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FUNDAMENTO: evaluar el impacto a corto plazo de la contaminación atmosférica sobre la mortalidad diaria de la ciudad de Pamplona MÉTODO: Estudio ecológico con una población de 212.000 habitantes. Se realiza análisis de datos de series temporales, mediante regresión lineal múltiple y regresión de Poisson, con la información de datos de mortalidad diaria, niveles de contaminación atmosférica para Partículas y SO2, parámetros meterológicos de temperatura y humedad media diarios y número de casos semanales de gripe, en los años 1991 a 1995 RESULTADOS: La media de muertes diarias por causas no externas es de 4,15 muertos con un rango de cero a 13 muertes. La ciudad de Pamplona tiene una temperatura media anual de 12,7ºC (-2,3ºC a 31.6ºC) y una humedad relativa del 68.5%. En el modelo, la temperatura (con retardo de un día y retardo de 6 días temperatura al cuadrado) y la humedad (con retardo de un día) esta relacionada con la mortalidad por todas las causas. Pero la mortalidad por causas no externas sólo se relaciona en el modelo con la temperatura (retardo un día, P: 0.035) y cinco días con temperatura al cuadrado (p: 0.028) Las estimaciones puntuales del riesgo relativo de partículas muestran que el máximo riesgo de morir se produce en las causas respiratorias con un riesgo relativo de 1.13. Sin embargo ninguna de estas asociaciones es estadísticamente significativa. En el caso de Dióxido de Azufre las estimaciones están muy próximas al valor nulo y ninguna de ellas es significativa. CONCLUSIONES: la Temperatura tiene efecto sobre la mortalidad por todas las causas tanto externas como no externas y la humedad solo tienen efecto sobre la mortalidad por causas no externas. No se ha podido demostrar una influencia de los niveles diarios de contaminación ambiental sobre la mortalidad diaria. BACKGROUND: To assess the short-term impact of air pollution on the daily death rate in the city of Pamplona. METHOD: Ecological study with a population of 212,000 inhabitants. A time series data analysis is conducted by means of multiple linear regression and Poisson regression, with the daily death rate data, air pollution levels for Particles and SO2, weather parameters of average relative humidity and temperature daily and number of cases weekly of flu for the 1991-1995 period. RESULTS: The average number of deaths daily for non-external causes is that of 4.15 deaths, with a range from zero to 13 deaths. The city of Pamplona has a mean annual temperature of 12.7ºC (-2.3C to 31.6ºC) and a relative humidity of 68.5%. In the model, the temperature (with a one-day time lag and a six-day time lag temperature squared) and the humidity (with a one-day time lag) is related to the death rate for all causes. But the death rate for non-external causes is only related in the model with the temperature (one-day time lag, P:0.035) and five-day time lag with temperature squared (p: 0.028). The timely estimates of the relative particle-related risk show that the highest risk of dying stems from respiratory causes with a relative risk of 1.13. However, none of these relationships is statistically significant. In the case of Sulfur Dioxide, the estimates closely near the zero figure, and none of them is significant. CONCLUSIONS: The Temperature has an impact of the death rate for all causes, both external and non-external, and the relative humidity solely has an impact on the death rate for non-external causes. It has not been possible to prove any influence of the daily environmental pollution levels on the daily death rate.

El objetivo del presente trabajo es mostrar el protocolo de análisis elaborado dentro del proyecto EMECAM, ilustrando su aplicación en el efecto de la contaminación en la mortalidad en Valencia ciudad. Se consideran como variables respuesta la mortalidad diaria para todas las causas, excepto las externas Las variables explicativas son las series diarias de diversos contaminantes (humos negros, SO2, NO2, CO, O3). Como posibles variables de confusión se consideran factores metereológicos, factores estructurales y casos semanales de gripe. Se construye un modelo de regresión Poisson para cada una de las cuatro series de mortalidad en dos fases. En la primera se construye un modelo basal con las posibles variables de confusión. En una segunda se incluyen las variables de contaminación o sus retardos, controlando la autocorrelación residual con la inclusión de retardos de mortalidad. El proceso de construcción del modelo basal sigue el siguiente proceso: 1º) Incluir los términos sinusoidales significativos hasta orden 6. 2º) Incluir los términos significativos de temperatura o temperatura al cuadrado con sus retardos hasta orden 15. 3º) Repetir el proceso con la humedad relativa.4º) Introducir los términos significativos de años del calendario, tendencia diaria y tendencia al cuadrado. 5º) Los días de la semana como variables "dummy" se incluyen siempre en el modelo. 6º) Incluir los días festivos, y de los retardos hasta 15 días de gripe aquellos que fueron significativos. Tras la reevaluación del modelo, se prueba cada uno de los contaminantes y sus retardos hasta orden 5. Se analiza el efecto por semestres incluyendo términos de interacción. The aim of this study is to show the protocol of analysis which was set out as part of the EMECAM Project, illustrating the application thereof to the effect of pollution has on the mortality in the city of Valencia. The response variables considered will be the daily mortality resulting from all causes, except external ones. The explicative variables are the daily series of different pollutants (black smoke, SO2, NO2, CO, O3). As possible confusion variables, weather factors, structural factors and weekly cases of flu are taken into account. A Poisson regression model is built up for each one of the four deaths series in two stages. In the first stage, a baseline model is fitted using the possible confusion-causing variables. In the second stage, the pollution variables or the time lags thereof are included, controlling the residual autocorrelation by including mortality time lags. The process of fitting the baseline model is as follows: 1) Include the significant sinusoidal terms up to the sixth order. 2) Include the significant temperature or temperature squared terms with the time lags thereof up to the 7th power. 3) Repeat this process with the relative humidity. 4) Add in the significant terms of calendar years, daily tendency and tendency squared. 5) The days of the week as dummy variables are always included in the model. 6) Include the holidays and the significant time lags of up to two weeks of flu. Following the reassessment of the model, each one of the pollutants and the time lags thereof up to the fifth order are proven out. The impact is analyzed by six-month periods, including interaction terms.

FUNDAMENTO: evaluar el impacto a corto plazo de la contaminación atmosférica sobre la mortalidad diaria de la ciudad de Pamplona MÉTODO: Estudio ecológico con una población de 212.000 habitantes. Se realiza análisis de datos de series temporales, mediante regresión lineal múltiple y regresión de Poisson, con la información de datos de mortalidad diaria, niveles de contaminación atmosférica para Partículas y SO2, parámetros meterológicos de temperatura y humedad media diarios y número de casos semanales de gripe, en los años 1991 a 1995 RESULTADOS: La media de muertes diarias por causas no externas es de 4,15 muertos con un rango de cero a 13 muertes. La ciudad de Pamplona tiene una temperatura media anual de 12,7ºC (-2,3ºC a 31.6ºC) y una humedad relativa del 68.5%. En el modelo, la temperatura (con retardo de un día y retardo de 6 días temperatura al cuadrado) y la humedad (con retardo de un día) esta relacionada con la mortalidad por todas las causas. Pero la mortalidad por causas no externas sólo se relaciona en el modelo con la temperatura (retardo un día, P: 0.035) y cinco días con temperatura al cuadrado (p: 0.028) Las estimaciones puntuales del riesgo relativo de partículas muestran que el máximo riesgo de morir se produce en las causas respiratorias con un riesgo relativo de 1.13. Sin embargo ninguna de estas asociaciones es estadísticamente significativa. En el caso de Dióxido de Azufre las estimaciones están muy próximas al valor nulo y ninguna de ellas es significativa. CONCLUSIONES: la Temperatura tiene efecto sobre la mortalidad por todas las causas tanto externas como no externas y la humedad solo tienen efecto sobre la mortalidad por causas no externas. No se ha podido demostrar una influencia de los niveles diarios de contaminación ambiental sobre la mortalidad diaria.

El objetivo de esta tesis es analizar las tendencias de mortalidad y morbilidad hospitalaria de la enfermedad de Alzheimer en los países de la Unión Europea en el periodo 2002-2012, a través del análisis de los datos y el uso de conocimientos y métodos epidemiológicos. Esta investigación consta, por un lado, de un metaanálisis que servirá para estudiar la prevalencia e incidencia de la EA en Europa, y por otro lado de un análisis de las tendencias de mortalidad y morbilidad en el periodo 2002-2012. Programa de Doctorado en Ciencias de la Salud (RD 99/2011) Osasun Zientzietako Doktoretza Programa (ED 99/2011)