Inquinamento e Luoghi Cancerosi a Trieste, Italia: Analisi dei rischi del territorio come un Funzione della distanza dal Fonti Biggeri, 1 Fabio Barbone, 23 Lagazio, 1 Bovenzi, 4 e Giorgio Stanta5 1Department di Statistica 'G. Parenti ", Università degli Studi di Firenze, Firenze, Italia; 2Unit di Igiene e Epidemiologia, DPMSC, Università degli Studi di Udine, Udine, Italia; 3Epidemiology unità, Aviano Cancer Center, Aviano, Italia; 41nstitute di Medicina del Lavoro, Università di Trieste, Trieste, Italia; 51nstitute di Patologia, il cancro del Registro della Provincia di Trieste, Trieste, ItaliaRisultati di uno studio caso-controllo sull'inquinamento atmosferico E il cancro ai polmoni a Trieste, in Italia, sono stati Segnalati da Barbone et al. (1). Questo studio Confermato un moderato aumento di rischio di Cancro del polmone nelle zone inquinate e ha mostrato un Variazione da istologiche tipo e categoria di L'inquinamento atmosferico. Trieste, che aveva circa 250.000 abitanti nella metà - 1980, è una città di confine trova nel nord-est D'Italia ed è caratterizzata da una grande Porto e un 'alta concentrazione di industrie. L'inquinamento atmosferico è stato monitorato dal momento che il Primi anni 1970. Deposizione di particolato totale superiore Livelli (vale a dire,> 0,3 g / m / giorno) sono stati documentati Nel centro della città e nelle Zona industriale nel 1970. Attualmente, Più elevati livelli di monossido di carbonio (mensile Media 3,6 mg/m3) e di ossidi di azoto (218 pg/m3) si trovano nel centro della Città, e più elevati livelli di ozono (32-39 Rg/m3) e anidride solforosa (50-59, ug/m3) Sono presenti nelle vicinanze di un inceneritore e un ferro da stiro Fonderia. La presenza di sospensione Fibre di amianto è stata documentata in prossimità di un cantiere navale. Qui vi presentiamo le analisi del territorio Modello di rischio di cancro al polmone per quanto riguarda Quattro fonti, cantiere navale, fonderia di ferro, inceneritore, E il centro città, mentre l'adeguamento Per fattori di rischio noti. Geografiche indagini sono ostacolate Dalle difficoltà e correttamente Contabili per confounders (2). Tuttavia, Metodi basati sul caso-controllo di design Sono stati proposti in letteratura statistica Che consentono la raccolta di dati a A livello individuale, evitando i pregiudizi ecologico(3). Il merito dell'analisi presentata Qui è in relax, a priori, la categorizzazione Residenza del soggetto in determinate zone E utilizzando la distanza da una sorgente come Un proxy per l'esposizione. In secondo luogo, il metodo Abbiamo utilizzato consente di effetti e direzionale Stime del rischio al fine di gradiente

Descrivere adeguatamente la specificità del modello Rischio per ciascuna fonte. Materiali e Metodi Il cancro del Registro e il Dipartimento Di Patologia della Provincia di Trieste Identificare il 99% dei casi di cancro e di condotta Autopsie su circa il 73% di tutti i Decessi della regione. Da queste istituzioni, Istologicamente confermato 938 casi di Cancro del polmone sono stati individuati tra i maschi Residente nella provincia di Trieste, che Morto da 1979 1981 1985 a 1986. I due sono stati periodi di iscrizione Scelto di coprire un lungo periodo di tempo in un Costo ragionevole. Lo studio era stato originariamente Destinati ad esaminare ambientale E professionali di fattori di rischio per il cancro del polmone. Questo, insieme con il potere statistico Considerazioni, è stato il motivo per cui abbiamo limitato Lo studio di casi, solo maschile. Abbiamo escluso 182 casi, perché non siamo riusciti a rintracciare il Accanto parenti stretti e 1 caso perché la sua residenza Era al di fuori della Provincia di Trieste. Per ogni caso, un maschio di controllo residente Nella Provincia di Trieste, che è morto all'interno Lo stesso periodo di 6 mesi, presso la stessa età (± 2 anni), è stato selezionato casualmente dal Stesso archivio presso il Dipartimento di

Patologia. Le cause della morte dei controlli Non sono state malattie polmonari croniche o cancro Della parte superiore del tratto aerodigestive, delle vie urinarie, Del pancreas, del fegato o del sistema gastrointestinale. La probabilità di campionamento per il controllo Serie sono di solito varia in base alla proporzione Dei casi da parte di alcuni rilevanti variabile Come ad esempio l'età o il sesso (4,5). La base spaziale Intensità sarebbe pertanto distorto, rispetto Ad un campione casuale di morte controlli. Utilizza i controlli di morte, invece di quelli di vita è Ampiamente discusso nella letteratura epidemiologica (6). La nostra scelta è giustificata da minimizzare Selezione pregiudizi, con particolare riferimento Residenziale di storia. Il presente studio è stato basato su 755 Coppie caso-controllo, determinato in base all'età. Ogni Il prossimo oggetto di parenti è stato intervistato all'interno 1-3 anni di oggetto la morte per mezzo di Un questionario strutturato per ottenere informazioni Sulle caratteristiche demografiche, Abitudine al fumo, storia professionale, e

Ultimo luogo di residenza. Rischio di esposizione Ad agenti cancerogeni professionali è stato Ottenuti da esperti di valutazione basato su Il tipo di posti di lavoro e anche per le persone che lavorano Nella fonderia di ferro, cantiere navale, e inceneritore. Questa variabile di sintesi, è stato scelto per Aumentare la potenza statistica, in quanto per includere Diverse variabili per ogni lavoro avrebbe portato Di dati sparsi e dei risultati sarebbe stato Colpiti da eccesso di variazione casuale. Durata del soggiorno non era individualmente Valutato; abbiamo valutato solo se ogni oggetto Spostato dal suo luogo di residenza e la Ultimi 10 anni. Una descrizione dettagliata dei dati Procedure di raccolta e di esposizione di codifica È stato pubblicato altrove (1). Geografiche. I confini del Provincia di Trieste sono stati codificati utilizzando il geografica Coordinate (proiezione di Mercatore) Come previsto dalla Esercito Italiano Istituto geografico (Firenze, Italia; mappa Indirizzo per la corrispondenza C. Lagazio, Dipartimento Di Statistica "G. Parenti", Università degli Studi di Firenze, Viale Morgagni 59, 50134 Firenze, Italia. Questo lavoro è stato in parte sostenuto dal Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR), non concedere. 8400604,44 e dal Ministero e dell'Universiti Della Ricerca Scientifica e tecnologica (MURST), Il 60% delle sovvenzioni. Ringraziamo gli arbitri, per raccogliere suggerimenti, Che hanno portato a miglioramenti sostanziali nel contenuto E organizzazione della carta. Ha ricevuto il 13 novembre 1995; accettato 27 marzo1:10.000). Il tema è stato l'ultima residenza Identificati nella stessa mappa, e la collocazione geografica Coordinate sono stati letti direttamente. Il La posizione di inceneritore, la fonderia di ferro, E il cantiere è stato identificato in modo analogo. Il centro della città corrispondeva alla posizione Della piazza centrale della città. Per l'analisi, abbiamo calcolato la distanza L'angolo e da ogni oggetto location Ad ogni fonte di inquinamento (a nord di orientamento). Maps con punto di località sono state Prodotte utilizzando ARC / Info 6.1 (7); contorno Appezzamenti di rischio relativo gradiente sono stati costruiti Utilizzando Gauss 2.2 (8). Point-source analisi. L'attuale L'analisi si concentra sul intensità spaziale X (x) Vale a dire, la frequenza di eventi da unità di area a Posizione X. Questo è l'omologo del territorio Il concetto di tasso di consueto, dopo aver sostituito

Unità di tempo con unità di superficie. Quando abbiamo a che fare Con popolazione eterogenea denominatori, Intensità spaziale è espresso in Termini di intensità di popolazione (densità Di abitanti), invece di anni-persona. L'intensità del territorio in funzione della distanza Da una sorgente è espresso come: X (x) = Xp (x) p (x-x0; 0) Dove Xp (x) indica la popolazione Intensità nella posizione x e p (x-xo; 0) Il rischio in funzione della distanza x-xo Da la posizione della sorgente (xo), modellata I parametri da 0. Il caso-controllo è utilizzato per il design Bypassare il compito di ottenere stime valide Della densità di popolazione in ciascuna località X. L'intensità spaziale per il controllo Serie (vale a dire, non-casi) è: XcN (x) = kXp (x) [1-p (x-xO; 0)] E per il caso serie: XC (X) = CkCN (X) p (x-x0;) 1-p (x-x0, e) Dove k e c sono costanti determinato da Studio di design (frazione di campionamento e Caso-controllo rapporto, rispettivamente). Spaziale Intensità di malattia è, pertanto, una funzione di La probabilita 'di malattia (la probabilita' di essere la probabilità Di essere malato oltre la probabilità di non Essendo malato). Per superare la difficoltà di stimare XCN (X), e Diggle Rowlingson (3) Proposto condizionata l'analisi sulla Osservati caso di controllo e sedi [ulteriori Dettagli sono in Lagazio (9)]. Noi definire una logistica Modello di regressione in cui la probabilita 'di Malattia è: Odds [p (x-xo; 0)] = w [1 + f (x-xo; 0)]Supponendo un additivo scala per la relativa Rischio [dove w è un fattore di proporzionalità E f () è una funzione che saranno definiti più avanti]. Questo è plausibile, perché, con un adeguato Scelta off (.), Il rischio è invariato a infinito Distanza dalla sorgente. In caso di Più fonti il modello diventa: Odds [p (x-xo; 0)] = w [1 + X5f (x-xo5; 0)] E dei singoli fattori di rischio può essere modellato Nel seguente modo: Odds [p (x-xO, con l'; O, y)] = Wfl exp (z'y) [1 + I5f (x-xos; 0)] Dove s denota la fonte e sth yi è il Log odds ratio per la jth fattore di rischio, La zj Eccesso di rischio adeguato gradiente per ciascuna sorgente

È stato modellato come segue: F (x-xos; 0) = asexp (PAdj) Dove il parametro di modelli come l'eccesso Rischio relativo alla posizione di origine, è il ds La distanza (in metri) dalla sorgente s esimo, E il parametro Sal modelli esponenziale Ridurre l'eccesso di rischio relativo per Lunghe distanze. Per consentire direzionale Effetti, si definiscono i seguenti per un modello Determinata sorgente: F (x-xo; 0) = a exp [13d + 02 peccato (e5) + P3 cos (t3)] Dove d è la distanza e di e ~ è l'angolo Tra il caso o il controllo e la posizione Posizione di origine. Questo è di particolare importanza Quando si considera una situazione come quella A Trieste, dove la città si trova tra La costa (sud-ovest) e le colline (nord-est). Sebbene Trieste è famosa per una forte Vento di sud-ovest a nord-est (bora), il moderato Venti dal mare verso le colline sono Più rilevanti per la diffusione di inquinamento atmosferico. Il modello basato su analisi spaziale è stata Condotto per consentire il contributo di Rilevanti fattori di rischio. Questi termini sono stati considerati E la moltiplicazione e la scala Modello: l'età, l'abitudine di fumare (Non-fumatore, 1-19, 20-39, e> 40 sigarette / die), e L'esposizione professionale a sostanze cancerogene (nessuno, Possibile, probabile). Inoltre, abbiamo il induded Livelli di particolato aereo come definito in una precedente Carta (1) (tertiles di distribuzione, 1972-1977: <0,175; 0.175-0.298;> 0,298 G/m2/day). Ogni argomento è stato assegnato il Valore medio misurato dal più vicino tra Il 28 stazioni, che hanno coperto la città. In appendice, abbiamo relazione punto stime Rapporto rischio e test per la significatività Del territorio in termini di modello. La probabilità di superficie per coloro parametro Stime ha una strana forma, e, pertanto, La loro relativa errori standard sono poco stimati

Stimato. In questa situazione è preferibile Contare su rapporti di probabilità (10). Questi modelli Sono noti come additivo misti-moltiplicazione Modelli per eccesso relativi rischi e Possono essere montate con Epicure software (11). Grezzo analisi. Per descrivere il osservate Modello di rischio relativo all'interno della zona di studio,

Abbiamo stimato il territorio intensità, X (x) nonparametrically, Seguendo i suggerimenti di Bithell (12), e Lawson e Williams (13). L'intensità spaziale per caso e di controllo Serie sono stimati separatamente come segue: AX) h-Gt X ih7G i = j, i, Dove il kernel funzione G (.), Ha il Epanechnikov forma funzionale (14). Il Hi termini di lisciatura sono parametri che Per consentire locale variazione del grado di Rasatura. Essi sono ottenuti come hi = lih Dove h è fissato in anticipo (500 m per la nostra Applicazione), e non è una precedente stima Ottenuti utilizzando il semplice prossimo più vicino - Tecnica (14). Il rapporto di stime per il kernel Casi e non casi è la probabilita 'di essere un Caso, il dato osservato campione (tale quantitativo Differisce dalla probabilita 'di essere malata Perché essa dipende anche dal caso-controllo Ratio). Per ottenere facilmente interpretabile contorno Piazzole, abbiamo back-trasformata di probabilità; Vale a dire, P (X) = A (X) / [1 + A (x)] Dove g (x) rappresenta la probabilita 'di essere un Caso. Perché nel nostro studio caso-controllo Tabella 1. Relativi rischi per il cancro del polmone e Trieste: Abitudine al fumo, l'esposizione professionale, e livelli Aria di particolato Quote Controlli variabile cause rapporto "il 95% CL Fumare (Sigarette / die) 0 221991 .0 1-19 2252726 .7 4.2-11 20-39 30219812 .8 7.9-21 .40 206 86 21,3 13-36 Professionali Esposizione Ad agenti cancerogeni N. 2553511 .0 Possibili 2822791 .4 1.1-1.9 Probabile 2181252 .5 1.8-3.4 Aria particolato (G/m2/day) <0,175 1882191 .0 0.175-0.298 2562741 .1 0.8-1.5 > 0,298 3112621 .4 1.1-1.8 AAdjusted per fumatori, probabilità di lavoro Esposizione ad agenti cancerogeni, e di inquinamento atmosferico. Environmental Health

Figura 1. Sedi dei casi. Figura 2. Sedi dei controlli. Il rapporto è di 1, le zone con una probabilità> 0,5 Di essere un caso, sono caratterizzati da più elevati Rischio di malattia. Risultati Statistica descrittiva e odds ratios per la Le variabili rilevanti sono riportati nella tabella 1. Figure 1 e 2 mostrano le posizioni dei Caso di controllo e di serie. Figura 3 riporta la Ubicazione delle fonti di inquinamento e il Appezzamento di contorno la probabilità di essere un Caso ottenuti utilizzando adaptive kernel stimatori Con un 500 m di larghezza di banda. Ci Sembra essere una vasta zona a rischio e orientale Parte della città con un posto vicino alla città Centro e due cime a sud-est e nord-est Dal inceneritore. L'appendice riporta le stime di

I parametri spaziali e uno per ogni Sal Fonte. Il più alto è in eccesso relativi rischi Dimostrato dal centro della città con il Più lentamente in declino gradiente. Tutti questi Fonti sembrava essere altamente statisticamente Significativo. Le distanze da quattro fonti sono Altamente correlati. Abbiamo scelto di considerare la Centro città, la più importante fonte Da un punto di vista statistico, come parte del Il modello e valutare il significato del L'inclusione di ogni altra fonte, a sua volta. L'appendice riporta le stime di I parametri territoriali di altre fonti, Di adeguamento per l'effetto di rischio individuale Fattori e per l'effetto del centro città. Il Effetto di cantiere non è più statisticamente Significativa dopo aggiustamento. Il ferro da stiro Fonderia è stata di importanza borderline (p = 0,09), con un eccesso di rischio relativo di 5,9 inLa posizione di origine. L'inceneritore è stato Altamente significativo (0.0098), con un Eccesso di rischio relativo di 6,7 e una rapidissima Decadimento allontanandosi dalla sorgente. N. Altre fonti raggiunto una significatività statistica Centro città e, quando era stato inceneritore Incluse nel modello. Infine, abbiamo esaminato se ci fossero Direzionale effetti per quanto riguarda gli effetti Della inceneritore. L'appendice mostra i Risultati che il modello di montaggio. Sebbene non Statisticamente significativo, il punto di stime Per il direzionale effetti suggerito un vento Effetto da sud-ovest a nord-est. Tra l'altro, si nota le stime per I livelli di particolato: l'odds ratios Sono stati 1,1 (95% CL, 0.8-1.5) per la seconda Tertile e 1.4 (1.1-1.8), per la più alta tertile. Quando abbiamo preso in considerazione la distanza Dal centro della città e l'inceneritore, L'effetto di particolato scomparsi: secondo Tertile, OR = 1.2 (0.9-1.4); più alto Tertile, OR = 1.0 (0.7-1.4). Discussione La presente analisi supporta e convalida Le aree geografiche definite in un precedente Studio (1). In effetti, l'uso della distanza Tra posizione residenziale e delle fonti di Inquinamento come una variabile continua previste Un più sensibile approccio alla modellazione spaziale Di rischio rispetto al dassification delle residenze

Dente in aree e la più alta di particolato tertile (> 0,298 g/m2lday, OR = 1,4; CL 95%, 1,1-1,8). Questo effetto è apparso

In quattro aree sulla base delle loro Prossimità a ciascuna sorgente. Inoltre, la Prove di rischio più elevato nel quartiere Della inceneritore è stato confermato. Il Eccesso di rischio relativo stimato in centro città E alla posizione del inceneritore

Sembra essere coerente nonché la superficiale E ripida discesa, rispettivamente. Il modello adottato è semplice, che consente Diminuzione esponenziale per distanza dal La fonte. Sebbene diverse alternative Potrebbe essere specificata (15), abbiamo scelto la Modello descritto qui, perché potrebbe essere Esteso in modo da includere più di una fonte. La particolare ubicazione territoriale delle quattro Fonti di complicare l'analisi. Il Fonti sembrano essere fortemente correlati, e La geografia della città è fortemente influenzata Per la sua vicinanza alla costa. Per queste ragioni abbiamo approvato una avanti Strategia per selezionare il miglior montaggio-modello. Il modello finale contiene termini di spazio Effetti del centro città e del inceneritori. Ciò potrebbe essere dovuto al indistinguibili Effetti del cantiere navale, la città Centro, e, in misura minore, il ferro da stiro Fonderia, che si trovano sulla stessa linea lungo un Direzione nord-sud. L'inceneritore Effetti mantenuto anche significatività statistica In fase di regolazione per i singoli fattori di rischio E spaziale effetti del centro della città. Le precedenti analisi basata su istologici Sottotipi di cancro del polmone ha mostrato Rischi relativi più elevati per le piccole e grandi cellule Carcinoma tra i residenti in prossimità Il centro della città, mentre il rischio relativo Per il carcinoma a cellule squamose e di adenocarcinoma Venne elevato tra quelli residenti Che hanno vissuto vicino al inceneritore (1). La presenza di un trend lineare dal livello Deposizione di particolato è stato significativo Per le piccole e grandi cellule di cancro. Nel presente Studio, per tutti i casi di cancro ai polmoni si è registrato un Significativo aumento del rischio per i residenti Di essere pienamente spiegato ancora una volta la distanza dal

Centro città e inceneritore era stato Incluse nel modello.

Figura 3: Sedi delle fonti di inquinamento e di contorno trama della probabilità di essere un caso. Questo studio è stato principalmente un punto di vista geografico Con la caratterizzazione di indagine ambientale L'esposizione di adeguamento per il totale Deposizione di particelle e di soggiorno. Sebbene il modello spaziale della Rischio è stato adeguato per le confounders, Residuo di confondimento a causa di altre esclusa dalla misurazione L'esposizione non può essere esclusa. Sfondo radiazioni non dovrebbe essere un Problema in questo settore, perché è noto Che segue un gradiente di radiazioni, con un Minimo al centro della città e un massimo Nella zona rurale al confine di La provincia. Un bias di selezione a causa della Scelto cornice dei casi e dei controlli non può

Essere escluso in linea di principio, ma Occorre notare che la lista è soggetta Derivato dal Cancer Registry, che Garantisce la copertura dei residenti Popolazione e fornisce dati di elevata qualità, Compreso il 73% di tutti i decessi autopsied. It È stato impossibile ottenere una completa residenziale Storia per ogni soggetto arruolato. Pertanto, a causa di pregiudizi misclassificazione Cambiamento di residenza non può essere escluso (noi Infine notare che questo errore sarebbe spinta Le stime di rischio verso il valore null; Nondifferential misdassification o selettiva Migrazione dei casi, e.g., dei malati terminali Le persone, al di fuori delle aree a rischio). I risultati Qui riportati sono coerenti con l'ipotesi Indipendente di un effetto di residenti Dose al inceneritore e il centro città. Ulteriori indagini dovrebbero essere intraprese Per caratterizzare i tipi e livelli di Gli inquinanti da inceneritore e la Centro della città.Appendice Eccesso di rischio di cancro al polmone in funzione della distanza dalla Centro città, cantiere navale, fonderia, e considerato inceneritore Separatamente Null modello: odds [p (z; y)] = wfl1exp (z7j1) Compresi i termini per età, abitudine al fumo, l'esposizione professionale e livelli di Particolato aereo. Modello 1: probabilita '[p (x-xo, con l'; 0,7)] = wHjexp (z.7j) [1 + aceexp (3cedc)] Ace = eccesso di rischio e la fonte (centro città) = 2,209 Ghiaccio = rischio di decadimento allontanandosi dal centro della cittá = -0,0151 Probabilità statistica modello di rapporto 1 vs null modello = 7,435, df = 2 P = 0.0243 Modello 2: odds [p (x-xo, con l'; 0, y)] = wfl1exp (zf7j) [1 + a5hexp (P3hd5h)] Cenere = eccesso di rischio e la fonte (cantiere) = 2,033 Psh = rischio di decadimento allontanandosi dal cantiere = -0,01922 Rischio rapporto statistico modello 2 vs null modello = 7,868, df = 2 P = 0.0196 Modello 3: odds [p (x - xo, con l'; 0,7)] = wflexp (zy) [1 + aifexp (ifd.)] un rischio in eccesso e la sorgente (fonderia di ferro) = 1,702 Rischio di decadimento allontanandosi dalla fonderia di ferro = -0,01692 Rischio rapporto statistico modello 3 vs null modello = 5,273, df = 2 P = 0.0716 Modello 4: odds [p (x-xo, con l'; O, 3y)] = wfl1exp (con l';, y) [1 + o, exp (PIj, d,,)] Ain = eccesso di rischio e la fonte (inceneritore) = 1,484 Pin = rischio di decadimento allontanandosi dal inceneritore = - 0,01505 Statistica del modello di rapporto rischio 4 vs null modello = 4,736, df = 2 P = 0.0937 Exce rischio di cancro oflung in funzione della distanza dalla città Centro e da eilther del cantiere, fonderia, o incnerator

Null modello: odds [p (x - xo, con l'; O, y)] = wfljexp (zyjy) [1 +,, exp (P,, d,,)] Indudes termini di età, abitudine al fumo, l'esposizione professionale, i livelli di aria Particolato e di eccesso di rischio come funzione della distanza dal centro della città. Modello 1: probabilita '[p (x-xo, con l'; 0, y)] = wflexp (z1jy) [I + uno, cexp (Iccdcd) Ahexp + (P, hd5h)] Ace = eccesso di rischio e la fonte (centro città) = 0,9091 Pce = rischio di decadimento allontanandosi dal centro della cittá = -0,01855 Cenere = eccesso di rischio e la fonte (cantiere) = 1,242Excess risk of lung cancer as a function of distance fromcity center and incinerator, induding an angular componentassociated with the incineratorNull model: odds[p(x- xo,z;0,y)] = wfljexp(zjyj)[1 + a,,exp(P,d,)+ ainexp(lPi.din)IIncludes terms for age, smoking habits, occupational exposure, levelsof air particulate and excess risk as fiunction of distance from the citycenter and incinerator.Model 1: odds[p(x- xo,z;0,y)] =wfl1exp(zjyj){1 + a,eexp(,cedc) + ainexpP[indin + P2Sin(15) + I3COs(iO)]}ace = risk excess in the source (city center) = 1.873ce = risk decay moving away from city center = -0.03885ain = risk excess in the source (incinerator) = 4.045in= risk decay moving away from the incinerator = -0.1661P2 = - 0.6621P3 = - 0.1669Likelihood ratio statistic model 1 vs. null model = 0.5005, df= 2p= 0.7786PRh = rischio di decadimento allontanandosi dal cantiere = -0,02208 Probabilità statistica modello di rapporto 1 vs null modello = 1,089, df = 2 P = 0.5803 Modello 2: odds [p (x-xo, con l'; 0, y)] = wflHexp (z1y) [l + accexp (5c.d) + A1fexp (Pjfdjf)] Ace = eccesso di rischio e la fonte (centro città) = 1,857 Pce = rischio di decadimento allontanandosi dal centro della cittá = -0,02439 Ax eccesso di rischio e la fonte (fonderia di ferro) = 5,858 --, V rischio di decadimento allontanandosi dalla fonderia di ferro = -0,1615 Lifkelihood rapporto statistico modello 2 vs null modello = 4,889, df = 2 P = 0.0868 Modello 3: odds [p (x-xo, con l'; 0,, y)] = wH1exp (zjyj) [1 + aceexp (P, d.,) + Ainexp (Pindidl Ace = eccesso di rischio e la fonte (centro città) = 1,959 1ce = rischio di decadimento allontanandosi dal centro della cittá = -0,03523 Ain = eccesso di rischio e la fonte (inceneritore) = 6,740 In = rischio di decadimento allontanandosi dal inceneritore = -0,1762 Rischio rapporto statistico modello 3 vs null modello = 9,241, df = 2

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