El modelo autorregresivo de media móvil generalizado lineal (GLARMA) se ha utilizado en epidemiología para evaluar el impacto de los contaminantes en la salud. Estos efectos se cuantifican a través de la medida de riesgo relativo (RR), cuya inferencia puede basarse en las propiedades asintóticas del estimador de máxima verosimilitud. Sin embargo, para series pequeñas, esto puede resultar problemático. Este trabajo estudia diferentes tipos de intervalos de confianza (IC) de bootstrap para el RR. El estudio de simulación reveló que el parámetro del modelo relacionado con la autocorrelación de los datos podría influir en la cobertura de los intervalos. Podrían surgir problemas cuando los covariables presentan una estructura de autocorrelación. Para resolver esto, se sugiere utilizar el filtro autorregresivo vectorial (VAR) en los covariables.