A influência da variabilidade climática sazonal na ocorrência de doenças do aparelho respiratório em Minas Gerais no período de 2008 a 2022

Abstract

Este trabalho analisa a relação entre a sazonalidade climática e as internações por doenças respiratórias em quatro áreas representativas dos tipos climáticos de Minas Gerais, denominadas Área 1, Área 2, Área 3 e Área 4. Inserida no campo da Geografia da Saúde, a pesquisa buscou compreender como elementos climáticos, especialmente temperatura e pluviosidade, se articulam com a dinâmica temporal das internações hospitalares. Foram utilizados dados de internações do SIH/SUS, taxas por 1.000 habitantes, variáveis meteorológicas e informações etárias, analisados por meio de gráficos comparativos, decomposição de séries temporais, modelos SARIMAX, modelos de contagem e análises estatísticas. Os resultados evidenciaram diferenças entre as áreas climáticas, com padrões sazonais mais definidos no período anterior à pandemia de COVID-19. Temperatura e pluviosidade apresentaram associações negativas com as internações, porém com intensidade distinta entre as áreas analisadas, enquanto os modelos de regressão indicaram baixo poder explicativo, evidenciando que as doenças respiratórias possuem caráter multifatorial e dependem também de fatores sociais, ambientais e demográficos. A pandemia alterou a regularidade das séries temporais e reduziu a capacidade preditiva dos modelos. Conclui-se que as internações por doenças respiratórias devem ser compreendidas como fenômenos geográficos complexos, resultantes da interação entre clima, território, população, vulnerabilidade e organização dos serviços de saúde.This study analyzes the relationship between climate seasonality and hospitalizations for respiratory diseases in four representative areas of the climate types in Minas Gerais, designated as Area 1, Area 2, Area 3, and Area 4. Situated within the field of Health Geography, the research aimed to understand how climate elements particularly temperature and rainfall articulate with the temporal dynamics of hospital admissions. Hospitalization data from the SIH/SUS, rates per 1,000 inhabitants, meteorological variables, and age-related information were analyzed using comparative graphs, time series decomposition, SARIMAX models, count models, and statistical analyses. The results revealed differences among the climate areas, with more defined seasonal patterns in the period prior to the COVID-19 pandemic. Temperature and rainfall showed negative associations with hospitalizations, though with varying intensity across the analyzed areas, while the regression models indicated low explanatory power, highlighting that respiratory diseases are multifactorial and also depend on social, environmental, and demographic factors. The pandemic disrupted the regularity of the time series and reduced the predictive capacity of the models. It is concluded that hospitalizations for respiratory diseases must be understood as complex geographical phenomena resulting from the interaction among climate, territory, population, vulnerability, and the organization of healthcare services.