Introdução. O uso de tecnologias computacionais em pesquisas na área de saúde pública é cada vez mais acentuado devido às facilidades providas ao pesquisador. Em particular, o SIG (Sistema de Informação Geográfica) auxilia na fusão de dados dispostos em tabelas e mapas contendo aspectos geográficos do local de estudo, por meio da sobreposição de camadas. Tal fusão possibilita uma nova leitura dos dados associados à dimensão do espaço. Neste aspecto, os programas SIG são ferramentas ideais para estudos de geografia da saúde. No entanto, observa-se a escassez de estudos sobre os possíveis efeitos deletérios à saúde humana, causados pelos produtos das queimadas em culturas canavieiras. Neste contexto, os SIGs, associados a técnicas de análise espacial podem auxiliar na busca de uma melhor compreensão sobre as interações do homem e seu meio, no âmbito da saúde pública. Objetivo. Este estudo avaliou correlações entre os agravos à saúde respiratória e queimadas de cana-de-açúcar, utilizando análise espacial e modelos estatísticos. Metodologia. O desenvolvimento deste trabalho consistiu em coletar e organizar dados de queimadas e internações por afecções respiratórias, gerando um repositório de dados para duas regiões brasileiras produtoras de cana-de-açúcar: a região denominada Centro-Sul, com os estados de Goiás, Mato Grosso, Mato Grosso do Sul, Paraná e São Paulo, e a região Nordeste com os estados de Alagoas, Bahia, Sergipe, Pernambuco e Paraíba, em um período de 2000 a 2008. As análises espaciais foram elaboradas com a ferramenta Hot Spot do software Arcview 9.3 e as análises estatísticas foram feitas por meio de regressão linear e análise de Pearson, no software Stata versão 10. Resultados. As análises mostraram que a heterogeneidade entre as regiões estudadas constitui um limitador para comparações. No entanto, os resultados validaram a hipótese fomentada. Os mapas coropléticos apresentaram agrupamentos de focos de calor próximos ou sobrepondo agrupamentos de internações por asma ou enfisema. As regressões apresentaram resultados com significância estatística. Em todos os modelos analisados, a variável foco de calor apresentou correlação positiva e as variáveis IDH-M e área urbanizada apresentaram correlações negativas. Concluiu-se que as taxas de internação estão relacionadas com queimadas, aspectos sócio-econômicos e climáticos, porém, os modelos explicam parcialmente a variabilidade. É possível que outras variáveis não analisadas nesta tese também exerçam influência nos fenômenos estudados, assim como os efeitos podem ser sub-clínicos, não chegando a impactar significativamente as internações em curto prazo

Introduction: The use of computing technology in public health researches is increasing because of the facility it provides. Particularly, GIS helps the fusion between tabular data and maps which contain geographical aspects of a locality, through overlapping layers. This fusion may offer a new interpretation of data associated to spatial dimension. In this aspect, GIS programs are good tools for studies of health geography. However, it is observed that there is a lack of studies about the harmful effects caused by burned straw in sugarcane plantation. In this context, GIS and spatial analysis can help to obtain better knowledge about the man and his environment, in the scope of public health. Aims: This study evaluated correlations between respiratory health problems and burned sugarcane, using spatial analysis and statistical models. Methodology: The development of this work consisted of collecting and organizing data of hospital admissions due to respiratory problems and the burning of sugarcane, generating a data repository for two Brasilian regions which produce sugarcane. The region called Central-South with the states Goiás, Mato Grosso, Mato Grosso do Sul, Paraná and São Paulo, and the Northeast region with the states Alagoas, Bahia, Sergipe, Pernambuco and Paraíba, in a period between 2000 and 2008. The spatial analysis was made by the Hot Spot tool in Arcview 9.3 and the statistical analysis was made by linear regression and Pearson analysis in Stata version 10. Results: The analysis showed that the heterogeneity among the regions studied limits comparisons. However, the results validated the hypothesis evaluated. The choropleth maps showed hotspot clusters close or overlapping clusters of asthma or emphysema hospital admissions. The regressions showed statistically significant results. The hotspot variable was positively correlated and the IDH-M and urbanized area showed negative correlations in all models analyzed. It was concluded that the hospital admissions are related to burned sugarcane, socio-economic and climate aspects, however, the models partially explain the variability. It is possible that other variables not analyzed in this thesis also adversely influence the phenomena studied, as so as the effects can be sub-clinical, not getting to significantly impact the hospital admissions in a short term