O EFEITO DA SECA NA MORTALIDADE DE IDOSOS E O PAPEL DA ADAPTAÇÃO CLIMÁTICA NO SEMIÁRIDO BRASILEIRO

Diante do avanço da crise climática, as secas tendem a se intensificar em frequência, duração e severidade, com impactos relevantes sobre a saúde, especialmente em regiões semiáridas. No Semiárido brasileiro tem-se um espaço crítico, pois é a região do país onde as secas são historicamente recorrentes, e vem passando por um rápido processo de envelhecimento populacional. O aumento da temperatura, redução da qualidade e umidade do ar e queimadas, comuns em secas prolongadas, são fatores que agudizam doenças respiratórias e cardiovasculares, as quais acometem mais os idosos. Ademais, a vulnerabilidade ambiental é potencializada pela socioeconômica, onde idosos com menos recursos e menor rede de suporte e de proteção social podem enfrentar maiores dificuldades para se adaptar a eventos climáticos extremos. Diferentemente de outros eventos climáticos, as secas caracterizam-se pelo início lento, com efeitos sobre a saúde que se manifestam mais a longo prazo, sobretudo de forma indireta, podendo se traduzir em desfechos de mortalidade, particularmente entre grupos populacionais mais vulneráveis como os idosos. Assim, este estudo tem como objetivo analisar os efeitos da seca sobre a mortalidade de idosos por causas gerais e específicas considerando também o papel do Programa Cisternas como estratégia de adaptação climática nos municípios do Semiárido brasileiro. Trata-se de um estudo ecológico com periodicidade mensal entre 2003 e 2019, que utilizará dados do Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM), considerando como causas específicas as doenças circulatórias e respiratórias. A seca será mensurada pelo Standardized Precipitation-Evapotranspiration Index com período de acumulação de 12 meses (SPEI-12), obtido do Instituto Nacional de Pesquisa Espacial (INPE). As informações de famílias beneficiadas pelo Programa Cisternas foram obtidas do Centro de Integração de Dados e Conhecimento para Saúde (CIDACS/Fiocruz-Ba). As análises incluirão modelagem Bayesiana espaço-temporal via Integrated Nested Laplace Approximation (INLA), utilizando o software R.