Baixa temperatura, alta umidade relativa e maior precipitação estão associadas a um maior número de mortes por COVID-19

Autores

DOI:

https://doi.org/10.33448/rsd-v11i4.27616

Palavras-chave:

Coronavírus; Meteorologia; Pandemias; SARS-CoV-2; Climate.

Resumo

Introdução:  As variáveis meteorológicas desempenham um papel importante na transmissão de doenças infecciosas como a doença pelo coronavírus 2019 (COVID-19). Objetivo: Analisar a correlação entre as variáveis climáticas e os óbitos/casos diários da COVID-19. Metodologia: Um estudo exploratório-descritivo baseado em dados secundários sobre óbitos, casos de COVID-19 e variáveis climáticas de março de 2020 a maio de 2021 em Fortaleza, Brasil. Foram utilizados dados do sistema de vigilância da COVID-19 do Ministério da Saúde. Os indicadores climáticos foram extraídos do Instituto Nacional de Meteorologia. As variáveis em estudo foram temperatura (mínima, média e máxima em °C), umidade relativa do ar (%), precipitação total (mm) e insolação total diária (h). A correlação de Pearson e o modelo de regressão linear foram utilizados para análise estatística. As correlações foram consideradas significativas quando P ≤ 0,05 e um intervalo de confiança de 95% foi adotado. Resultados: Todas as variáveis meteorológicas foram correlacionadas com óbitos por COVID-19, temperatura mínima (r = -0,126; P < 0,01), temperatura média (r = -0,146; P < 0,05), temperatura máxima (r = -0,190; P < 0,001), insolação (r = -0,214; P < 0,001), precipitação (r = 0,216; P < 0,001) e umidade relativa do ar (r = 0,348; P < 0,001). Em relação aos novos casos de COVID-19, apenas a temperatura máxima (r = -0,116; P < 0,05), insolação (r = -0,141; P < 0,01) e umidade relativa do ar (r = 0,231; P < 0,001) foram correlacionadas de forma significativa. Conclusão:  Houve correlações significativas entre as variáveis meteorológicas e os casos de óbitos/casos diários de COVID-19. Verificou-se que as variáveis meteorológicas tiveram a maior influência nos óbitos decorrentes da COVID-19.

Referências

Alvares, C. A., Stape, J. L., Sentelhas, P. C., De Moraes Gonçalves, J. L., & Sparovek, G. (2013). Köppen’s climate classification map for Brazil. Meteorologische Zeitschrift, 22(6), 711–728. https://doi.org/10.1127/0941-2948/2013/0507

Alves, M. R., de Souza, R. A. G., & Caló, R. D. S. (2021). Poor sanitation and transmission of covid-19 in Brazil. Sao Paulo Medical Journal, 139(1), 72–76. https://doi.org/10.1590/1516-3180.2020.0442.r1.18112020

Auler, A. C., Cássaro, F. A. M., da Silva, V. O., & Pires, L. F. (2020). Evidence that high temperatures and intermediate relative humidity might favor the spread of COVID-19 in tropical climate: A case study for the most affected Brazilian cities. Science of the Total Environment, 729(January), 2020–2022. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.139090

Benseñor, I. M., & Lotufo, P. A. (2020). Some lessons from the covid-19 pandemic virus. Sao Paulo Medical Journal, 138(3), 174–175. https://doi.org/10.1590/1516-3180.2020.138320052020

Chen, B., Liang, H., Yuan, X., Hu, Y., Xu, M., Zhao, Y., Zhang, B., Tian, F., & Zhu, X. (2020). Roles of meteorological conditions in COVID-19 transmission on a worldwide scale. BMJ Open. https://doi.org/10.1101/2020.03.16.20037168

Coelho, M. T. P., Rodrigues, J. F. M., Medina, A. M., Scalco, P., Terribile, L. C., Vilela, B., Diniz-Filho, J. A. F., & Dobrovolski, R. (2020). Exponential phase of covid19 expansion is driven by airport connections. MedRxiv. https://doi.org/10.1101/2020.04.02.20050773

Cucinotta, D., & Vanelli, M. (2020). WHO declares COVID-19 a pandemic. Acta Biomedica, 91(1), 157–160. https://doi.org/10.23750/abm.v91i1.9397

Guan, W., Ni, Z., Hu, Y., Liang, W., Ou, C., He, J., Liu, L., Shan, H., Lei, C., Hui, D. S. C., Du, B., Li, L., Zeng, G., Yuen, K.-Y., Chen, R., Tang, C., Wang, T., Chen, P., Xiang, J., … Zhong, N. (2020). Clinical Characteristics of Coronavirus Disease 2019 in China. New England Journal of Medicine, 382(18), 1708–1720. https://doi.org/10.1056/nejmoa2002032

Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). (2020). Estimativas da população residente para os municípios e para as unidades da federação brasileiros com data de referência em 1o de julho de 2020. 26. https://www.ibge.gov.br/estatisticas/sociais/populacao/9109-projecao-da-populacao.html?=&t=o-

Instituto de Pesquisa e Estratégia Econômica do Ceará (IPECE). (2018). Perfil Municipal de Fortaleza - 2017. https://www.ipece.ce.gov.br/wp-content/uploads/sites/45/2018/09/Fortaleza_2017.pdf

Kaplin, A., Junker, C., Kumar, A., Ribeiro, M. A., Yu, E., Wang, M., Smith, T., Rai, S. N., & Bhatnagar, A. (2021). Evidence and magnitude of the effects of meteorological changes on SARS-CoV-2 transmission. PLoS ONE, 16(2 February), e0246167. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0246167

Karapiperis, C., Kouklis, P., Papastratos, S., Chasapi, A., Danchin, A., Angelis, L., & Ouzounis, C. A. (2021). A strong seasonality pattern for covid-19 incidence rates modulated by UV radiation levels. Viruses, 13(4), 1–17. https://doi.org/10.3390/v13040574

Kodera, S., Rashed, E. A., & Hirata, A. (2020). Correlation between COVID-19 morbidity and mortality rates in Japan and local population density, temperature, and absolute humidity. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(15), 1–14. https://doi.org/10.3390/ijerph17155477

Ma, Yiqun, Pei, S., Shaman, J., Dubrow, R., & Chen, K. (2021). Role of meteorological factors in the transmission of SARS-CoV-2 in the United States. Nature Communications, 12(1), 1–9. https://doi.org/10.1038/s41467-021-23866-7

Ma, Yueling, Zhao, Y., Liu, J., He, X., Wang, B., Fu, S., Yan, J., Niu, J., Zhou, J., & Luo, B. (2020). Effects of temperature variation and humidity on the death of COVID-19 in Wuhan, China. Science of the Total Environment, 724, 138226. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.138226

Mecenas, P., da Rosa Moreira Bastos, R. T., Rosário Vallinoto, A. C., & Normando, D. (2020). Effects of temperature and humidity on the spread of COVID-19: A systematic review. PLoS ONE, 15(9 September), e0238339. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0238339

Meo, S. A., Abukhalaf, A. A., Alomar, A. A., Aljudi, T. W., Bajri, H. M., Sami, W., Akram, J., Akram, S. J., & Hajjar, W. (2020). Impact of weather conditions on incidence and mortality of COVID-19 pandemic in Africa. European Review for Medical and Pharmacological Sciences, 24(18), 9753–9759. https://doi.org/10.26355/eurrev_202009_23069

Omer, S., Iftime, A., & Burcea, V. (2021). COVID-19 mortality: positive correlation with cloudiness and sunlight but no correlation with latitude in Europe. MedRxiv, 2021.01.27.21250658. https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2021.01.27.21250658v1%0Ahttps://www.medrxiv.org/content/1 0.1101/2021.01.27.21250658v1.abstract

Prata, D. N., Rodrigues, W., & Bermejo, P. H. (2020). Temperature significantly changes COVID-19 transmission in (sub)tropical cities of Brazil. The Science of the Total Environment, 729(January), 138862. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.138862

Ratnesar-Shumate, S., Williams, G., Green, B., Krause, M., Holland, B., Wood, S., Bohannon, J., Boydston, J., Freeburger, D., Hooper, I., Beck, K., Yeager, J., Altamura, L. A., Biryukov, J., Yolitz, J., Schuit, M., Wahl, V., Hevey, M., & Dabisch, P. (2020). Simulated Sunlight Rapidly Inactivates SARS-CoV-2 on Surfaces. Journal of Infectious Diseases, 222(2), 214–222. https://doi.org/10.1093/infdis/jiaa274

Secretarias Estaduais de Saúde. (2021). Painel de casos de doença pelo coronavírus 2019 (COVID-19) no Brasil pelo Ministério da Saúde. https://covid.saude.gov.br

Walrand, S. (2021). Autumn COVID-19 surge dates in Europe correlated to latitudes, not to temperature-humidity, pointing to vitamin D as contributing factor. Scientific Reports, 11(1), 1–9. https://doi.org/10.1038/s41598-021-81419-w

Wang, Y., Wang, Y., Chen, Y., & Qin, Q. (2020). Unique epidemiological and clinical features of the emerging 2019 novel coronavirus pneumonia (COVID-19) implicate special control measures. Journal of Medical Virology, 92(6), 568–576. https://doi.org/10.1002/jmv.25748

Wu, Y., Jing, W., Liu, J., Ma, Q., Yuan, J., Wang, Y., Du, M., & Liu, M. (2020). Effects of temperature and humidity on the daily new cases and new deaths of COVID-19 in 166 countries. Science of The Total Environment, 729, 139051. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.139051

Yang, X.-D., Li, H.-L., & Cao, Y.-E. (2021). Influence of Meteorological Factors on the COVID-19 Transmission with Season and Geographic Location. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(2), 1–13. https://doi.org/10.3390/ijerph18020484

Yuan, J., Wu, Y., Jing, W., Liu, J., Du, M., Wang, Y., & Liu, M. (2021). Non-linear correlation between daily new cases of COVID-19 and meteorological factors in 127 countries. Environmental Research, 193, 110521. https://doi.org/10.1016/j.envres.2020.110521

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Publicado

24/03/2022

Como Citar

SOUZA JÚNIOR, S. A. de .; FREITAS, P. V. C. de .; HAMBERGER, Y. do V. .; BISOL, L. W. .; SOUZA, F. G. de M. e . Baixa temperatura, alta umidade relativa e maior precipitação estão associadas a um maior número de mortes por COVID-19. Research, Society and Development, [S. l.], v. 11, n. 4, p. e49111427616, 2022. DOI: 10.33448/rsd-v11i4.27616. Disponível em: https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/27616. Acesso em: 23 nov. 2024.

Edição

Seção

Ciências da Saúde