concentration. The pattern of correlation of the temperature with cardiovascular mortality was U-shaped and that with respiratory mortality was J-shaped, indicating an increased relative risk at high temperatures. The values for the interaction term indicated a higher relative risk for cardiovascular and respiratory mortalities at low temperatures and high temperatures, respectively, when the pollution levels reached approximately 60 mu g/m(3). CONCLUSIONS: The positive association standardized in the Poisson regression model for pollutant concentration is not confounded by temperature, and the effect of temperature is not confounded by the pollutant levels in the time-series analysis. The simultaneous exposure to different levels of environmental factors can create synergistic effects that are as disturbing as those caused by extreme concentrations.

OBJETIVO: Analisar o efeito da poluição do ar e da temperatura na mortalidade por doenças cardiovasculares e respiratórias. MÉTODOS: Foram analisados os efeitos da temperatura e do material particulado com diâmetro aerodinâmico < 10 micrômetros (MP10), isolado e sinérgico, na mortalidade de indivíduos > 40 anos por doenças cardiovasculares e na mortalidade de indivíduos > 60 anos por doenças respiratórias em São Paulo, SP, entre 1998 e 2008. Três tipos de metodologias foram aplicadas para avaliar a associação isolada: análise de séries temporais com regressão de Poisson, análise case-crossover com pareamento temporal bidirecional e análise case-crossover com pareamento pelo fator confundidor, i.e., temperatura média ou poluente. Foi interpretada a representação gráfica da superfície resposta, gerada por termo de interação entre tais fatores adicionado à regressão de Poisson, para avaliar o efeito sinérgico entre os fatores de risco. RESULTADOS: Não foram observadas diferenças entre os resultados das análises case-crossover e de séries temporais. Estimou-se mudança percentual no risco relativo para mortalidade cardiovascular e respiratória de 0,85% (0,45;1,25) e 1,60% (0,74;2,46), respectivamente, devido ao aumento de 10 μg/m3 na concentração do MP10. O padrão de associação da temperatura para mortalidade cardiovascular foi de U-shape e para mortalidade respiratória foi de J-shape, representando maior risco relativo em temperaturas altas. As figuras do termo de interação indicaram maior risco relativo em baixas temperaturas para mortalidade cardiovascular e em altas temperaturas para mortalidade respiratória em níveis de poluição em torno de 60 μg/m3 . CONCLUSÕES: A associação positiva parametrizada no modelo de regressão de Poisson para os poluentes não sofre confusão da temperatura, bem como o efeito da temperatura não sofre confusão dos níveis de poluentes na análise de séries temporais. A simultaneidade de exposição a diferentes níveis de fatores ambientais pode gerar condições de efeito combinado, tão preocupantes quanto as de extremas concentrações.