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dc.contributor.authorBronte Moreno, O.
dc.contributor.authorUrrutia Landa, I.
dc.contributor.authorMartínez-Minaya, J. 
dc.contributor.authorGarcía, F. 
dc.contributor.authorLee, D.-J. 
dc.contributor.authorJódar Samper, A.
dc.contributor.authorGarcía Hontoria, P.
dc.contributor.authorArostegui, I. 
dc.contributor.authorArtaraz Ereño, A.
dc.contributor.authorMenéndez Villanueva, R.
dc.contributor.authorMéndez Ocaña, R.
dc.contributor.authorTorres Marti, A.
dc.contributor.authorCillóniz, C.
dc.contributor.authorZalacain Jorge, R.
dc.contributor.authorRuiz Iturriaga, L.A.
dc.contributor.authorSerrano Fernández, L.
dc.contributor.authorEspaña Yandiola, P.P.
dc.date.accessioned2022-10-24T06:45:58Z
dc.date.available2022-10-24T06:45:58Z
dc.date.issued2021-11
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11824/1529
dc.description.abstractIntroducción La evidencia científica disponible señala que la contaminación del aire exterior podría agravar la severidad de la COVID-19 y por ende, incrementar las probabilidades de fallecimiento. Material y métodos Estudio observacional longitudinal retrospectivo de cohortes, multicéntrico en 4 hospitales: 2 en Bizkaia (1 urbano, 1 urbano-rural), Valencia y Barcelona (urbanos). Se incluyeron ingresos por neumonía SARS-CoV-2 en el primer pico epidémico de COVID-19 (febrero-mayo 2020). Para determinar la exposición a contaminación por PM$_{10}$ y NO$_{2}$, se obtuvieron los datos publicados por los organismos autonómicos de calidad del aire, para 2019 y 1er semestre 2020. Se utilizó un Modelo Aditivo Generalizado (GAM) para estimar el nivel diario de contaminante en cada código postal, en función de las coordenadas geográficas y la altitud de las estaciones de medición [Figura 1]. Para determinar la exposición crónica, se calcularon media y máximo en 2019; la aguda se caracterizó por media y máximo en los 7 días anteriores al ingreso. Se estudió la razón de probabilidades (‘odds ratio’, OR) de muerte frente a supervivencia entre nuestra cohorte. Se modeló mediante un GAM con regresión logística, incorporando como efectos fijos sexo, edad y contaminante; hospital como efecto aleatorio e índice de comorbilidad de Charlson como función suave mediantes splines penalizados. Resultados De los 1548 pacientes reclutados, 243 (15.7%) fallecieron durante su hospitalización y/o 30 días postingreso. Según los modelos [Tabla 1], existe evidencia estadística significativa de que la exposición crónica a PM$_{10}$ y NO$_{2}$ incrementan la probabilidad de muerte por neumonía SARS-CoV-2. Compensando por sexo, edad y Charlson -todos factores relacionados positivamente con el OR de muerte- así como por hospital; por cada incremento de 10 μg/m$^{3}$ en el nivel de PM$_{10}$ (máximo anual) el OR aumenta en 10.5%, linealmente proporcional al incremento en la contaminación. Mientras, cada 10 μg/m$^{3}$ más de NO2 (media anual) aumentan OR en 35.7%; cada 10 μg/m$^{3}$ más en exposición aguda a NO2 (media semana pre-ingreso): 62.9%; y NO$_{2}$ (máximo semana): 34.4%. Conclusiones Se cuantificaron y compensaron los efectos de los factores sexo, edad, Charlson y hospital. A igualdad de estos, incrementos en la exposición crónica y aguda a PM$_{10}$ y NO$_{2}$ aumentan de manera lineal y estadísticamente significativa la probabilidad de muerte por neumonía SARS-CoV-2.en_US
dc.formatapplication/pdfen_US
dc.language.isospaen_US
dc.rightsReconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Españaen_US
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/es/en_US
dc.titleImpacto cuantitativo de la contaminación en la probabilidad de muerte por neumonía por SARS-CoV-2en_US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjecten_US
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionen_US
dc.journal.title54 Congreso Nacional de la Sociedad Española de Neumología y Cirugía Torácica (SEPAR)en_US


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