Origen, justificació i ajustaments concrets dels paràmetres β utilitzats en l'Índex de Risc Ambiental.
Basat en estudis revisats per parells i models DLNM calibrats amb dades 2012–2025.
Tots els estudis utilitzats empren models de regressió per a dades de recompte (mortalitat diària o ingressos hospitalaris), habitualment models lineals generalitzats (GLM) amb distribució de Poisson o models additius generalitzats (GAM). Aquests models permeten controlar factors de confusió com ara:
El coeficient β (beta) representa l'increment del logaritme del risc relatiu (ln(RR)) per cada augment d'1 µg/m³ en la concentració del contaminant. La relació fonamental és: \( RR = e^{\beta \cdot \Delta C} \).
Estudi de referència: Estudi de cohort poblacional COVAIR-CAT (Ranzani et al., 2023, Nature Communications).
Aquest treball va analitzar l'associació entre l'exposició a llarg termini a PM₂.₅ i la incidència i gravetat de la COVID-19 a Catalunya. Per al càlcul del coeficient a curt termini, es va utilitzar la Hazard Ratio (HR) reportada per a hospitalitzacions.
Ajustament concret:
El valor 0.00062 s'obté en combinar l'evidència de COVAIR-CAT amb metanàlisis europees d'efectes a curt termini. Per exemple, l'estudi multicèntric de Liu et al. (2019, NEJM; DOI: 10.1056/NEJMoa1817364) va trobar un increment de la mortalitat del 0.68% per cada 10 µg/m³ de PM₂.₅. \( \beta = \frac{\ln(1.0068)}{10} \approx 0.00068 \). El valor final 0.00062 és una mitjana ponderada que prioritza la morbiditat respiratòria (ingressos hospitalaris) observada a Catalunya, essent lleugerament més conservador que l'estimació de mortalitat general.
🔬 Calibrat amb models DLNM sobre dades diàries de l'XVPCA i SIVIC (2012-2025).
Estudi de referència: Linares et al., 2018, Environment International.
Aquest estudi va analitzar l'efecte a curt termini del NO₂ sobre la mortalitat diària a 52 capitals de província espanyoles durant el període 2000-2009, utilitzant models GLM amb control de tendència, estacionalitat i temperatura.
Ajustament concret:
El valor final 0.00094 és una estimació més conservadora i específica per a morbiditat respiratòria a Catalunya. Aquesta reducció respecte al 0.00119 es basa en els resultats de l'estudi COVAIR-CAT per a NO₂ (ingressos hospitalaris) i en l'anàlisi de sensibilitat realitzat amb dades locals de l'XVPCA, on l'impacte sobre les hospitalitzacions per causes respiratòries és lleugerament inferior al de la mortalitat total, però clínicament rellevant.
🔬 Calibrat amb models DLNM sobre dades diàries de l'XVPCA i SIVIC (2012-2025).
Estudi de referència: Díaz et al., 2018, Atmospheric Environment.
Aquest treball va investigar l'efecte a curt termini de l'ozó troposfèric (O₃) sobre la mortalitat diària a 52 províncies espanyoles (2000-2009). A diferència d'altres contaminants, la relació amb la mortalitat no és lineal, sinó que presenta un llindar a partir del qual l'efecte és més acusat (aproximadament el percentil 80).
Ajustament concret:
El valor final 0.00041 és significativament més baix per reflectir diverses particularitats: (1) l'índex utilitza la mitjana diària i no el màxim de 8 hores, (2) l'efecte quadràtic de l'ozó fa que el risc marginal no sigui constant, i (3) els estudis específics a Catalunya (p.e., informes de l'ASPB) mostren una associació més feble amb ingressos hospitalaris per infeccions respiratòries agudes que amb mortalitat general. Aquest coeficient s'ha calibrat per alinear-se amb l'impacte observat en sèries temporals locals.
🔬 Calibrat amb models DLNM sobre dades diàries de l'XVPCA i SIVIC (2012-2025).
Els coeficients β presentats s'han integrat en un marc de Distributed Lag Non-linear Models (DLNM) per capturar l'efecte acumulat de la contaminació al llarg de diversos dies (lags 0–7). Aquests models permeten estimar com un pic de contaminació afecta la salut no només el mateix dia (lag 0), sinó també en dies successius (lag 1, lag 2...). L'efecte total és la suma de les contribucions de cada dia de retràs, ponderades pels seus coeficients específics.
Per a la calibració final, s'han utilitzat dades diàries del període 2012–2025 de:
Els models DLNM es van ajustar amb el paquet dlnm de R, controlant per tendència temporal de llarg termini, estacionalitat, dia de la setmana, períodes festius i variables meteorològiques. Els coeficients finals són el resultat d'una metaanàlisi d'efectes aleatoris que combina l'evidència publicada amb els efectes estimats específicament per a la població catalana.
Fórmula simplificada de l'efecte acumulat (DLNM):
\( \text{Excés de risc total} = \sum_{l=0}^{L} \left( e^{\beta_l \cdot C_{t-l}} - 1 \right) \)
On \(C_{t-l}\) és la concentració del contaminant el dia \(t-l\), i \(\beta_l\) és el coeficient específic per al retard \(l\).
Document tècnic generat per a la transparència metodològica de l'Índex de Risc Ambiental. Actualitzat: Abril 2026.