Impacto en la mortalidad asociada a frío de intervenciones de eficiencia energética en vivienda social en la ciudad de Barcelona (1986-2012), per Andrés Peralta, Lluís Camprubí, Maica Rodríguez-Sanz, Xavier Basagaña, Carme Borrell i Marc Marí-Dell’Olmo. Jornada Planificació urbana, habitatge i desigualtats en salut. Agència de Salut Pública de Barcelona, 8 d'octubre del 2015.
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Impacto en la mortalidad asociada a frío de intervenciones de eficiencia energética en vivienda social en la ciudad de Barcelona (1986-2012)
1. Impacto en la mortalidad
asociada a frío de
intervenciones de eficiencia
energética en vivienda social
en la ciudad de Barcelona
(1986-2012).
Andrés Peralta, Lluís Camprubí, Maica Rodríguez-
Sanz, Xavier Basagaña, Carme Borrell, Marc Marí-
Dell’Olmo
2. Antecedentes
• Pobreza Energética: Incapacidad de los miembros de un hogar para pagar
servicios de energía suficientes para la satisfacción de sus necesidades
domésticas y/o cuando se ven obligados a destinar una parte excesiva de
sus ingresos para pagar las facturas de energía.
o Entre el 7,1 y el 10,3% de los hogares en España(1).
o Impactos directos e indirectos en salud.
• Exceso de Mortalidad en Invierno: El exceso en número de muertes
durante el invierno, comparado con el promedio en las otras estaciones.
o Alrededor de 25.000 muertes en exceso cada invierno en España, más
que la media de la UE (2).
o Entre el 21 y el 50% pueden atribuirse a viviendas frías - pobreza
energética.
Precios
Energía
Eficiencia
Energética
Ingresos
PE
1. Thomson H, et al. Quantifying the prevalence of fuel poverty across the European Union. Energy Policy [Internet]. Elsevier; 2013 Jan; 52:563–72.
2. Fowler T, et al. Excess Winter Deaths in Europe: A multi-country descriptive analysis. Eur J Public Health [Internet]. 2014 Jun 11 [cited 2014 Oct 8].
3. Antecedentes
• Intervenciones en la vivienda para mejorar la salud
o Efectos modestos pero positivos - especialmente en eficiencia
energética (1).
• Aislamiento térmico de fachada: Incorporación o mejora de
material aislante térmico en los cerramientos de fachada.
o Reduce consumo de calefacción entre 19 y 24% (2).
• No se ha evaluado el impacto de este tipo de intervenciones en la
mortalidad asociada a frío.
1. Thomson H, et al. Housing improvements for health and associated socio-economic outcomes. Cochrane database Syst Rev [Internet]. 2013 Jan; 2:CD008657.
2. Capdevila I, Linares E, Folch R. Eficiencia energética en la rehabilitación de edificios. Guías técnicas de energía y medio ambiente [Internet]. Barcelona, Spain;
2012.
4. Intervención
● Cuatro barrios de Barcelona
○ La Pau, La Guineueta, Trinitat Nova y Verdum.
■ Construidos entre 1950 y 1970 - ola de migración.
■ Estándares de construcción bajos.
● Intervenciones desde 1985 (por fases)
○ 310 bloques
■ 6.600 hogares
■ 25.000 habitantes
○ Financiamiento público.
○ Aislamiento de fachada.
○ En uno de los barrios se acompañó de impermeabilización del techo.
La Pau
La Guineueta
Trinitat Nova
Verdum
6. Objetivos
● Objetivo General
○ Evaluar el impacto de las intervenciones de aislamiento térmico de
fachada en la asociación entre temperaturas bajas y la mortalidad
en los bloques intervenidos entre 1986 y 2012.
● Objetivos Específicos
○ Evaluar el impacto en la mortalidad por causas del sistema
circulatorio, sistema respiratorio y neoplasias.
○ Evaluar el impacto por grupos de edad, sexo y nivel educativo.
○ Estimar el número de muertes evitadas por la intervención.
7. Hipótesis
• Las intervenciones de aislamiento térmico de fachada disminuirán
significativamente la asociación entre temperaturas frías y
mortalidad por las causas seleccionadas.
• La asociación entre temperaturas frías y mortalidad será mayor en
personas con bajo nivel de estudios, en los adultos mayores, y en las
mujeres. Estas desigualdades se reducirán después de las
intervenciones.
8. Métodos - Diseño de Casos
Cruzados
1. Maclure M, Mittleman M a. Should we use a case-crossover design? Annu Rev Public Health [Internet]. 2000 Jan;21:193–221.
2. Carracedo-Martínez E, Tobías A, Saez M, Taracido M, Figueiras A. Case-crossover design: Basic essentials and applications.
Gac Sanit. SciELO Public Health; 2009;23(2):161–5.
● Períodos control se pueden elegir bidireccionalmente - Evitar sesgos por
temporalidad, estacionalidad y día de la semana.
● Diseño similar a un caso - control emparejado, en el que cada caso hace como
su propio control en distintas ventanas de tiempo. Es útil para evaluar el
impacto de exposiciones breves y transitorias en outcomes de salud agudos /
abruptos.
○ Exposición: Temperatura
○ Outcome: Muerte
Muerte ControlControl
T
º
T
º
T
º
9. Métodos – Fuentes de Información y
Variables
● Se obtuvo la temperatura mínima diaria en la ciudad (www.ecad.eu)
entre 1986 y 2012.
o Meses fríos (de octubre a marzo)
o Días de frío extremo (5% más bajo)
o Día de muerte y 20 días anteriores (Lag 0 – Lag 20)
● Se usó el registro de mortalidad de la ciudad de Barcelona para
identificar todas las muertes por las causas seleccionadas que ocurrieron
en los bloques estudiados.
o Durante meses fríos (de octubre a marzo)
o Muerte en la ciudad
10. Métodos – Fuentes de Información y
Variables
● Intervenciones
● Se usó el registro histórico de licitaciones de la “Agència de
l'Habitatge de Catalunya”.
o Se considera un edificio como intervenido 6 meses después de fecha
de inicio.
o Se estratificaron los resultados por:
o Sexo
o Nivel Educativo: Desde 1992.
o Sin Estudios: Nunca asistieron a educación formal.
o Con Estudios: Educación primaria incompleta, primaria,
secundaria y universitaria.
o Edad:
o Menores de 70 años.
o 70 – 79 años.
o 80 años o más.
11. Métodos – Análisis Estadístico
● Se seleccionaron controles (autocontroles) de forma bidireccional
o Mismo día de la semana, mes y año.
● Se realizaron modelos de regresión logística condicional para analizar la
relación entre la mortalidad y el frio.
● Para temperaturas el día de la muerte y los 20 días anteriores (Lag 0
– Lag 20)
● Se añadió la interacción entre la temperatura y la intervención a los
modelos para analizar el efecto de la intervención.
● Todos los análisis estratificados por sexo inicialmente.
o También se realizaron análisis estratificados por nivel educativo y
grupos de edad.
● Finalmente se estimó la fracción prevenible y número de potenciales
muertes evitadas por la intervención.
13. Selección
Casos
Mortality Register 1986 -
2012
440,948 individual deaths Address not
identified (missing or
incorrectly specified)
45,139 casesAddress Correctly
Identified
395,809 cases
Building Address linked
directly
4801 cases
Building Address linked
through GIS and address
revision
210 cases
Not linked - address
not in the studied
buildings
390,798 cases
Cases identified
5,011cases
Death during “hot
months”
2,257 cases
Death during “cold
months”
2,745 cases
Meet exclusion
criteria
865 cases
* Death outside Barcelona:
104 cases.
*Death cause classified in
groups other than
Neoplasias, Circulatory
System or Respiratory
System causes (761 cases).
TOTAL
1,880 cases (case
periods)
Time- Stratified Self
Controls
6,381 controls
(control periods)
14. RR de Muerte por frío extremo en grupos No
Intervenidos e Intervenidos
No Intervención Intervención
Relación entre frío extremo y muerte es significativa.
La intervención cambia la relación entre frio extremo y muerte de forma
significativa
15. No Intervenidos Intervenidos Interacción significativa (p < 0,05)
* * *
43 muertes
evitadas
RR de Muerte por frío extremo en mujeres no
Intervenidas e Intervenidas – Lag 0
*
18. • Primera evaluación del impacto de intervenciones para paliar pobreza
energética en mortalidad por frío.
o Se evidencian impactos positivos diferenciados según sexo y nivel
educativo.
o En mujeres, un porcentaje alto de las muertes en días de frío extremo
se evitaron con las intervenciones.
• Invertir en rehabilitación energética de edificios tiene impactos positivos
en salud.
o Especialmente en mujeres
o Se deben considerar efectos adversos, especialmente en hombres.
• Se requiere más investigación para evaluar impactos en otros aspectos de
salud a largo plazo (morbilidad, determinantes etc.).
o Saber cómo focalizar intervenciones .
o Qué grupos intervenir primero.
Discusión
19. ● Fortalezas
○ “Experimento natural”: Se pudo evaluar la intervención al saber
fechas de intervención y al poder realizar la conexión con la
mortalidad.
○ Características personales, así como variaciones estacionales y
temporales en la exposición se controlan por diseño.
○ Posibilidad de realizar análisis por nivel educativo.
● Limitaciones
○ Sesgo de información - direcciones.
○ Intervenciones no son completamente homogéneas (30 años).
Fortalezas y limitaciones
20. Impacto en la mortalidad
asociada a frío de
intervenciones de eficiencia
energética en vivienda social
en la ciudad de Barcelona
(1986-2012).
Andrés Peralta, Lluís Camprubí, Maica Rodríguez-
Sanz, Xavier Basagaña, Carme Borrell, Marc Marí-
Dell’Olmo
Notas do Editor
Guineueta-la pau
Trinitat-verdum
Case-Crossover Design
A variant of the CASE-ONLY STUDY. An observational analogue of a CROSSOVER STUDY. It can be used when a brief exposure triggers an outcome or causes a transient rise in the risk of a disease with an acute onset (e.g., to assess the effect of medication use on the short-term risk of myocardial infarction).12,58 One key difference between a traditional case-control study and the case-crossover design is that in the latter latter each case serves as its own matched control. The exposure status of each case is assessed during different time windows, and the exposure status at the time of case occurrence is compared to the status at other times. Conditions to be met include the following:
1. Acute cases are needed, an abrupt outcome applies best.
2. Crossover in exposure status. There must be a sufficient number of individuals who crossed from higher to lower exposure level and vice-versa.
3. Brief and transient exposures. The exposure or its effects must be short-lived.
4. Selection of control time periods must be unrelated to any general trends in exposure.
Properly applied, the design allows estimation of the rate ratio without need for a RARE DISEASE ASSUMPTION. See alsoCASE-TIME CONTROL STUDY.
Case-Crossover Design
A variant of the CASE-ONLY STUDY. An observational analogue of a CROSSOVER STUDY. It can be used when a brief exposure triggers an outcome or causes a transient rise in the risk of a disease with an acute onset (e.g., to assess the effect of medication use on the short-term risk of myocardial infarction).12,58 One key difference between a traditional case-control study and the case-crossover design is that in the latter latter each case serves as its own matched control. The exposure status of each case is assessed during different time windows, and the exposure status at the time of case occurrence is compared to the status at other times. Conditions to be met include the following:
1. Acute cases are needed, an abrupt outcome applies best.
2. Crossover in exposure status. There must be a sufficient number of individuals who crossed from higher to lower exposure level and vice-versa.
3. Brief and transient exposures. The exposure or its effects must be short-lived.
4. Selection of control time periods must be unrelated to any general trends in exposure.
Properly applied, the design allows estimation of the rate ratio without need for a RARE DISEASE ASSUMPTION. See alsoCASE-TIME CONTROL STUDY.
Case-Crossover Design
A variant of the CASE-ONLY STUDY. An observational analogue of a CROSSOVER STUDY. It can be used when a brief exposure triggers an outcome or causes a transient rise in the risk of a disease with an acute onset (e.g., to assess the effect of medication use on the short-term risk of myocardial infarction).12,58 One key difference between a traditional case-control study and the case-crossover design is that in the latter latter each case serves as its own matched control. The exposure status of each case is assessed during different time windows, and the exposure status at the time of case occurrence is compared to the status at other times. Conditions to be met include the following:
1. Acute cases are needed, an abrupt outcome applies best.
2. Crossover in exposure status. There must be a sufficient number of individuals who crossed from higher to lower exposure level and vice-versa.
3. Brief and transient exposures. The exposure or its effects must be short-lived.
4. Selection of control time periods must be unrelated to any general trends in exposure.
Properly applied, the design allows estimation of the rate ratio without need for a RARE DISEASE ASSUMPTION. See alsoCASE-TIME CONTROL STUDY.
Case-Crossover Design
A variant of the CASE-ONLY STUDY. An observational analogue of a CROSSOVER STUDY. It can be used when a brief exposure triggers an outcome or causes a transient rise in the risk of a disease with an acute onset (e.g., to assess the effect of medication use on the short-term risk of myocardial infarction).12,58 One key difference between a traditional case-control study and the case-crossover design is that in the latter latter each case serves as its own matched control. The exposure status of each case is assessed during different time windows, and the exposure status at the time of case occurrence is compared to the status at other times. Conditions to be met include the following:
1. Acute cases are needed, an abrupt outcome applies best.
2. Crossover in exposure status. There must be a sufficient number of individuals who crossed from higher to lower exposure level and vice-versa.
3. Brief and transient exposures. The exposure or its effects must be short-lived.
4. Selection of control time periods must be unrelated to any general trends in exposure.
Properly applied, the design allows estimation of the rate ratio without need for a RARE DISEASE ASSUMPTION. See alsoCASE-TIME CONTROL STUDY.