RESUMO

As mudanças climáticas afetam a saúde humana direta ou indiretamente, e seus impactos são complexos, não lineares e dependentes de diversas variáveis. Entre os diversos impactos das mudanças climáticas na saúde estão a alteração na distribuição espacial de doenças transmitidas por vetores. Nesse sentido, o presente estudo apresenta e discute mudanças na distribuição espacial da adequabilidade climática para leishmaniose visceral, febre amarela e malária no Brasil, em diferentes cenários de aquecimento global. Para a construção dos modelos de adequabilidade climática nos cenários de aquecimento, foi utilizado o algoritmo de máxima entropia (MaxEnt). Os modelos foram baseados em variáveis climáticas geradas pelo modelo climático regionalizado Eta-HadGEM2 ES, no período baseline (1965- 2005) e no cenário RCP 8.5, representando os níveis de aquecimento global de 1,5oC (2011-2040), 2,0oC (2041-2070) e 4,0oC (2071-2099). As três doenças estudadas são amplamente influenciadas pelo clima e apresentaram diferentes padrões de distribuição no País. Em cenários de aquecimento global, a leishmaniose visceral apresentou condições climáticas mais favoráveis à sua ocorrência nas regiões Sudeste e Sul do Brasil, enquanto o clima nas regiões Norte e Centro-Oeste se tornou gradativamente mais adequado para febre amarela. Nos cenários para malária foi observado aumento nas condições climáticas favoráveis à sua alta incidência na Mata Atlântica, onde atualmente ocorrem casos extra- amazônicos. Os cenários aqui apresentados representam diferentes consequências possíveis para o setor de saúde e da adoção ou não de diferentes medidas para mitigar as mudanças climáticas no Brasil, como a redução da emissão de gases de efeito estufa.

Abstract: Over the past decade, Brazil has experienced and continues to be impacted by extreme climate events. This study aims to evaluate the association between daily average temperature and mortality from respiratory disease among Brazilian elderlies. A daily time-series study between 2000 and 2017 in 27 Brazilian cities was conducted. Data outcomes were daily counts of deaths due to respiratory diseases in the elderly aged 60 or more. The exposure variable was the daily mean temperature from Copernicus ERA5-Land reanalysis. The association was estimated from a two-stage time series analysis method. We also calculated deaths attributable to heat and cold. The pooled exposure–response curve presented a J-shaped format. The exposure to extreme heat increased the risk of mortality by 27% (95% CI: 15–39%), while the exposure to extreme cold increased the risk of mortality by 16% (95% CI: 8–24%). The heterogeneity between cities was explained by city-specific mean temperature and temperature range. The fractions of deaths attributable to cold and heat were 4.7% (95% CI: 2.94–6.17%) and 2.8% (95% CI: 1.45–3.95%), respectively. Our results show a significant impact of non-optimal temperature on the respiratory health of elderlies living in Brazil. It may support proactive action implementation in cities that have critical temperature variations.

This study aims at assessing the future impact of global warming in the Potencial Years of Life Lost (YLL) for cardiovascular diseases in adults (≥45 years) and respiratory diseases in the elderly (≥60 years). This is an ecological study, which includes all the capitals of Brazil. Future projections used temperature data sourced from the Eta-HadGEM2S Regional Model for the RCP8.5 scenario. YLL fractions attributable to temperature were estimated for global warming scenarios of 1.5°C, 2.0°C, and 4.0°C. The results showed that, in absolute numbers, Rio de Janeiro and São Paulo have presented the largest YLL contribution attributable to global warming among the capital cities. Campo Grande and Cuiabá were the most impacted capitals by a global warming of 1.5oC compared to the baseline period (1961-2005), both for respiratory diseases in the elderly and for cardiovascular diseases in adults. Results of this research suggest that the impact of exposure to temperature on YLL tends to increase as the level of global warming increases.