Excesso de Mortalidade por Múltiplas Causas Durante Onda de Calor em Estados Brasileiros
DOI:
https://doi.org/10.59229/2764-9806.RTCC.e202650058Palavras-chave:
Calor Extremo, Mortalidade, Atestado de Óbito, Sistemas de Informação em Saúde, Mudança ClimáticaResumo
Objetivo: Estimar o excesso de mortalidade por todas as causas durante a onda de calor de 7 a 12 de fevereiro de 2024 nos estados brasileiros apontados pelo Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) -Paraná, Rio Grande do Sul e Roraima-, caracterizar sua distribuição por causa básica e comparar a área declarada com a atingida. Método: Delineamento caso-cruzado com estratificação temporal e verossimilhança condicional de Poisson sobre microdados do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM). A janela foi a pré-especificada pela nota do INMET, anterior a esta análise. Dias-caso: 7 a 15 de fevereiro, com defasagem de zero a três dias; controles: demais dias do mês. Aplicaram-se controles negativos temporais e espaciais. Resultados: Observaram-se 4.558 óbitos contra 4.341 esperados: risco relativo 1,077 (IC95% 1,039–1,117), aproximadamente 217 óbitos em excesso. Os controles negativos foram nulos. O excesso distribuiu-se por quase todos os capítulos da CID-10, sem concentração em nenhum, poupando neoplasias (0,980) e sem gradiente por escolaridade ou idade. X30 registrou zero óbitos. Conclusão: Eventos extremos oficialmente reconhecidos constituem unidade analítica útil, complementar às séries temporais, para investigar o impacto sanitário de ondas de calor.
Downloads
Referências
Graffy PM, Sunderraj A, Visa MA, Miller CH, Barrett BW, Rao S, et al. Methodological approaches for measuring the association between heat exposure and health outcomes: a comprehensive global scoping review. GeoHealth. 2024;8:e2024GH001071. https://doi.org/10.1029/2024GH001071
Instituto Nacional de Meteorologia (BR). Eventos extremos de fevereiro de 2024 no Brasil. Brasília: INMET; 2024.
Guo Y, Gasparrini A, Armstrong BG, Tawatsupa B, Tobias A, Lavigne E, et al. Heat wave and mortality: a multicountry, multicommunity study. Environ Health Perspect. 2017;125(8):087006. https://doi.org/10.1289/EHP1026
Armstrong BG, Gasparrini A, Tobias A. Conditional Poisson models: a flexible alternative to conditional logistic case cross-over analysis. BMC Med Res Methodol. 2014;14:122. https://doi.org/10.1186/1471-2288-14-122
Mohammed SY, Nashwan AJ. Heat stress and kidney injury: a growing concern amidst climate change. Kidney Med. 2026;8(2):101215. https://doi.org/10.1016/j.xkme.2025.101215
Hospers L, Smallcombe JW, Morris NB, Capon A, Jay O. The effect of prescription and over-the-counter medications on core temperature in adults during heat stress: a systematic review and meta-analysis. eClinicalMedicine. 2024;77:102886. https://doi.org/10.1016/j.eclinm.2024.102886
Murage P, Hajat S, Kovats RS. Effect of night-time temperatures on cause and age-specific mortality in London. Environ Epidemiol. 2017;1(2):e005. https://doi.org/10.1097/EE9.0000000000000005
Oke TR. The energetic basis of the urban heat island. Q J R Meteorol Soc. 1982;108(455):1-24. https://doi.org/10.1002/qj.49710845502.
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Copyright (c) 2026 Autor(es)

Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Os conteúdos publicados estão sob licença da Creative Commons (CC BY-NC-SA) Atribuição-NãoComercial-CompartilhaIgual 4.0 Internacional.


















