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Síndromes coronarianas agudas: análise de variações sazonais e climáticas, relação com os dias da semana e poluição do ar

Processo: 04/08044-8
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2004
Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2006
Área de conhecimento:Ciências da Saúde - Medicina
Pesquisador responsável:Antonio Carlos de Camargo Carvalho
Beneficiário:Leonardo Manoel Quicoli Rosa de Oliveira
Instituição Sede: Escola Paulista de Medicina (EPM). Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Campus São Paulo. São Paulo , SP, Brasil
Assunto(s):Poluição do ar   Angina instável   Síndrome coronariana aguda   Temperatura ambiente   Mudança climática   Sazonalidade
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Angina Instavel | Distribuicao Sazonal | Infarto Agudo Do Miocardio | Poluicao Do Ar | Sinrome Coronariana Aguda | Temperatur Ambiental

Resumo

As variações sazonais influenciam o comportamento da Síndrome Coronariana Aguda (SCA), e são menos conhecidas em países com menores variações climáticas: Há evidências de que a poluição do ar influência na incidência de diversas doenças. O objetivo do presente trabalho é avaliar o parâmetro da distribuição sazonal da SCA, bem como a influência da temperatura ambiental e da poluição do ar na sua incidência. Serão analisados todos os registros contidos no Banco de Dados da Unidade Coronariana da Disciplina de Cardiologia da UNIFESP/EPM - Hospital São Paulo, a partir de 1989. A análise da influência da temperatura ambiental será realizada tendo como base os dados da temperatura média diária da cidade de São Paulo, fornecidos pelo INMET. Os dados referentes à poluição do ar serão fornecidos pela CETESB. Analisaremos, também, a distribuição da SCA nos diversos dias da semana, que serão divididos em 2 padrões: 1- feriados e fins-de-semana e 2- dias úteis. Também serão feitas as análises cruzadas entre as variáveis consideradas. Os dados serão compilados em um banco de dados construído para este estudo. A análise estatística dos dados será realizada usando técnicas relacionadas à modelagem de dados longitudinais. (AU)

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