This research concerns the identification of a pattern between the occurrence of extreme weather conditions, such as cold waves and heat waves, and hospitalization for cardiovascular diseases (CVDs), in the University Hospital of Santa Maria (HUSM) in southern Brazil between 2012 and 2017. The research employed the field experiment method to measure the biometeorological parameters associated with hospital admissions in different seasons, such as during extreme weather conditions such as a cold wave (CW) or a heat wave (HW), using five thermal comfort indices: physiologically equivalent temperature (PET), new standard effective temperature (SET), predicted mean vote (PMV), effective temperatures (ET), and effective temperature with wind (ETW). The hospitalizations were recorded as 0.775 and 0.726 admissions per day for the winter and entire study periods, respectively. The records for extreme events showed higher admission rates than those on average days. The results also suggest that emergency hospitalizations for heart diseases during extreme weather events occurred predominantly on days with thermal discomfort. Furthermore, there was a particularly high risk of hospitalization for up to seven days after the end of the CW. Further analyses showed that cardiovascular hospitalizations were higher in winter than in summer, suggesting that CWs are more life threatening in wintertime.

O objetivo desta pesquisa foi de desenvolver um modelo para prever as concentrações de ozônio em função das variáveis climáticas. As medidas de concentração do ozônio foram realizadas na Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, utilizando dados do período de janeiro a dezembro de 2014. As variáveis preditoras referentes ao clima (umidade relativa, velocidade do vento, chuva, aeerossóis, índice de claridade, radiação solar global e temperatura) foram cedidas pela CEMTEC-Campo Grande-MS. Foram realizadas análise de componentes principais (PCA) e análise de regressão linear múltipla (MLR) aplicadas a estas séries temporais. As principais relações observadas nestas análises foram então usadas para obter uma equação de regressão que liga as concentrações de ozônio diurnas com parâmetros climáticos. O modelo desenvolvido é capaz de explicar 99% da variabilidade nas concentrações de ozônio de superfície com um erro de 0,2%?

Urbanization in river basins contributes to the anthropogenic eutrophication of their water bodies, leading to the proliferation of toxic algae such as cyanobacteria. There is a characteristic pattern of seasonality in algal blooms and cyanobacterial communities, although these algae may be present or even dominant for most of the year, causing practical problems associated with high cyanobacterial biomass and potential health threats. The increased concentration of toxins originating from these algae, cyanotoxins, in water-supply reservoirs puts the population at serious risk, since they are not removed by conventional treatment and filtration. This study analyzed possible associations between climate elements and cyanobacteria biomass in the Guarapiranga dam reservoir, located in the metropolitan region of São Paulo, Brazil. Meteorological variables were studied exclusively in relation to the cyanobacteria biomass, in order to perceive the influence of weather and climate in this complex system and to provide data for modeling future climate change scenarios. For this purpose, cyanobacteria count data were used for the period from 2010 to 2016, grouped by month, in addition to the atmospheric variables. The strongest correlation with the blooms was with Irradiation and Total Rainfall, explaining 30% of cases of the occurrence of cyanobacteria proliferation at the point of collection GU 101. Despite the notable influence of climatic seasonality on the algae blooms, this difference varies and is not homogeneous, depending on the location and the species studied.

Os estudos sobre o conforto térmico podem contribuir com o planejamento, na medida em que, nos ambientes tropicais, não só os eventos extremos de temperatura e umidade do ar podem provocar desconforto, mas também os episódios habituais. O objetivo principal desta pesquisa foi estudar o conforto térmico em ambientes abertos e fechados, de acordo com o padrão das edificações, resultantes das condições sociais da população, na cidade de Presidente Prudente. Podemos constatar com essa pesquisa que existe uma influência dos materiais construtivos e das áreas verdes no conforto térmico das residências.

Acute Myocardial Infarction (AMI) is a highly lethal cardiovascular disease that affects the heart, being the biggest cause of mortality in Brazil and the world. AMI is a multicausal chronic disease, where the individual's unhealthy habits are related to the high incidence of cases. Other factors that affect the increase in AMI cases are environmental, such as temperature and pollution. To analyze the association between mortality from Myocardial Infarction (AMI) and extreme temperature values, using generalized linear models (GLM). We used AMI mortality data collected through the Municipal Mortality Information Program (PRO-AIM), which monitors daily mortality records for several cases in the city of São Paulo. Daily mortality data from chapter IX – Diseases of the Circulatory System classified by the International Disease Code (ICD-10) were used and within this chapter we selected the set (I-20 to I-25) that corresponds to diseases linked to (AMI) from 1999 to 2014. Meteorological data were acquired at the meteorological station of the Institute of Astronomy and Geophysics (IAG) of the University of São Paulo (USP). To analyze the association of mortality with temperatures, a generalized linear model was used using the quasi-Poisson method and distributed lag models. As a result, we found a high relative risk (RR=1.20; CI: 1.04 – 1.49) for cold, where the risk was present in the 21 days after exposure, whereas for heat, the risk was recorded for temperatures above 33ºC for the first days of exposure to temperature. Bearing in mind that emergency care for cases of AMI can prevent deaths, a better understanding of the importance of weather can allow the development of alert systems with emergency care services and the targeting of campaigns to prevent risk factors avoidable risks.

Objetivos: Descrever a ocorrência de febre amarela (FA) no estado de São Paulo (SP) entre 2016 e 2019 e, após ajuste para cobertura vacinal, avaliar associações com variáveis ambientais e demográficas. Métodos: Este estudo ecológico de casos autóctones confirmados de FA em SP entre abril de 2016 a maio de 2019, considerou modelos gaussianos bayesianos latentes, efeitos aleatórios espaciais em nível de município e distribuições de probabilidade binomial negativa e Poisson inflado e não inflado por zero, onde foram considerados também a taxa de incidência por 100.000 habitantes. Resultados: Entre 2016 e 2019, ocorreram 648 casos humanos de FA, com letalidade de 35,5%. Entre as covariáveis consideradas nos modelos, a cobertura vegetal nativa e a população rural total foram associadas à ocorrência de FA, após ajuste para cobertura vacinal. Como esperado, a cobertura vacinal mostrou ter um efeito protetor: o aumento de um desvio padrão (DP) da cobertura em um determinado município resultou em 82% menos casos (risco relativo [RR] = 0,18; intervalo de credibilidade (IC) de 95% (0,11 – 0,27). A taxa de cobertura vegetal e a população rural mostraram-se fatores de risco, independentemente da cobertura vacinal. Um aumento de um DP nos valores dessas variáveis representou um aumento de 109% (RR= 2,09; IC 95%: 1,60 – 2,73) e 99% (RR=1,99; IC 95%: 1,41 – 2,87) no número de casos de FA, respectivamente. Conclusões: Este estudo demonstrou que além da cobertura vacinal, fatores locais como cobertura vegetal e tamanho da população rural são envolvidos na ocorrência da FA nos municípios afetados. Como os estoques de vacinas são limitados e grande parte da população ainda não foi vacinada, essas informações podem ajudar a identificar áreas de risco para aumento da cobertura vacinal e ampliar as ações de vigilância epidemiológica e entomológica.