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FACULDADE DE ECONOMIA E FINANÇAS IBMEC PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO E PESQUISA EM
ADMINISTRAÇÃO E ECONOMIA
DDIISSSSEERRTTAAÇÇÃÃOO DDEE MMEESSTTRRAADDOO
PPRROOFFIISSSSIIOONNAALLIIZZAANNTTEE EEMM AADDMMIINNIISSTTRRAAÇÇÃÃOO
Previsão da taxa de mortalidade em Hospitais Públicos
De São Luís- Ma: Análise através de Regressão Múltipla
PPéérriicclleess GGuuaarráá SSiillvvaa
OORRIIEENNTTAADDOORR:: MMAARRIIAA AAUUGGUUSSTTAA SSOOAARREESS MMAACCHHAADDOO
Rio de Janeiro, 08 de outubro de 2009
“PREVISÃO DA TAXA DE MORTALIDADE EM HOSPITAIS PÚBLICOS DE SÃO
LUÍS DO MARANHÃO: ANÁLISE ATRAVÉS DE REGRESSÃO MÚLTIPLA”
PÉRICLES GUARÁ SILVA
Dissertação apresentada ao curso de
Mestrado Profissionalizante em
Administração como requisito parcial para
obtenção do Grau de Mestre em
Administração.
Área de Concentração: Métodos
Quantitativos.
ORIENTADOR: MARIA AUGUSTA SOARES MACHADO
Rio de Janeiro, 08 de outubro de 2009.
“PREVISÃO DA TAXA DE MORTALIDADE EM HOSPITAIS PÚBLICOS DE SÃO
LUÍS DO MARANHÃO: ANÁLISE ATRAVÉS DE REGRESSÃO MÚLTIPLA”
PÉRICLES GUARÁ SILVA
Dissertação apresentada ao curso de
Mestrado Profissionalizante em
Administração como requisito parcial para
obtenção do Grau de Mestre em
Administração.
Área de Concentração: Métodos
Quantitativos.
Avaliação:
BANCA EXAMINADORA:
_____________________________________________________
Professor MARIA AUGUSTA SOARES MACHADO (Orientador)
Instituição: Faculdades Ibmec-RJ
_____________________________________________________
Professor FLAVIA DE SOUZA COSTA NEVES CAVAZOTTE
Instituição: Faculdades Ibmec-RJ
_____________________________________________________
Professor MARCO ANTONIO OLIVEIRA
Instituição: UFRJ
Rio de Janeiro, 08 de Outubro de 2009.
FICHA CATALOGRÁFICA
Entrar em contato com a biblioteca no térreo,
ou através do e-mail: [email protected]
v
DEDICATÓRIA
Dedico esta obra ao meu filho, esta vida que ainda no
ventre de sua mãe foi o maior incentivador do autor,
futuro Papai, para que ele conseguisse ter forças para
superar tantos obstáculos e chegar até aqui. Ao meu
melhor amigo e incentivador intelectual meu Pai, José
Inácio Guará Silva. A minha mãe, Rozi Araújo e Silva,
por toda admiração e apoio incondicional. A minha
esposa, Rachel Filippo, por compartilhar meus sonhos e a
felicidade de cada passo rumo ao meu desenvolvimento
pessoal. As minhas saudosas avós, Maria José Araújo e
Mhyrtes Guará Silva, sei que de onde estiverem estão
felizes por me ver vencendo mais esta etapa.
vi
AGRADECIMENTOS
Agradeço a minha orientadora Maria Augusta, por me fazer enxergar um mundo de
novas possibilidades e aplicações com o conhecimento adquirido. Ao grande amigo Paulo
Peloso por toda ajuda que me foi dada. Ao Instituto Cidadania e Natureza e seus Diretores que
me não me pouparam informações para conclusão da obra.
vii
RESUMO
O estudo tem como objetivo levantar questões sobre a profissionalização da Gestão
Pública de Saúde pelas Organizações do Terceiro Setor. Primeiro abordar mudanças de uma
gestão burocrática para uma mais flexível e profissional. Avaliar os impactos na Saúde
através de um estudo empírico exploratório utilizando métodos quantitativos visando
construir um modelo de previsão das taxas de mortalidade e as variáveis usadas para tomada
de decisão neste modelo de gestão.
Palavras Chave: Organizações do Terceiro Setor, Saúde Pública, Teste de Sheffé,
Regressão Múltipla Linear.
viii
ABSTRACT
This Research intends to prospect some of the aspects that contribute to the Public
Health Management in Brazil. The Brazilian Health Managing Organizations are trying to
changing the burocratic system to a more professional and flexible. To understand and
evaluate this process we are going use quantitative methods.
Key Words: Social Organization, Public Health Management, Multiple Regressions.
ix
LISTA DE FIGURAS
Figura 1- Fluxograma Clínica Médica..................................................................................... 56
Figura 2 –Fluxograma Clínica Cirurgica ........................................................................ ……..56
Figura 3 – Gráfico taxa de mortalidade homens de 18-59 anos ............................................... 60
Figura 4 - Gráfico taxa de mortalidade mulheres de 18-59 anos..............................................63
Figura 5 - Teste de Normalidade dos resíduos Hospital A masculina......................................68
Figura 6 - Histograma Hospital A para taxa de mortalidade masculina...................................69
Figura 7 - Teste de Normalidade dos resíduos Hospital B masculina......................................71
Figura 8 -Histograma Hospital B para taxa de mortalidade masculina....................................72
Figura 9 - Teste de Normalidade dos resíduos Hospital C masculina......................................75
Figura 10- Histograma Hospital C para taxa de mortalidade masculina..................................75
Figura 11- Teste de Normalidade dos resíduos Hospital D masculina.....................................77
Figura 12- Histograma Hospital D para taxa de mortalidade masculina..................................77
Figura 13- Teste de Normalidade dos resíduos Hospital E masculina.....................................79
Figura 14- Histograma Hospital E para taxa de mortalidade masculina..................................80
Figura 15- Teste de Normalidade dos resíduos Hospital A feminina.......................................82
Figura 16- Histograma Hospital A para taxa de mortalidade feminina....................................82
Figura 17- Teste de Normalidade dos resíduos Hospital D feminina.......................................84
Figura 18- Histograma Hospital D para taxa de mortalidade feminina....................................85
x
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 – Custo procedimentos S.U.S vs Valor Real ............................................................. 10
Tabela 2 – Aplicação de Recursos ............................................................................................ 12
Tabela 3 - Evolução dos Gastos com Saúde no Brasil..............................................................12
Tabela 4 - Profissionais por habitante.......................................................................................53
Tabela 5 - Procedimentos por habitante em São Luís -MA......................................................54
Tabela 6 - Saneamento básico...................................................................................................54
Tabela 7 - Taxa de Mortalidade Masculina...............................................................................60
Tabela 8 - Taxa de Mortalidade Feminina................................................................................63
xi
LISTA DE ABREVIATURAS
HCFA- Health Care Financing
I.B.G.E- Instituto Brasileiro de Estatística e Geografia
I.D.H – Índice de Desenvolvimento Humano
NBER-National Bureau of Economic Research
NHS-National Health Service
OMS- Organização Mundial de Saúde
O.S- Organização Social
O.S.C.I.P – Organização Social da Sociedade Civil de Interesse Publico
PNUD- Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento
S.U.S –Sistema Único de Saúde
S.I.A – Sistema de Informações Ambulatoriais
S.I.H – Sistema de Informações Hospitalares
SIOPS-Sistema de Informação de Orçamento da Saúde
SIM-Sistema de Informações de Mortalidade
xii
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO ..................................................................................................... 1
1.1 OBJETIVO DA PESQUISA....................................................................................................................1
1.2 JUSTIFICATIVA DO ESTUDO.............................................................................................................2
1.3 CONTEXTUALIZAÇÃO DO PROBLEMA.........................................................................................2
1.4 SAÚDE PÚBLICA NO MARANHÃO....................................................................................................3
2 REVISÃO TEÓRICA .......................................................................................... ..5
2.1 DESAFIOS DA SAÚDE PÚBLICA ......................................................... 5Erro! Indicador não definido.
2.1.1 Saúde no Brasil......................................................................................................................................9
2.1.2 Acesso a Internação e Serviços de Saúde...............................................................................................9
2.1.3 Contratação de funcionários Públicos na Saúde...................................................................................10
2.1.4 Fonte de Financiamento.......................................................................................................................11
2.1.5 Funcionamento da Rede Hospitalar.....................................................................................................13
2.2 MODERNIZAÇÃO DO ESTADO BRASILEIRO ………………………………………...14
2.2.1 Reformas Administrativas do Sistema de Saúde…………………………………………………… 15 2.2.2 Funcionamento da Organização
Social……………………………………………………………Erro! Indicador não definido....18
2.3 QUALIDADE DA ASSISTÊNCIA MÉDICA.......................................................................................19
2.3.1 Enfoque de Resultados........................................................................................................................20
2.3.2 Nível de Agregação dos Dados...........................................................................................................22
2.3.3 Ajuste de Risco da taxa de Mortalidade.............................................................................................23
2.3.4 Uso das taxas de mortalidade hospitalar como indicador de resultados............................................24
2.3.5 Lista de Causa de mortes evitáveis.....................................................................................................26
2.3.6 Tempo de Internação...........................................................................................................................31
2.3.7 A gravidade do caso............................................................................................................................31
2.3.8 Aumento do número de profissionais de saúde e evolução da mortalidade por causas evitáveis......32
2.4 MÉTODOS QUANTITATIVOS...........................................................................................................33
2.4.1 Anova two away................................................................................................................... ...............33
2.4.2 Teste de Sheffé………………………………………………………………………………………35
2.4.3 Regressão Múltipla Linear..................................................................................................................35
2.4.4 Análise de Séries Temporais...............................................................................................................41
3 MODELOS E HIPÓTESES ................................................................................ 43
3.1 MODELOS EXPLICATIVOS DA VARIAÇÃO DA MORTALIDADE…………………………..43
3.2 VARIÁVEIS............................................................................................................................................44
3.2.1 A variável dependente.........................................................................................................................44
3.2.2 Tempo médio de internação................................................................................................................44
3.2.3 Proporção Profissionais de Saúde por procedimentos em paciente mês............................................45
3.2.4 Custo médio da diária de internação...................................................................................................45
3.2.5 Modelo de Estudo............................................................................................................................. ...48
xiii
4 METODOLOGIA ................................................................................................ 49 4.1 A PESQUISA.............................................................................................................................................49
4.2 COLETA DE DADOS..............................................................................................................................49
4.2.1 Dados dos óbitos................................................................................................ ...................................50
4.2.2 Dados da quantidade de profissionais de saúde....................................................................................50
4.2.3 Dados sobre pacientes e valores médios das internações......................................................................51
4.3 CARACTERÍSTICAS DA POPULAÇÃO ESTUDADA......................................................................53
4.4 FUNCIONAMENTO DOS HOSPITAIS................................................................................................55
4.5 CARACTERÍSTICA DOS HOSPITAIS.................................................................................................57
4.6 AVALIAÇÃO DE PACIENTES E INTERNAÇÕES.............................................................................58
5 AVALIANDO OS RESULTADOS......................................................................60 5.1 ANOVA TWO AWAY - TESTE DE SHEFFÉ……………………………………………………….60
5.1.1 Anova two away - Teste de Sheffé para taxas de mortalidade masculina...........................................61
5.1.2 Anova two away - Teste de Sheffé para taxas de mortalidade feminina.............................................63
5.1.3 Resumo Teste de Sheffé.......................................................................................................................65
5.2 REGRESSÃO MÚLTIPLA LINEAR EM SPSS 18.............................................................................67
5.2.1 Regressão Hospital A para taxas de mortalidade masculina...............................................................67
5.2.2 Regressão Hospital B para taxas de mortalidade masculina...............................................................70
5.2.3 Regressão Hospital C para taxas de mortalidade masculina...............................................................73
5.2.4 Regressão Hospital D para taxas de mortalidade masculina...............................................................76
5.2.5 Regressão Hospital E para taxas de mortalidade masculina...............................................................78
5.2.6 Regressão Hospital A para taxas de mortalidade feminina.................................................................81
5.2.7 Regressão Hospital D para taxas de mortalidade feminina.................................................................83
5.3 RESTRIÇÕES AO USO DO MODELO................................................................................................86
5.4 PORQUE USAR SIMULAÇÃO.............................................................................................................86
6 CONCLUSÃO....................................................................................................88
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ......................................................................... 91
ANEXO A ................................................................................................................. 95
1
1 INTRODUÇÃO
1.1-OBJETIVO DA PESQUISA:
Esta pesquisa tem como objetivo medir os efeitos da Reforma Administrativa na
Gestão Hospitalar Pública. A Emenda Constitucional Nº 19/98, entre outras mudanças,
permitiu que Organizações Privadas de Interesse Público pudessem Administrar Hospitais
como empresas privadas, afim de que essas Organizações pudessem melhorar a qualidade dos
serviços que deveriam ser prestados a sociedade.
A literatura de Administração é vasta em Teorias sobre Estratégia Corporativa e
Comportamento Organizacional visando aumentar a eficiência das Organizações. Todavia,
faz-se necessário usar métodos quantitativos para avaliar se houve mudança significativa
nesse novo modelo de Gestão.
Será estudada a variação de taxa de óbitos hospitalares em cinco Hospitais Públicos
em São Luís- Ma, com isso poderemos avaliar o desempenho destes. Visando conhecer
melhor as causas dessa variação iremos construir um modelo de previsão com as variáveis
utilizadas pelos Administradores de Hospitais e outros estudiosos.
2
1.2-JUSTIFICATIVA DO ESTUDO:
Os estudiosos de Políticas Públicas de Saúde utilizam modelos de regressões lineares e
análise de séries temporais (Travassos, C.; Noronha, J.C.; Martins, M.,1999; Machado, J.P.; et
al,2007 ; Paes, N.A.,2004,2007) com objetivo de modelar fenômenos, fazer estimativas,
prever comportamento de séries e definir relações entre duas ou mais variáveis. Neste estudo
será observado o desempenho de Hospitais Públicos administrados por Organizações Sociais
através de métodos quantitativos.
É comum os estudos de saúde pública utilizarem dados sobre taxa de mortalidade
como indicador que avalia a qualidade da saúde de um grupo ou população. Porém os
Gestores de Hospitais ainda tomam decisões através da intuição e experiência, baseados em
normas e regras, não atentando para os resultados. Ao utilizarmos as regressões com múltiplas
variáveis como ferramenta de previsão, estaremos saindo deste processo voltado para
atividades meio (burocráticas), para um processo voltado para resultados.
1.3-CONTEXTUALIZAÇÃO DO PROBLEMA:
A falta de profissionais na rede Pública prejudicava os atendimentos e a qualidade de
serviços de saúde. Para suprir essa falta, era necessário que o Estado fizesse concursos
Públicos para contratação de Médicos. Porém o Médico no Estado do Maranhão recebe em
média R$850,00 (Secretária de Saúde do Estado do Maranhão, 2008), salário totalmente fora
da realidade de mercado. Em alguns Municípios do interior, médicos conseguem receber até
R$20.000,00 para atender a população. Outro fator preponderante é que pela Lei de
Responsabilidade Fiscal, proíbe repassar recursos Federais aos Estados, caso este comprometa
3
mais de 60% da arrecadação dos recursos com salários e aposentadorias. A Lei limitou o
Estado, pois este deveria reajustar o piso salarial e contratar uma quantidade muito grande de
profissionais de saúde. Como cargos Administrativos e do poder Judiciário sempre são
priorizados nas contratações Estaduais (Martins P.; Pieranti O.P, 2006), pressionado pelo
Ministério do Trabalho e Ministério Público a cessar contratações emergenciais de
Cooperativas Médicas e Empresas Privadas que prestavam serviços de Saúde. O Governo do
Estado do Maranhão resolveu repassar parte de sua rede Hospitalar a Organizações Sociais e
OSCIPS que pudessem, modernizar instalações, contratar profissionais, serviços Médicos
Hospitalares e serviços de Apoio que melhorassem o quadro de atendimento das instituições
(Moraes, A.,2001; Caullinaux, H.; Yuki, M.,2004; Almeida, C.M. et al,1999,2000). Essa
instituição teria que modernizar a Gestão do Estado na Saúde Pública, melhorando o
atendimento e baixando o custo. Para isso o modelo vigente escolhido baseou-se na
experiência de outros Estados como São Paulo, Minas Gerais onde parte de sua rede é
gerenciada por estas Instituições. (Contrato regido entre Estado do Maranhão e a Organização
Social).
Assim a Instituição assumiu em 2002 uma rede 7 Hospitais na Região Metropolitana
de São Luís e 04 Hospitais Regionais em localidades no interior do Estado.
No ano de 2005 assumiu mais cinco Hospitais, os quais serão motivo do nosso estudo.
1.4-SAÚDE PÚBLICA EM SÃO LUÍS-MA:
No Brasil existem 2,06 médicos a cada 100.000 habitantes (World Health Statistcs
2006) em comparação com 2,6 em relação à Europa.
No Maranhão existe a proporção de apenas 0,54 médicos para 100.000 habitantes
(IBGE 2005).O problema se agrava ainda mais quando são procurados médicos que
4
necessitam de alto grau de especialidade como cardiologistas,neurologistas,oncologistas.
Estes, como são talentos escassos acabam por obter uma remuneração muito acima da média
de seus colegas, inclusive em outras regiões. Mesmo tentando recrutar talentos em outros
Estados, o grau de exigência dos mesmos impossibilita a contratação devido à restrição
financeira.
Incorporar tecnologia (Gestão, infra-estrutura tecnológica, equipamentos de ultima
geração), também vem sendo um grande desafio. Comprar um equipamento novo é apenas o
primeiro passo de um grande processo, além da restrição orçamentária, a promessa de
melhora na produtividade, nem sempre vem acompanhada de uma redução de custos.
Recaímos mais uma vez no problema já citado, contratar médicos especializados, técnicos
treinados não é a solução mais adequada, pois os custos aumentam desproporcionalmente e
não substituem os procedimentos médicos já difundidos em larga escala. A distância de
grandes centros incorre em problemas logísticos que ocasionam atrasos de entrega de
produtos e a falta de escala nos atendimentos da região aumenta os custos também.
Existem outras dificuldades para o Instituto como o entendimento dos problemas de
Saúde diante dos problemas das unidades. A forte insistência de interferir na forma de agir e
de gerar resultados, como se o Instituto fosse uma extensão do Estado e que para isso devesse
continuar agindo com os mesmos processos administrativos. A resistência dos próprios
funcionários Públicos, políticos e parte da sociedade que chamam esse modelo de
“privatização da saúde” (Martins, apud Pacheco, 2003).
5
2 REVISÃO TEÓRICA
A revisão teórica foi divida em 2 partes: Primeiro foram utilizados dados secundários
como bibliografia de Gestão Pública Brasileira, Reforma Administrativa no Brasil, Gestão
Hospitalar, Medicina Interna, Estratégia Corporativa, teses de Administração Pública de
Saúde; para identificar quais variáveis contribuíram para melhorar o desempenho dos
Hospitais. Depois de observar modelos já propostos em outras pesquisas os dados primários
dos sistemas oficiais do Governo e dos Hospitais, foram utilizados em Regressões de
Múltiplas variáveis para construção de um modelo previsão de taxas de mortalidade.
2.1- DESAFIOS DA SAÚDE PÚBLICA:
Segundo a definição da Organização Mundial de Saúde (OMS), o conceito de Saúde
adotado após a Segunda Guerra Mundial e aceito na maioria das nações é o “estado completo
de bem estar físico,mental, social e não meramente ausência de doença ou incapacidade”.
O cumprimento da missão de saúde dos governos tem muitas complexidades, a
principal delas é a tendência de aumento dos gastos de saúde no mundo, a “inflação geral do
setor de saúde” é maior que a inflação geral dos países. Os principais motivos são:
Crescimento da Renda:
Thomas Borddenheimer explora em artigos publicados pelo periódico Annals of
Internal Medicine, fatores que aumentam os custos dos serviços de saúde. Foi observado nos
E.U.A uma clara correlação entre o aumento do PIB do País e os gastos per capita para os
6
países da OECD. O E.U.A foi considerado um outlier, pois os serviços médicos encareciam
devido ao acesso financeiro e tecnológico. O assunto foi tratado com profundidade por Dreger
e Reimers, esses autores investigaram se o gasto de saúde pública era um item de luxo em 21
países industrializados, membros da OECD. A série utilizada foi a de 1975 a 2001. Este
estudo Alemão concluiu que a demanda unitária é elástica, provando que saúde não é luxo.
Os Americanos Hall e Jones, argumentaram que a fração de renda gasta com saúde
aumenta conforme a renda,a premissa do modelo é que com o aumento de renda os gastos
com qualidade de vida tem utilidade marginal decrescente, enquanto o valor econômico da
vida é crescente. Partindo do pressuposto que o aumento da qualidade e da expectativa de
vida aumenta os gastos, os autores conceberam um modelo matemático no qual o gasto dos
Estados Unidos com Saúde seria da ordem de 33% do PIB em 2050.
Envelhecimento da população:
Em outro artigo Publicado por Jones pela NBER, foi constatado que o gasto com
Saúde aumenta significativamente nos últimos anos de vida, o estudo baseou-se nos
resultados obtidos num grupo de pessoas com 81 anos no Japão. Apesar disso estudos
publicados pela Universidade de Tecnologia de Victoria,Austrália, Sheehan demonstrou que o
aumento da expectativa de vida, torna as pessoas idosas mais tarde e não idosas por mais
tempo. Na Holanda o custo real de pessoas com 80 anos não mudou entre 1988 e 1999. Este
ponto é reforçado por Yashiro et al. e outros autores japoneses que chegaram a mesma
conclusão. Num estudo mais específico, ao estimar a tendência de aumento de idade da
população Americana, Borddenheimer chegou a um modelo onde a variável aumento de idade
explica o crescimento do gasto apenas em 6% e 7%.
Para explicar os resultados contraditórios Jones, sugeriu como explicação, o desejo de
uma sociedade em transferir recursos financeiros para o sistema de Saúde.
7
Inflação de Custos Médicos:
As Teses já descritas concordam num ponto. O aumento dos Gastos em Saúde está
correlacionado com o uso mais intenso dos serviços médicos demandados por uma população
mais rica e /ou idosa. Outro fator identificado nestes estudos foi que o aumento em volume de
procedimentos gera um fenômeno chamado inflação dos custos médicos.
Um estudo realizado por Shi e Singh reporta que a componente de Saúde cresceu 2,3
vezes mais que a média da economia entre 1988 e 1995 e 1,5 vezes entre 1995 e 2001.Essa
tendência também foi observada em outros Países. O Canadá teve uma inflação Geral de 4,9%
a.a e a Componente “Serviços Médicos” cresceu 6,2%a.a, países como Nova Zelândia,Reino
Unido,Austrália também apresentaram um aumento nessa componente superior a média do
índice geral de preços dos países.
Ausência de concorrência perfeita neste setor:
Há Tese de que um mercado de saúde mais próximo da concorrência perfeita, se
provou num primeiro instante em estudos realizados no E.U.A, havia áreas exclusivas de
atividades Hospitalares, porém um movimento de consolidação e formação de grandes
conglomerados hospitalares freou a queda destes gastos.
O aumento da inovação tecnológica com difusão não controlada dessas tecnologias:
Novos procedimentos são desenvolvidos para servirem de forma complementar a
serviços e técnicas já desenvolvidos. Esse movimento do mercado gera gastos adicionais, pois
não substituem as técnicas já existentes, temos como exemplo exames de radio-imagem,
como tomografias computadorizadas e ressonâncias magnéticas,estes porém não substituem a
8
necessidade de um exame de Raio-X. Além disso, tecnologia em Saúde representa um caso
claro de que a oferta de novos procedimentos gera um aumento de demanda.
Estudos realizados indicam que os benefícios gerados por novas tecnologias podem
ser maiores que os gastos decorrentes, então foi concluído que o problema principal não era a
incorporação da tecnologia e sim a difusão inadequada da mesma. (Marujo, E.C; Martins,
C.B; Cechin, J. , 2006)
Desequilíbrio 10/90:
O avanço tecnológico depende de investimentos em Pesquisa e Desenvolvimento. Foi
identificada uma distorção de recursos financeiros para pesquisa, gerando o “desequilíbrio
10/90, onde apenas 10% dos recursos Públicos e Privados foram destinados aos problemas de
Saúde que atingem 90% da população. Isso demonstra que novos tratamentos, medicamentos
e tecnologias não estarão ao alcance da maioria, isso aumenta desproporcionalmente o poder
da indústria diante de todo o sistema de saúde. Com isso a indústria consegue ditar o ritmo de
oferta, demanda, por conseqüência os preços.Sendo assim por maior que seja o esforço de
governos em controlar os gastos, estes não tem poder de barganha suficiente,desta forma é
necessário resolver este desequilíbrio, afim de se criar um mercado próximo a concorrência
perfeita no intuito de reduzir a inflação de custos médicos. ”(Indicadores FAPESP, Cap.-11-4,
2004).
Os exemplos citados acima apenas nos dão uma dimensão da complexidade de como é
tratar problemas relacionados à Saúde de uma população. Hábitos da sociedade moderna,
mudanças climáticas, políticas econômicas, são componentes macro mundiais que se
esmiúçam em vários subsistemas relacionados entre si.
9
2.1.1- Saúde no Brasil
O Brasil tem uma sociedade divida em dois extremos, somos os mais desiguais, já é
tema tratado em vários estudos e essa desigualdade social se faz presente na saúde.
Esse problema aumenta a complexidade de Gestão do S.U.S (Sistema Único de
Saúde), pois o sistema tem como objetivo oferecer completa assistência de saúde. Nossa
população vem passando por uma transição, o PIB cresce, a idade da população aumenta
criando os mecanismos que aumentam os Gastos de Saúde. Por outro lado ainda temos
problemas graves como falta de saneamento básico e acesso a água potável. A falta destes
serviços aumenta a incidência de doenças infecto-parasitárias principalmente nas classes mais
baixas (PNUD 2006).
A Emenda Constitucional 29 que vincula as Receitas Federais, Estaduais e
Municipais, aumentaram os repasses a Saúde (Dain, S. 2007), porém com as mudanças
demográficas (Brasília. Ministério da Saúde, Pacto pela Saúde, 2006), os aumentos de preços,
os problemas de Gestão, pressionam o setor Público de Saúde a tomar medidas
Administrativas efetivas que elevem a qualidade do atendimento.
2.1.2- Acesso a Internação e Serviços de Saúde
Os estudiosos da área de Saúde Pública vêm demonstrando que a população mais
pobre é a mais propensa a utilização dos serviços públicos. Fatores como renda, índice de
escolaridade, saneamento aumentam a qualidade e a expectativa de vida. Foi observado que
pessoas que possuem plano de saúde privado têm suas chances de acesso a serviços de saúde
aumentados em 450%, mas a necessidade de consumir esses serviços caem 7%. Outro fator
importante é que quando há presença de doença, as chances de procurar os serviços de saúde
10
aumentam 155% para pessoas que possuem doenças crônicas. Além disso as pessoas que tem
acesso aos serviços públicos de água,esgoto,coleta de lixo e luz elétrica tem chances
aumentadas 8%,3%,6% e 15%,respectivamente, de procurar serviços de saúde quando
comparados aqueles que não os detêm em seu domicílio (Neri M; Soares, W., 2002). As
causas pela procura de serviços públicos hospitalares, consultas e internações foram
favoráveis a situação econômica em todo o Brasil. As pessoas com menor nível econômico
foram as que mais utilizaram os serviços públicos, porém tiveram menos acessos a consultas e
houve maior número de internações. Já as de maior poder aquisitivo tiveram maior acesso a
consultas e foram menos internados, os mais pobres tem os piores acessos, necessitam de
maiores cuidados, mas consomem menos serviços.
2.1.3- Contratação de funcionários Públicos na Saúde
O Estado contrata estes profissionais através de concursos públicos e o pagamento dos
profissionais é estipulado pelo Estado ou Município.
Para estimular a produtividade dos profissionais da área de saúde, parte dos repasses
vinculados ao S.U.S baseiam-se na tabela de procedimentos que tem valores muito baixos que
não condizem com a realidade do Mercado. Desde sua criação a tabela sofreu correção de
37%, frente a um crescimento do IGP-M de 318,10%,e um aumento de insumos
estratégicos,como combustível e energia entre 500% e 600%.Ver tabela:
Tabela 1: Custo Procedimentos SUS vs valor Real:
Procedimentos Valor SUS Valor real Diferença %
Consulta em especialidade adulta 7,55 20,94 177%
Raio-x Simples 4,91 27,58 462%
Endoscopia 14,41 79,67 453%
Diária de UTI - II 213,71 720,00 237%
Insufuciência Respiratória 793,01 3.083,44 289%
Pneumopatias agudas 1.036,05 2.047,63 98%
Apendicectomia 525,40 1.227,24 134%
Toracotomia 1.062,66 3.322,04 213%
FONTE: S.U.S; AMB
11
Com esse nível de defasagem para o pagamento de procedimentos, cria-se um
problema para atrair profissionais competentes e médicos. Sabemos que a quantidade de
profissionais de saúde é um fator importante para a melhora da qualidade de vida. Atrair e
motivar esses profissionais exige esforço. Salários e ambiente adequado são apenas algumas
das variáveis estudadas para o aumento da produção. Num ambiente inflexível, hierarquizado
de baixos salários, e que oferece condições precárias, os profissionais como médicos e
enfermeiros, acabam por migrar para o sistema privado que paga o valor ajustado do
procedimento.
A distribuição espacial geográfica das Unidades hospitalares é outro fator importante.
Apesar dos esforços dos Governos em regionalizar os serviços de saúde, há concentrações de
profissionais nas áreas mais ricas e falta nas áreas mais pobres. (Simões, R. et al., 2004).
2.1.4- Fonte de Financiamento
Gastos com a Saúde no Brasil
Brasil investe anualmente 8,6% do seu PIB na Saúde, 3,5% são recursos vindos da
União,os outros 5%, vem através do setor privado,planos de saúde privados cobrem 1,9% da
população sendo o restante financiado pelo gasto direto das famílias 3,5% (Dain. S, 2007). A
União através do S.U.S é responsável por parte do financiamento dos recursos de Saúde aos
Estados e Municípios, sendo as duas ultimas esferas responsáveis por financiar seus serviços
de saúde mediante vinculação de suas receitas. A EC29,reduziu os recursos provenientes do
SUS de 75% para 50%.Atualmente já existe uma completa separação sobre a provisão destes.
O Governo Brasileiro criou o SUS para gerenciar os repasses dado aos Estados,
através do DATASUS toma decisões sobre políticas a serem adotadas. Além disso, a
12
constituição através da E29 prevê repasses das verbas vinculadas dos impostos Estaduais e
Municipais que devem ser investidos na Saúde Pública. Podemos ver nas tabela 2 os recursos
repassados pelas esferas no período de 2000 a 2005 e na tabela 3 a evolução dos gastos do
Governo de 1995 a 2007:
Tabela 2: Aplicação de recursos
Tabela 3: Evolução dos gastos com saúde no Brasil:
Apesar do aumento dos recursos Públicos desde a criação da EC29, as melhoras na
saúde ainda não são significativas. As transferências Federais e o aumento das receitas
vinculadas a Saúde não estão sendo capazes de manter a qualidade de atendimento nem de
realizar a missão de dar cobertura total de saúde. Os hospitais Públicos estão inseridos num
Recursos Aplicados em ASPS por esfera de governo, 2000 a 2005 (em milhões nominais)
União Estados Municípios Total
2000 20.351,50 6.313,40 7445,4 34.110,30
2001 22.474,10 8.269,80 9493,9 40.237,80
2002 24.736,80 10.078,50 12069,2 46.884,50
2003 27.181,20 12.224,30 13715,3 53.120,80
2004 32.703,50 16.220,70 16427,9 65.352,10
2005 37.145,80 17.230,90 20805,8 75.182,50
Fonte: SIOPS/SCTIE
13
ambiente de mercado complexo, existem muitos fatores exógenos, faz-se necessário criar um
sistema capaz de lidar com a dinâmica do mercado, visando realizar boa prestação de
serviços.
2.1.5- Funcionamento da Rede Hospitalar
A rede hospitalar controlada somente pelo Estado é fragmentada e presa a processos
legais burocráticos que seguem as normas do Ministério da Saúde. As unidades funcionam
imersas, alheias aos problemas da população. Os cargos de gerência são políticos e muitas
vezes os Diretores não tem habilidades essenciais para os cargos, desta forma os processos
permanecem iguais por décadas, engessados e hierarquizados. Existe uma ênfase no
funcionalismo, os departamentos funcionam como partes separadas.
Como na maioria dos Órgãos Públicos, a forma de implantar Estratégia é impessoal,
baseia a sua premissa de Administrar através do poder de comando. Duas são as
características dentro dos Hospitais, instituem autocracias. Isso ocorre porque os cargos de
comando são indicados pelo Governo, assim a autoridade deste indivíduo ou de um pequeno
grupo é caracterizada pelo poder “absoluto”, pois este é representante legítimo do Estado.
Podendo se dizer até ditatorial em determinados casos. A outra mais comum é a burocracia,
pois a forma de poder está muito associada a questões regulatórias, o uso da palavra escrita e
a tentativa exaustiva de tentar moldar as pessoas em normas inflexíveis, geralmente vindas do
direito do Estado.Assim o poder de Administrar está na habilidade de burocratas sentados
atrás de mesas que usam o conhecimento das regras para orientar a atividade das
organizações através das destas regulamentações vindas do direito legal. (Morgan, G., 2007).
Com isso a rede Hospitalar perde poder de barganha e ganha ineficiência. A
negociação com as forças do mercado ficam enfraquecidas. Os fornecedores de serviços
14
ganham com a negociação fragmentada. Isso aumenta o preço de produtos e serviços
essenciais. Num mercado onde a tendência é o aumento dos preços do setor de saúde a
prioridade seria reduzir custos e aumentar a produtividade médica (Porter. M, 1986). Porém
se continuarmos sem nenhuma Estratégia de Gestão, os recursos já escassos, num mercado
com tendência inflacionária, não conseguirá oferecer melhorias para a população.
2.2-MODERNIZAÇÃO DO ESTADO BRASILEIRO:
No Brasil, não citando os problemas identificados pelos estudiosos de Sociologia e
Antropólogos, o Estado de bem estar social, não foi capaz de sustentar o crescimento
Econômico, o modelo Estatizante, não estava mais gerando resultados capazes de sustentar a
demanda por benefícios sociais. Daí surge uma discussão no Governo Fernando Henrique, na
tentativa de “desafogar o Estado”. Neste caso segundo a Teoria Econômica o Estado
endividado, possui menos crédito, isso aumenta a desconfiança de investidores e
Organizações Monetárias Internacionais, o que obriga o Governo a aumentar os juros,
aumentando o déficit e assim aumentando o risco do País.
Apesar de não haver evidências empíricas. Muitas das causas da Irresponsabilidade
Fiscal do Estado são bem conhecidas:
Desvio das funções do Estado para o setor produtivo, com a ação de empresas
estatais ineficientes e a multiplicação de subsídios-modelo de intervenção;
Estratégia “burocrática adotada de executar diretamente os serviços sociais de
educação, saúde e assistência social por meio de contratação de funcionários públicos”
Ineficiência do modelo Burocrático de Gestão Pública;
15
São muitas as discussões sobre a Crise do Estado Brasileira, os Teóricos do assunto
sempre apontam em comum uma crise Fiscal, gerada por políticas Públicas Populistas devido
ao nosso histórico econômico e cultural. A partir de 1988, o Estado Brasileiro aumentou
muito sua dívida em decorrência do Regime de Servidor Público Único. Esse regime garantiu
estabilidade aos empregados públicos, proventos integrais a funcionários inativos e precipitou
aposentadorias. Foram estes fatos que geraram a necessidade de modernizar o Estado, criando
mecanismos que melhorassem o funcionamento da máquina Pública, principalmente a
prestação de serviço social, ou seja, a educação e a saúde (Martins, P.E.M; Pieranti, O.P.,
2007, apud Lustosa P., 2006).
O Governo Fernando Henrique fez Reformas Estruturais importantes, desta discussão
nasceram às tentativas de se modernizar o serviço Público, possibilitando uma
profissionalização da Gestão dos mesmos.
2.2.1- Reformas Administrativas do Sistema de Saúde
Desde o começo da década de noventa os Países vem tentando modernizar suas
estruturas de serviços públicos na tentativa de melhorar a eficiência e modernizar o Estado
(Almeida, C.M., 1999). Com essa intenção em 1998 foi aprovada a Lei n.9.637 e em 1999 a
Lei n.9.790 que regulamentam as atividades do terceiro setor na gestão de instituições
públicas. Instituições privadas com fim público podem gerenciar Hospitais e Postos de
Saúde,sendo que essas tem por obrigação melhorar a eficiência do serviço como um
todo,aumentando o número e a qualidade nos atendimentos. O modelo dessas Organizações
foi concebido com a visão de corrigir a distorções provocadas pelas falhas do atual sistema de
Saúde. Assim as UH (Unidades Hospitalares) podem ser geridas como unidades hospitalares
privadas,cabendo a contratação de profissionais,melhora na infra-estrutura e aplicação de
16
métodos administrativos do setor privado. Deverão também prestar contas aos órgãos
fiscalizadores e a Secretária de Saúde do Poder contratante (Estado, Município ou Federação).
Esse modelo veio a ser estudado e aprovado segundo as Reformas na Saúde feita pelos
E.U.A, Inglaterra e Colômbia. No qual Organizações Privadas serviriam como
intermediadoras de serviços de Saúde visando prestar a maior quantidade possível de
atendimentos, assistir a uma maior parte da população e atende-la com qualidade. Nos E.U.A
o sistema de Saúde é quase totalmente privado, cabendo aos cidadãos organizados em grupos
ou não pagarem por esse serviço.Sendo assim nos E.U.A, sindicatos e empresas bancam
grande parte da Assistência Médica. O sistema gratuito é limitado, com isso os americanos
podem ficar desassistidos. Naquele país existem muitas modalidades privadas de seguros de
saúde, que cobrem desde procedimentos básicos aos mais complexos.
Nos últimos anos cresceram muito as demandas por reformas no sistema de assistência
médica. Visando melhorar essa situação as HMO “Health Management Organization” foram
implantadas na tentativa de agenciar grandes grupos de pessoas e diminuir o poder de
barganha das seguradoras. As HMO tem por objetivo estabelecer preços para cada tipo de
procedimento e agir como agente intermediador, contratando grande número de consumidores
(empresas e sindicatos), para comprar pacotes de serviços de saúde. Visando com este
movimento diminuir o poder de barganha das seguradoras. Apesar da introdução desse
modelo os custos assistenciais de Saúde não conseguiram parar de subir, pelo menos se
percebeu uma subida menor nos preços. Descobriu-se que as HMO não conseguiram num
sistema privado criar um ambiente de “competição administrada”, mesmo aumentando o
poder monopssônico, criaram-se muitas modalidades,formas de seguros, uma grande
quantidade de pacotes de serviços, que acabaram fragmentando-os de forma exagerada não
possibilitando desta forma uma redução expressiva de preços. O aumento na escala de
17
consumidores, não foi compensada devido ao aumento na escala dos seguros que para
conseguir praticando seus preços se fragmentaram em pacotes de serviços.
O Sistema Inglês de Saúde é Hibrido. A população pode optar por serviços Públicos
ou Privados. Porém o sistema Público tem a capacidade de atender a população em sua
totalidade. Oitenta e cinco por cento dos Ingleses (85%) utilizam apenas o sistema Público.
Na Inglaterra a NHS, National Health Service, é responsável por regular o Sistema de
Assistência Médica. O Sistema é Público, porém os médicos não são funcionários Públicos,
sendo assim o preço dos serviços eram estipulados pelos conselhos médicos, encarecendo
demais os serviços de Saúde. Desta forma no Governo de Margareth Tacher, adotou uma série
de medidas, para modernizar a Saúde. Criou-se um Sistema de Terceirização dos Hospitais,
para empresas Gestoras e os sistemas foram separados em duas instancias, Hospitais
especializados e Hospitais de Atendimento Básico. Desta forma separando-se procedimentos
de alta,média e baixa complexidade.Com essa especialização de atendimento e um constante
esforço da NHS, foram conseguidas expressivas baixas nos custos Hospitalares além da
diminuição do poder de barganha dos profissionais de Saúde na década de oitenta.Nas
décadas seguintes os custos voltaram a subir acima da inflação,porém de uma maneira mais
controlada do que no modelo Americano.
Tomando-se essas experiências internacionais como exemplo, visando melhorar o
sistema Público de Saúde foi permitido aos Governos Estaduais contratar instituições de
caráter privado com fim Público (Moraes A., 2001). Essas poderiam fazer parcerias com
Governo e através de contratos seriam estipuladas metas de atendimento e o pagamento seria
feito mediante ao número de procedimentos estipulados no Contrato. Poderiam ser feitos
contratos de Gestão ou Parcerias. Criam-se então no Brasil dois tipos de Organizações OSCIP
e O.S. As OSCIPs são limitadas pela lei e podem apenas exercer um papel de parceria não
podendo ser totalmente responsáveis pela Administração de uma Unidade de Saúde, porém
18
podem agir em âmbito Federal. As O.S têm papel mais abrangente, podem Gerenciar
hospitais, participar de programas sociais, projetos de meio-ambiente em parceria com
governo e escolas. As O.S foram criadas para trabalhar com questões que influenciam na
melhora do IDH, mas só podem agir na esfera Estadual. O Governo Estadual indica membros
que o representam, principalmente no papel de agentes fiscalizadores das atividades
contratadas.
Dentro da Saúde o modelo tem por objetivo utilizar a rede Hospitalar dos Estados e
Municípios para ganhar escala de atendimento, reduzir custos intermediando compra de
serviços de saúde.
2.2.2-Funcionamento da Organização Social
Segundo Drucker, F.P (1993) os Hospitais são empresas intensivas tanto em mão-de-
obra, quanto em investimento, ele próprio caracterizou os Hospitais como uma
“monstruosidade econômica”.
Os hospitais Públicos estão inseridos num ambiente complexo, com aumentos de
preços acima da inflação geral, para conseguir se posicionar frente ao mercado e se focar
numa estratégia de custos, precisam usar sua vantagem competitiva (Porter, M.,1986),
gerenciar melhor seus recursos e conseguir atrair os melhores talentos.
A administração direta do Estado não usa a vantagem de possuir uma larga rede de
Hospitais, podendo comprar medicamentos, materiais e contratar serviços médicos num maior
volume, com este movimento conseguiria ter redução de custos. Outro fator importante é criar
estratégias de alinhamento entre as unidades, fazendo com que estas consigam obter ganhos
ainda maiores. Por fim criar indicadores afins medir os resultados da Estratégia Corporativa
adotada (Kaplan, R.S; Norton, D.P, 2006).
19
2.3-QUALIDADE DA ASSISTÊNCIA MÉDICA:
A assistência médica tem por objetivo promover, manter e recuperar a saúde.
Classificar uma assistência adequada depende de muitos fatores não só ligados a qualidade de
atendimento mas também do estado de saúde do paciente.Para cada tipo de enfermidade há
um tipo diferente de tratamento,sendo que este tem como objetivo ser aplicado em
circunstâncias que venham a melhorar a vida das pessoas.
Quando uma vacina é administrada não apenas evita a ocorrência da doença mas
também previne certas incapacidades como é o caso da poliomielite.Já nas doenças
consideradas crônicas o controle e o acompanhamento pode evitar a morte e promover uma
vida sem limitações em determinados casos.
Para a OMS a qualidade dividi-se em três componentes: adequação, eficiência e
qualidade técnico científica. Adequação é definida como relação entre disponibilidade de
serviços e as necessidades da população. Seria a relação entre a quantidade de serviços de
saúde disponíveis e a distribuição espacial dos serviços e dos subgrupos populacionais.
Eficiência reflete o impacto dos serviços e seus custos. Já a qualidade refere-se ao nível de
conhecimento e tecnologia médica disponíveis.
A associação Americana de Saúde Pública buscou qualificar as dimensões que entende
por “boa assistência médica”:
1.acessibilidade
-acessibilidade pessoal
-distribuição espacial adequada dos serviços
-adequação quantitativa
2.qualidade
-competência dos profissionais
-aceitabilidade pessoal
20
-adequação quantitativa
3.Continuidade
-assistência personalizada
-assistência sanitária integrada
-coordenação dos serviços
4.Eficiência
-Financiamento equitativo.
-compensações econômicas adequadas.
-administração eficiente.
De acordo com o Instituto de Medicina os conceitos-chave da definição de “boa
assistência médica” ou qualidade da assistência, reconhece três temas centrais:
1. Uso desnecessário ou inadequado de serviços ou prestação em excesso de serviços
adequados;
2. Subtilização de serviços necessários, eficazes e adequados;
3. Faltas nos aspectos técnicos e interpessoais da assistência.
2.3.1-O enfoque de resultados
O fundamento da análise da qualidade a partir do enfoque de resultados esperados é
claro. O objetivo da assistência de saúde sanitária ou hospitalar consiste em curar, tratar e
parar a progressão de determinada enfermidade, o êxito desses objetivos devem ser medidos.
Se o resultado é favorável não é tão importante que se conheça os meios utilizados para sua
obtenção.
Os resultados utilizados em relação ao controle da qualidade podem se classificar ao
longo de dois eixos: a)se os resultados foram observados uma vez prestada a assistência (a
posteriori) ou se foram explicitados como resultados esperados com anterioridade (a priori) e
21
b) se os resultados são comuns a todas as doenças ou específicos de apenas uma. Os
resultados gerais são aceitáveis quando se quer avaliar a qualidade do sistema sanitário em
seu conjunto ou de uma parte substancial do mesmo, exemplificando ,um programa de
assistência materno-infantil.
A questão dos resultados observados versus resultados esperados relaciona-se com a
intervenção dos profissionais de saúde em estabelecer um determinado tipo de resultado como
padrão. Assim leva-se em consideração a habilidade dos profissionais em manipular a
tecnologia disponível em um momento para alcançar o resultado desejado, evitando o
resultado desfavorável, que em saúde tem a morte ou a complicação do estado de um
paciente.
Na revisão do Escritório de Avaliação Tecnológica do Congresso Norte-Americano
entre oitos tipos de métodos selecionados como ideais para avaliar a qualidade da assistência
médica dois se referem a resultados: o exame das taxas de mortalidade hospitalar e a
incidência de efeitos adversos.
Indicadores de Qualidade de Assistência Avaliados pelo Escritório de Avaliação
Tecnológica,por tipo de Prestador
Médicos
Efeitos adversos.
Ações disciplinares formais.
Sanções por revisão de auditores.
Compensações por má prática.
Avaliação de Desempenho dos Médicos.
Volume de Serviços prestados.
Especialização dos médicos.
Avaliação pelos pacientes.
Indicadores de Qualidade de Assistência Avaliados pelo Escritório de Avaliação
Tecnológica,por tipo de Prestador
Hospitais
Eventos adversos.
Sanções por revisões de auditores.
Volume de Serviços.
22
Abrangência dos serviços do hospital.
Avaliação dos pacientes.
De acordo com Hammermeister ET AL
“parece haver um consenso no que diz respeito a
importância de se analisar outros resultados além da
mortalidade e morbidade.Contudo a escassez de
trabalhos publicados que utilizem situações gerais de
saúde ou comprometimento funcionais como resultados
indicam que tal medida é mais difícil de ser efetuada e
interpretada.Avaliação da situação de saúde baseada
na utilidade tem inúmeros atrativos mais a experiência
com esta técnica é limitada...”
O autor citado acima se sente divido em sua opinião sobre a utilização de indicadores
de resultados. Este reconhece que os resultados são centrais à definição de qualidade de
assistência. Além disto estes indicadores estão menos sujeitos a vícios do que outras medidas
baseadas em consensos dos peritos.Por outro lado, a maior parte dos estudos utiliza apenas a
mortalidade como um único resultado,poucos utilizando morbidade,status funcional,sanitário
ou psicossocial. As dificuldades de se ajustarem resultados à gravidade das doenças, à co-
morbidade e outros fatores de risco relacionados aos pacientes é grande. “É provável que uma
porção significativa da avaliação de resultados de qualquer tratamento para qualquer doença
seja desconhecido”(apud Noronha de,C.José;2001).
2.3.2-Nível de Agregação dos dados
A discussão em torno do nível de agregação dos dados aponta para duas estratégias
para calcular as taxas de mortalidade: 1) o nível de agregação é o hospital- incluindo todas as
internações ocorridas no hospital em um determinado período de tempo, e 2)o nível de
agregação é um diagnóstico ou procedimento específico, incluindo as internações referentes a
23
procedimentos médicos ou categorias específicas de diagnósticos, ocorridas no hospital em
um determinado período de tempo.
As análises que usam o hospital como nível de agregação tem sido capazes de explicar
melhor a variação da mortalidade entre serviços do que as que trabalham com uma
enfermidade específica. Quando os hospitais foram analisados explicaram de 35% a 93% da
variação observada entre serviços. Esse resultado deve-se ao fato de que é observada uma
menor variação aleatória usando dados de um hospital (OTA). Entretanto,em estudos mais
recentes,prevalece a opção pela desagregação dos dados de procedimentos ou diagnósticos
para melhorar a validade do indicador.
Devemos considerar que a morte é um evento relativamente raro (apud Noronha
de,J.Carvalho;2001),desta forma ao analisarmos as taxas de mortalidade o número de
pacientes que morrem durante ou imediatamente após a hospitalização pode ser muito
pequeno.Especialmente em faixas etárias mais jovens.Assim,para reduzir esta limitação,
vários estudos agregam internações de muitos anos para o cálculo de suas taxas de
mortalidade.
2.3.3- Ajuste de risco da taxa de mortalidade
A seleção de variáveis para o ajuste da taxa deve ser baseada inteiramente nas
características dos pacientes, excluindo-se as características institucionais. Também é
essencial ajustar atributos dos pacientes anteriores à assistência, que podem influenciar no
resultado. Para serem feitas comparações entre serviços e prestadores é necessário o ajuste
pelos fatores de risco de morrer dos pacientes.
A idade tem sido utilizada como uma das variáveis de controle da gravidade do
paciente, pois existe uma associação clara entre idade e risco de morte (OTA). A idade pode
ter um efeito independente dos outros atributos,principalmente para paciente acima dos
24
oitenta anos,pois estes diferem fisiologicamente dos outros grupos e por isso são considerados
um grupo especial.Desta forma para o ajuste do risco é necessário que se utilizem faixas
etárias.
O sexo também é freqüentemente utilizado no ajuste das taxas de mortalidade
hospitalar, apesar de ser uma das variáveis com menor influência ao risco de morrer é de fácil
obtenção, além de determinadas doenças afetarem mais um sexo do que outro, como no caso
de cirurgia coronariana ou infarto miocárdio. Por isso o ajuste por sexo é importante.
Na ausência de análises clínicas detalhadas o tipo de admissão pode ser utilizado
como uma Proxy da gravidade das condições clínicas do paciente. Esta variável incorpora
informações, como se a internação foi eletiva ou de emergência, se o paciente veio transferido
de outra instituição. Em geral pacientes que tiveram uma admissão eletiva apresentam
melhores prognósticos do que aqueles que são transferidos ou admitidos por emergência.
Devemos frisar que pacientes transferidos de hospitais crônicos, via de regra, são casos graves
ou terminais e, portanto, têm maior risco de morrer.
2.3.4-Uso das taxas de mortalidade hospitalar como indicador de resultados
As taxas de mortalidade hospitalar expressam o risco dos pacientes morrerem durante
sua hospitalização e podem refletir circunstâncias relacionadas com a qualidade do
atendimento recebido. Este indicador parte do pressuposto de que uma parte das mortes pode
ser evitada devido a condições relacionadas com o cuidado à saúde. Fatores passíveis de
controle como uso inadequado de medicações, falhas resultantes da má gestão ou supervisão,
erros cirúrgicos, altas e transferências precoces e infecção hospitalar, podem contribuir para
elevação deste indicador. A diferença nas taxas de mortalidade pode servir como uma forma
valida de comparação entre bons e maus prestadores de serviços de saúde.
25
Os Estados Unidos são os que mais utilizam taxas como medidas de resultado, a
legislação imposta obriga que todos os Hospitais que prestam assistências aos beneficiários
dos programas de Governo Medcare (programas destinados às pessoas com mais de 65 anos e
doentes renais em fase terminal) e Medicaid (programa de saúde para a população abaixo da
linha de pobreza), (apud Travassos C. et al.,1999; Blumberg,1986; Fotler,1987; Chassin et al.)
as divulguem. A partir de 1986 o Health Care Financing Administration (HCFA), órgão
federal que administra estes sistemas passou a divulgar dados sobre a taxa de mortalidade
hospitalar. Essas taxas foram utilizadas para identificar os hospitais com os possíveis
problemas na qualidade do serviço prestada aos pacientes. Os Estados seguiram orientação
semelhante, exemplo disso foi o monitoramento da mortalidade, implantado pelo Estado de
Nova York (apud Travassos C. et al.,1999; Cleves & Golden, 1996; Localio, 1997; New York
State Departament of Health,1997).
As primeiras divulgações sofreram grandes críticas e ao longo dos anos foram
introduzidas mudanças metodológicas na análise das taxas de óbitos hospitalares como a
desagregação por grupos de diagnóstico. A tendência de avaliar os serviços através da
divulgação desta taxa foi adotado em 1988 na Inglaterra (apud Travassos C. et al., Kind;
Mant,1995). Em 1994 o sistema Nacional de Saúde da Inglaterra (NHS), publicou as taxas de
mortalidade hospitalar na Escócia. A partir de 1997 a NHS passou a divulgar vários
indicadores dos seus Hospitais. Algumas instituições hospitalares na Alemanha produziram
relatórios detalhados sobre óbitos ocorridos naqueles hospitais (Ed.1993).
Nesta avaliação precisamos frisar que a atenção deve estar voltada para as mortes
evitáveis caso alguma das hipóteses levantadas sobre os erros no processo fossem
identificadas. Salientando ainda que todo paciente que dê entrada num sistema hospitalar tem
a probabilidade de vir a falecer. Os problemas na qualidade do processo aumentam o risco de
óbito (Travassos C. apud Rosen, 1987; Dubois & Brook, 1988). Os estudiosos desse assunto
26
discutem várias metodologias para aplicação do conceito. Há questões sobre os tipos de
patologia envolvida para a demonstração da taxa, problemas relacionados tanto com os
denominadores como com os numeradores. Por exemplo, pacientes com doenças tratáveis
(pneumonias), uma taxa baixa pode refletir um bom atendimento, em contraponto existem os
doentes em estado terminal de neoplasias (câncer), neste caso a morte é fator inevitável. Neste
ultimo caso a taxa não indicará a qualidade do atendimento.
2.3.5-Lista de causas de mortes evitáveis
As mortes por causas evitáveis ou reduzíveis são definidas como aquelas preveníveis,
total ou parcialmente, numa determinada época considerando-se a tecnologia disponível e as
ações efetivas de serviços de saúde que estejam acessíveis a população num determinado
momento e local.
Muitos estudos foram publicados a respeito deste conceito, na década de 1960
Mckeown já defendia que o cuidado em saúde explicava apenas em parte a redução da
mortalidade das populações, usou como exemplo o declínio da mortalidade por tuberculose ao
longo do século (1848 a 1954).Esse declínio seria decorrente da melhoria da qualidade de
vida das pessoas ao invés da introdução do acesso a antibióticos e a imunização,já que a
disponibilidade destes últimos ocorreu após a redução observada. Recentemente muitos
autores não deixam de admitir o papel protetor da melhoria das condições sócio econômicas;
porém defendem que há contribuições inegáveis a serem imputadas pela melhoria de acesso a
Saúde.
O conceito de “mortes evitáveis” foi revisto por Malta e Duarte, bem como o seu uso
como ferramenta útil para monitoramento do impacto das ações de saúde sobre o risco de
morte das populações. Suárez-Varela conceituam a morte evitável como “aquelas causas de
27
óbitos cuja ocorrência está intimamente relacionada à intervenção médica”, sugerindo que
um determinado grupo de óbitos não deveria ocorrer devido à possibilidade de prevenção,
tratamento do agravo ou condição que o determina. Rutstein e colaboradores desenvolveram
na década de 1970 uma metodologia para mensuração da qualidade do cuidado médico, pela
qual se contabilizam os óbitos desnecessários ou preveníveis. Assim foram propostas listas de
causas de morte em concordância com referenciais, avanços na intervenção médica e
realidades locais.
Assim, podemos afirmar que a morte evitável pode derivar, em algum grau, como
indicador sensível à qualidade da atenção a saúde prestada pelo sistema de saúde. Além da
pertinência do conceito de “mortes evitáveis” ou evitabilidade, seu uso pelas metodologias de
monitoramento são muito úteis nas análises de suas tendências temporais e comparações de
suas probabilidades estimadas entre municípios. Apesar da extensa produção científica sobre
este tema em nível mundial,no Brasil, essa produção é ainda limitada, carece de
sistematização conceitual e demanda revisão de causas de morte evitáveis, sob o ponto de
vista nacional do S.U.S. Desse ponto de vista foi elaborada uma lista Brasileira de mortes
(total ou parcialmente) preveníveis por ações do setor de Saúde,porém há espaço para o
debate do conceito pela sociedade e suas instituições competentes.
Grupos de idade a serem abordados:
A metodologia adotada para produção da lista objetivou adaptar os estudos anteriores
a realidade brasileira. O ponto comum de partida de pesquisas em saúde consiste em separar
as populações por idade e sexo. Assim a lista proposta abordou dois grupos de idade, abaixo
dos cinco anos e entre 5 a 75 anos. Estudos mais conservadores, principalmente aqueles
28
realizados nas décadas de 1980 e 1990 adotaram o limite superior de idade como 65 anos.
Trabalhos mais recentes adotam 75 anos como limite superior.
Perspectiva da atenção à saúde adotada como referencia para a lista de causas de mortes
evitáveis:
A lista adotada para mortes evitáveis foi realizada pela Secretária de Vigilância em
Saúde do Ministério da Saúde em duas oficinas de trabalho ocorridas em 2004 e 2005. Essas
oficinas ocorreram na 4º e 5º EXPOEPI (Mostra de Experiências bem sucedidas de Prevenção
e Controle de Doenças.
Trabalhou-se na lista por subgrupos de idade. Para o subgrupo em morte de crianças
menores de cinco anos foi adotada a lista de Ortiz; Tobias e Jackson. Para a morte de 5 a 75
anos foi adotada a lista de Tobias e Jackson.
A lista de Ortiz foi escolhida por ter sido elaborada por técnicos da Fundação Sistema
Estadual de Análise de Dados de São Paulo, esta é utilizada por equipes locais de forma
rotineira, além de estar inserida na Programação Pactuada Integrada da Atenção Básica a
Saúde. Já a opção pela lista de Tobias e Jackson deu-se em função da revisão realizada por
Malta e Duarte. Esta ultima trabalha com causas para as quais existem maiores evidências de
evitabilidade reduzindo assim o número de doenças na lista.
Diretrizes Acordadas para elaboração da lista:
1 )Pactuação de uma lista voltada a realidade Brasileira
2 )Inclusão de óbitos evitáveis a luz da tecnologia disponibilizada pelo S.U.S
3)Priorização de causas de óbitos que fossem sensíveis a atenção e ao cuidado à saúde;
29
4)Construção de uma lista que possibilitasse estudos a realidade Brasileira,suas macroregiões,
que evitasse recortes não disponíveis nos sistemas de informações sobre mortalidade,exceto
quando absolutamente indispensáveis;
5)Para o caso de óbito infantil,recomendação da investigação do óbito para melhor definição
de sua evitabilidade;
6)Valorização das causas mais freqüentes (incidentes);
7)Doenças que mesmo com baixa incidência,indicam falhas na assistência(por
exemplo,doenças de notificação compulsória,óbitos por causas maternas);
8)Inclusão como elemento analítico,das causas mal-definidas de óbitos,para(i) aferir a
qualidade das informações sobre mortalidade e de possíveis vieses de informação na análises
de causas evitáveis e (ii)construir um indicador que avaliasse a qualidade da assistência a
partir da discriminação das causas mal-definidas de óbitos com e sem assistência médica na
base de dados.
Os indicadores de evitabilidade são importantes a medida que permitem aos estudiosos
medir a efetividade dos serviços de saúde,pois seu acompanhamento permite levantar
hipóteses sobre a performance desses em determinada área geográfica.A proposta aqui feita
por Malta e Duarte ainda abre espaço para a melhoria e a construção de novas listas futuras
conforme a evolução tecnológica e expansão dos serviços de saúde.
Lista de Causas 1.1 Reduzíveis por ações de imunodepressão
Tuberculose(A15 a A19;B90)
Tétano Obstétrico (A34)
Outros tipos de tétano(A35)
Poliomelite aguda(A80)
Sarampo(B05)
HepatiteB(B16)
Meningite por Haemophilus
30
1.2 Reduzíveis por ações adequadas de promoção a saúde,
prevenção,controle e atenção as doenças de causas infecciosas
Doenças diarréicas(A00 a A09)
HIV aids(B20 a B24)
Hepatites (B15 a B19,exceto B16)
Sífilis,gonorréia e outras doenças sexualmente transmissíveis
(A50 a A59;A63 a A64;N70 A N73.5;N73.8 A N73.9;N75;N76)
Outras infecções (A23 a A26;A28 a A32;A38;A39;A40;A41;A42;A46;A69.2;J020;J030;B50 a B54;G00.1 a G00.9;G01)
Febre reumática Aguda(100 a 109) Infecções respiratórias incluindo pneumonia e Influenza(J00;J01;J02.8;J03.8;J03.9;J04;J05;J06.0;J10 A J22)
Infecções músculo-esqueleticas(L02 a L08)
Outras doenças de notificação compulsória;
peste(A20);tularemia(A21);carbuncúlo(A22);leptospirose(A27);hanseníase(A30);
febre maculosa(A77);raiva(A82);dengue(A90);febre do Nilo(A92.3);
febre amarela(A95);hantavirose(A98.5);varíola(B03);leishmaniose(B55);
chagas aguda(B57.0;B57.1);e esquistossomose(B65)
1.3 Reduzíveis por ações adequadas de promoção a saúde;
prevenção,controle e atenção a doenças não transmissíveis
Doença de Chagas(B57.2)
Doença de Hodkin(C81)
Tireotoxicose,hipotireoidismo e deficiência de iodo(E01 A E05)
Hipotireoidismo congenito,transtornos androgenitais congênitos por deficiência enzimática;
fenicetonúria clássica;galactosemia(E00;E25.0;E70.0;E74.2)
Diabetes(E10 a E14)
Deficiências nutricionais e anemias carenciais(E40 a E46;E50 a E64;D50 a D53)
Desidratação(E86)
Psicose alcoólica e outros transtornos derivados de alcoól(F10;I42.6;K292;K70)
Varizes esofageanas(I85)
Eplepsia(G40;G41)
Doença Hipertensiva(I10 a I13)
Arteriosclerose(I70)
Bronquite Crônica e enfizema(J40 a J43)
Asma(J45 a J46)
Ulcera Gástrica duodenal(k25 a k28)
Apendicite(K35)
Doenças pulmonares devidas a agentes extenos(J60 a J70)
Obstrução Intestinal e hérnia(k40 a k46;k56)
Transtornos da vesícula biliar(K80 a K83)
31
2.3.6- Tempo de Internação
Os autores que desenvolveram estudos neste campo, não têm consenso sobre o
intervalo de entrada e saída do paciente para o cálculo da taxa. Segundo Claudia Travassos
em Mortalidade Hospitalar como Indicador de Qualidade, Jencks e colaboradores (1988),
apontaram cinco princípios para defender o uso do período de internação hospitalar como
medida ideal para ajustar a taxa e medir a qualidade em atendimento; 1) a diferença no tempo
pode refletir parcialmente as diferenças entre as necessidades médicas dos pacientes; 2)
permanências hospitalares mais prolongadas podem refletir problemas quanto ao tratamento
do paciente; 3)Nos casos em que paciente permanecer por tempo muito prolongado(coma),
não contabilizar o evento,pois não refletirá exatamente responsabilidade sobre os cuidados; 4)
Fixar intervalos de tempo para entrada do paciente e saída não é justo, pois os médicos tem
pouco controle sobre seus pacientes após sua saída do hospital; 5) medir taxas de mortalidade
durante o período de internação pode ser mais factível, mais fácil e menos oneroso.
2.3.7 - A gravidade do caso
Diferença entre os casos entre hospitais podem ocorrer devido a: 1)complexidade
tecnológica; 2) hospitais que preferencialmente admitem pacientes menos graves; 3) diferença
nos critérios de hospitalização; 4)características da oferta de serviços.
Pacientes podem ser diagnosticados com a mesma patologia, mas em diferentes
estágios, o mais importante para classificar a gravidade de um paciente, está em estabelecer
32
regras que usem o seu quadro clínico na admissão. Assim poderão ser feitos diagnósticos mais
precisos, sobre a sua condição física e a patologia em que a pessoa se encontra. As patologias
associadas aumentam a gravidade do caso. Segundo Des Harnais et al.(1988) é necessário
avaliar o paciente segundo o diagnóstico principal (patologia em que se encontra no momento),
com os diagnóstico secundário (comorbidades, problemas de diabetes,pressão alta).Além destas
deve haver um terceiro diagnóstico, relacionando-se a iatrogenia (complicações) após a
internação do paciente. Para que não ocorra uma dificuldade de exclusão das diversas causas do
quadro, deve-se fazer o diagnóstico principal na admissão do paciente (Travassos, C. et al.,
1999, apud Grienfield et al.,1988).
2.3.8-Aumento do número de profissionais e evolução da mortalidade por causas
Evitáveis.
Partindo do mesmo princípio abordado anteriormente podemos levantar a hipótese de
que a expansão dos serviços de saúde voltados a população são capazes de reduzir as mortes
evitáveis.
Num estudo realizado em por Schoci J. Maria sobre 11 causas de mortes evitáveis, foi
observado que no conjunto dos óbitos, as causas evitáveis apresentaram tendência mais rápida
de quedas do que outras causas. No período de 1980 a 1993 as causas evitáveis tiveram uma
redução de 39% enquanto as outras causas reduziram 16%.
Essa redução pode ser atribuída ao aumento do número de profissionais de saúde. O
estudo aqui citado demonstrou que quando comparamos o número de profissionais e de
unidades com a evolução dos óbitos por causas evitáveis, óbitos totais e as outras causas
percebe-se que caminham em sentidos opostos: as causas evitáveis declinam mais
acentuadamente com o número de profissionais e de serviços de saúde.
33
Ressaltamos que este argumento só deve ser utilizado quando observamos que as
condições gerais de vida desta população são as mesmas. Sendo assim pode-se inferir que o
declínio da mortalidade por causas não evitáveis reflete a influência do meio ao qual a
população está inserida. Fatores ambientais, econômicos,comportamentais e genéticos
influenciam na queda, a diferença dessas causas e das causas evitáveis é indicativo da
intervenção dos serviços de saúde (apud Gil e Rathwell,1989). Poikolan e Eskola (1986),
realizaram um estudo na Finlândia e observaram que o argumento citado demonstrou que
50% do declínio na mortalidade por causas evitáveis pode ser atribuído diretamente aos
serviços médicos.
2.4- MÉTODOS QUANTITATIVOS:
2.4.1- Anova Two Away
Análise de Variância (ANOVA) de fator único, tem por objetivo analisar a diferença
entre as médias aritméticas dos grupos. O procedimento ANOVA é utilizado em modelos
completamente aleatórios. Apesar de parecer um termo usado erroneamente (pois o objetivo é
analisar diferença ente médias aritméticas), a Análise de Variância acontece quando são
analisadas as variações de dados entre grupos e dentro dos grupos.Desta forma são retiradas
conclusões sobre as possíveis médias aritméticas.A variação dentro do grupo é considerada
como erro experimental, a variação entre os grupos é atribuída a efeitos de tratamento.
(Levine; D.M et al, 2002).
Para a realização de ANOVA, admite-se que as medidas das populações são aleatórias
e independentes, seguem uma distribuição normal e possuem iguais variâncias.
34
A análise de variância para dois critérios de classificação é utilizada para testar
simultaneamente a diferença entre médias. Para a utilização de Anova two-away devemos
considerar duas fontes de variação.(Medeiros ET AL,2008).
Admitem-se dois fatores (variáveis independentes). A variável de estudo (variável
dependente) é observada em cada cela, combinação dos tratamentos do fator 1, e dos blocos
fator 2. Tem-se uma tabela “k” colunas “L” linhas,ou seja, K.L = n observações.(Martins A.
Gilberto;Fonseca S.Jairo,2008).
No caso de ANOVA fator duplo, três testes diferentes são feitos:
1) Testar a hipótese de nenhuma diferença ao fator A contra a hipótese alternativa H0:𝜇1 =
𝜇2 = ⋯ = 𝜇𝑙
H1:nem todas µj são iguais
Usa-se Fcalc = MQA/MQR
Quando Fcalc>Fs(g.l numerador=c-1,g.l denominador=lc(n´-1) e risco inteiro),rejeita-
se hipótese nula.
2) Testar a hipótese de nenhuma diferença ao fator B contra a hipótese alternativa H0:𝜇1 =
𝜇2 = ⋯ = 𝜇𝑐
H1:nem todas µj são iguais
Usa-se Fcalc = MQB/MQR
Quando Fcalc>Fs(g.l numerador=c-1,g.l denominador=lc(n´-1) e risco inteiro),rejeita-
se hipótese nula.
3) Testar a hipótese de nenhuma iteração dos fatores A e B
H0:𝐴 𝑖𝑡𝑒𝑟𝑎çã𝑜 𝑑𝑒 𝐴 𝑒 𝐵 é 𝑖𝑔𝑢𝑎𝑙 𝑎 0
H1:A iteração de A e B não é igual a 0
35
Usa-se Fcalc = MQAB/MQR
Quando Fcalc>Fs(g.l numerador=c-1,g.l denominador=lc(n´-1) e risco inteiro),rejeita-
se hipótese nula.
A medida que aumentam os níveis de cada fator e o número de réplicas em cada
célula mais complexos ficam os cálculos. Por isso é muito comum a utilização de
softwares de estatística para a execução dos cálculos aqui demonstrados. (Medeiros
ET AL ,2008).
2.4.2-Teste de Sheffé
Neste estudo utilizamos a Anova two-away, onde o fator A são as taxas de
mortalidade e o fator B é o tempo.
O método de análise de variância indica aceitação ou rejeição da hipótese de
igualdade das médias.Se H0 for rejeitada, pelo menos uma das médias é diferente das
demais.Surge,contudo, a questão: Quais as médias devem ser consideradas? (Martins,
A. Gilberto de;Fonseca,J. Simões; 2008).
Quando queremos ter a resposta para questão levantada, podemos utilizar
alguns testes, vamos utilizar o teste de Sheffé. Segundo esse procedimento, devem ser
consideradas distintas entre si, as médias µa e µb, ao nível de significância adotada.
2.4.3- Regressão Múltipla Linear:
O modelo de Regressão Linear Múltipla, é uma função em que a variável dependente
Y é uma função linear de n variáveis (X1,X2.....Xn) não relacionadas entre si.
36
Este admite a hipótese de haver uma relação linear entre o valor médio da variável
dependente Y e as variáveis independentes X. (Medeiros ET AL,2008). Este também pode ser
descrito como uma extensão do modelo de Regressão Linear, porém existem diversas
variáveis explanatórias (X1,...Xn), então é assumido uma relação linear entre cada variável
explanatória e a variável dependente.O modelo de regressão Múltipla pode ser representado
da seguinte maneira:
Modelo de Regressão Múltipla com k variáveis independentes:
Yi=β0 + β1xi + β2x2i + β3x3i+……+ βkxki + εi
Onde:
β0= Interseção de Y
β1= inclinação em relação a variável xi, mantendo constantes as variáveis x2,x3,.....,xk
β2= inclinação em relação a variável x2, mantendo constantes as variáveis x1,x3,.....,xk
βk= inclinação em relação a variável Xk, mantendo constantes as variáveis x1,x2,x3.....,xk-1
εi = erro aleatório em Y, para a observação i
A Regressão Linear Múltipla tem de obedecer às premissas dos modelos lineares. As
três premissas da regressão são a Normalidade dos Erros, Homocedasticidade e a
Independência dos erros.
Normalidade
A premissa normalidade requer que o erro em torno da linha de regressão seja
distribuído de forma normal para cada valor correspondente a X. Enquanto a distribuição
dos erros em torno da linha de regressão não for extremamente diferente de uma
37
distribuição normal, inferências sobre a linha de regressão e sobre os coeficientes de
regressão não serão seriamente afetadas. (Levine; D.M et al., 2002).
Homocedasticidade
Esta premissa requer que a variação em torno da linha seja constante para todos os
valores de X. Isto significa que os erros variam na mesma proporção. Está premissa é
importante na utilização do método dos mínimos quadrados para determinar os coeficientes
de regressão. Quando os pontos se afastam demasiadamente, métodos de transformação de
dados podem ser aplicados.
Numa análise gráfica para avaliação do modelo, deve-se perceber que se há algum
efeito de dispersão, exemplificando se num eixo XY a variabilidade dos resíduos cresce à
medida que X se torna maior, então a premissa da Homocedasticidade foi violada, indicando
que há falta de homogeneidade nas variâncias Y, em cada nível de X. (Levine; D.M. et al.,
2002).
Independência dos Erros
A independência dos Erros requer que os erros em torno da linha de regressão sejam
independentes para cada valor X. Quando os dados são coletados ao longo de um período de
tempo esta premissa se faz muito importante. Nestas situações, os erros para um determinado
período de tempo são freqüentemente correlacionados com aqueles relativos ao período
anterior.
Essa premissa é geralmente violada quando os dados são coletados ao longo de um
período seqüencial de tempo, uma vez que um resíduo, em qualquer ponto individual no
tempo, pode ter a tendência de similaridade em pontos adjacentes no eixo tempo. Esse padrão
38
é conhecido como autocorrelação. Quando um volume substancial de autocorrelação se
encontra presente em um conjunto de dados, a validade do modelo pode ficar comprometida.
(Levine; D.M. et al, 2002).
Análise dos Resíduos
O método gráfico conhecido como análise dos resíduos, é desenvolvido para avaliar se
o modelo de regressão ajustado aos dados é um modelo apropriado.
A análise dos resíduos permite uma avaliação gráfica visual. Se o modelo for
apropriado não existirá uma relação entre os valores correspondentes de Xi e os resíduos.
Quando há a presença de um padrão não linear nesta observação, o modelo linear não
representa o modelo ideal, desta forma deve-se fazer a transformação nos dados a fim de se
ter o ajuste adequado para análise final pretendida. (Levine; D.M. et al., 2002).
Multicolinearidade
A Multicolinearidade é o problema ocasionado quando num modelo de Regressão
linear múltipla, as variáveis explanatórias independentes são fortemente correlacionadas
entre si.
Quando as variáveis estão fortemente correlacionadas, elas prejudicam o modelo, pois
não acrescentam novas informações e fazem com que os coeficientes de regressão das
variáveis correlacionadas flutuem drasticamente. Para evitar problemas de parcimônia e
redundâncias, devemos medir a colinearidade utilizando o “variation inflaction factors”
(VIF), para cada variável independente.
O VIF é definido por:
VIF = 1/1- Rj²
Onde Rj² representa o coeficiente de determinação múltipla para a variável explanatória Xj
com todas as outras variáveis X.
39
VIF deve ser menor que 10, quando ele ultrapassar este valor significa que existe demasiada
correlação entre as variáveis Xj e as outras variáveis explanatórias. (Levine; D.M et al., 2002).
Autocorrelação
Detectar a autocorrelação em um conjunto de dados corresponde a colocar os resíduos
em um gráfico, na ordem seqüencial de tempo. Caso o efeito autocorrelação se faça presente,
um padrão aparente será prontamente identificado.
Podemos identificar o efeito de autocorrelação através da Estatística de Durbin-
Watson.
Essa estatística mede a correlação entre cada resíduo e o resíduo correspondente ao
período de tempo imediatamente antecedente aquele de interesse. A estatística de Durbin-
Watson D, encontra-se definida na equação:
A principal questão ao se utilizar a Estatística de Durbin-Watson, diz respeito a
determinar quando a correlação é grande o suficiente para a Estatística D se posicione
suficiente abaixo de 2 e, dessa forma, concluir que existe uma significativa autocorrelação
positiva. O fato de D ser significativo depende do número de variáveis independentes k e o
número de observações analisadas n. (Levine; D.M ET AL ,2002).
Transformações de variáveis
Transformamos as variáveis, pois em nossa investigação os dados podem não estar
compatíveis com as exigências da análise pretendida. Neste caso estamos levando em
consideração as premissas vistas anteriormente.
40
Uma variável pode não ser normalmente distribuída, uma exigência distribucional
para diferentes análises.
O espalhamento das observações em cada um dos vários grupos pode ser diferente
(variância constante é uma suposição sobre um parâmetro na comparação de médias usando-
se o teste t e a análise de variância).
Duas variáveis podem não ser linearmente relacionadas (linearidade é uma suposição
em muitas análises de regressão).
É sempre útil transformar nossos dados para satisfazer às suposições subjacentes as
técnicas estatísticas propostas. (Petrie,A.; Sabin, C.;2007).
Eliminação Backward
Método de seleção de variáveis para inclusão no modelo de regressão que começa
incluindo todas as variáveis independentes no modelo e então elimina as que não oferecem
uma contribuição significativa para a previsão. (Hair; J.R ET AL, 2005)
Estimação Stepwise
Método de seleção de variáveis para inclusão no modelo de regressão que começa
selecionando o melhor preditor da variável dependente.Variáveis independentes adicionais
são selecionadas em termos de poder explicativo incremental que podem acrescentar ao
modelo de regressão.Variáveis independentes são acrescentadas à medida que seus
coeficientes de correlação parcial são estatisticamente significantes. Variáveis independentes
também podem ser eliminadas se seu poder preditivo cair para um nível não significante
quando uma outra variável independente for acrescentada ao modelo. (Hair; J.R ET AL,
2005)
41
2.4.4- Análise de Séries Temporais
Série temporal, também denominada série histórica, é uma seqüência de dados obtidos
num intervalo regular de tempo durante um período específico. Na análise de um série
temporal, primeiramente deve-se modelar o fenômeno a ser estudado, a partir daí, descrever o
comportamento da série, fazer estimativas e por ultimo avaliar quais fatores que influenciaram
o comportamento da série, buscando definir relações de causa e efeito entre duas ou mais
séries (Latorre, M.R.D.O.; Cardoso, M.R.A ,2001).
As séries temporais após a formulação do modelo matemático, obtido pela seleção de
classe de modelos identificadas como apropriadas para essa representação e subseqüente
estimação de seus parâmetros, é possível utilizá-lo para testar alguma hipótese ou teoria a
respeito do mecanismo gerador do processo estocástico e realizar a previsão de valores
futuros da série temporal. (Mueller,A.,1996; apud Granger, 1977; Nelson,1973).
2.4.5-Construção do modelo com SPSS versão 18.
O SPSS é um software que utiliza modelos automáticos estatísticos sofisticados que
ajustam os dados das séries históricas ao melhor modelo de previsão. Este também tem a
opção de utilizar a Regressão Múltipla Linear, assim ele é capaz de ajustar as séries, fazendo
as devidas transformações nas variáveis dependentes. O software também é capaz de avaliar
as relações entre a variável dependente e as demais variáveis independentes utilizando vários
procedimentos como “Forward”, “Backward”, “Stepwise”. O método “Stepwise” soma e
subtrai as variáveis de maneira automática, somando variáveis significativas e eliminando as
redundantes, aquelas que estão fortemente correlacionadas e prejudicam o modelo. Desta
42
forma eliminando a probabilidade de existência de multicolinearidade quando a escolhemos
Etapas para a construção do modelo em SPSS 18
1-Importar os dados das séries históricas para o SPSS;
2-Entrar no modulo de Análise;
3-Escolher a regressão linear;
4-Escolher “model fit”, que ajusta o modelo as premissas do modelo de Regressão Multipla
Linear, ajustando-o para que nenhuma premissa do modelo seja violada;
4-Selecionar a variável depende e as variáveis independentes;
5-Selecionar o método de regressão a ser utilizado (Stepwise,Backward,Forward);
6-Selecionar a disposição dos resultados, sumario da regressão, Anova, coeficientes da
regressão e testes de Durbin Watson
7-Selecionar opções de plotagem de gráficos que comprovem as premissas da regressão
múltipla linear e estimar intervalo de confiança;
8- Rodar a previsão e analisar os dados;
43
3 MODELOS E HIPOTESES
3.1- MODELOS EXPLICATIVOS DA TAXA DE MORTALIDADE:
As variáveis mais freqüentemente utilizadas para ajustar o perfil de casos tratados são:
idade, raça, sexo, fonte de financiamento, tipo de seguro saúde, realização de procedimento
cirúrgico e tipo de admissão (Blumberg,1987; Greenfield Et al;1988).
Segundo Fink (1989),há 4 linhas de pesquisa para avaliar quais são as variáveis
determinantes para se utilizar a taxa de mortalidade como medida de eficiência hospitalar.
1)tamanho e volume de serviços produzidos afetam a qualidade da assistência;
2)características dos médicos e dos hospitais explicam variações nas taxas de
mortalidade;
3)características dos pacientes;
4)estudos comparativos entre hospitais universitários e hospitais que não envolvem
atividades de pesquisa e ensino.
Os estudiosos afirmam que apesar de resultados contraditórios, foi demonstrado que o
volume de procedimentos é negativamente associado com a mortalidade, ou seja, ela cai
conforme o número de procedimentos aumenta. O grau de organização e comunicação do
corpo clínico, a experiência e o grau de especialização também estão associados a melhorias
(Travassos et al.,1999; apud Lee Et al;1957;Khun Et al;1994). Os Hospitais sem fins
lucrativos (Travassos et al.,1999; apud Burns ET AL, 1993; Shapiro Et al;1993). Os hospitais
com maior estabilidade financeira (Travassos et al.,1999; apud OTA, 1988).
44
3.2- VARIÁVEIS
3.2.1- A variável dependente
Como demonstrado pelos estudos, à taxa de mortalidade é utilizada tanto por
estudiosos de saúde pública (estudos ecológicos, epidemiológicos), como em estudos
hospitalares. Para avaliar políticas públicas de saúde e desempenho dos hospitais está é a
variável mais utilizada, apesar dos estudos contraditórios, utilizando os cuidados com a
metodologia, devemos utilizar esta por ser a mais difundida e utilizada.
3.2.2 Tempo Médio de Internação
O tempo médio das internações pode nos dar uma visão do andamento da qualidade de
atendimento hospitalar. Apesar de alguns pesquisadores observarem que nem sempre um
maior tempo de internação seja indicativo de má qualidade no atendimento, existe
probabilidade de que os pacientes permaneçam mais tempo internados por falta de serviços
disponíveis e tempo de espera para transferência. O tempo de internação é uma variável que
indica se o curto tempo de permanência foi responsável por altas ou transferências precoces.
Contudo sempre há o risco de infecção hospitalar, por isto devemos nos ater a hipótese de que
um menor tempo de permanência no hospital reduz o risco de morte.
Desta forma faz-se necessário incluir está variável no modelo a ser estudado, pois
precisamos saber se o tempo médio de permanência dos pacientes internados por doenças
evitáveis tiveram alguma correlação com a taxa de mortalidade, assim atestando a qualidade
de prestação de serviços no hospital. Se houver correlação positiva entre as variáveis, será o
45
comportamento mais coerente desta, pois quanto maior o tempo maior o risco de morte,
portanto o aumento desta variável se fará presente.
3.2.3- Proporção de Profissionais de Saúde por procedimentos aos pacientes/mês.
Os estudos indicaram que a falta de profissionais dificulta a possibilidade de
atendimento dos doentes. Desta forma precisamos avaliar como a variável quantidade de
profissionais contratados se correlaciona com a redução da taxa de óbitos. Esta variável será
incluída no modelo de regressão, pois uma das questões principais dos contratos entre a
Organização Social pesquisada era a de aumentar o efetivo de pessoal, usando estratégias
capazes de atrair profissionais para os hospitais da rede pública sobre sua responsabilidade.
Desta forma serão incluídos dados sobre a quantidade de médicos e outros profissionais de
saúde. A proporção de profissional/paciente adotada nos hospitais administrados é de 1.000
procedimentos mês, incluindo médicos. Sabemos que cada paciente pode gerar uma série de
procedimentos, desde uma simples consulta até o caso de internação ou cirurgias. Sendo
assim podemos medir se o número de profissionais esta atendendo a demanda dos cuidados
aos quais os pacientes necessitam.
3.2.4- Custo Médio da diária de Internação
Apesar do aumento proporcional de Repasses a Saúde, estes não são suficientes para
conter a tendência de aumento dos preços do setor. A população Brasileira tem passado por
um momento de transição, a população está envelhecendo, o número de nascimentos está
decrescendo e a renda da população aumentando. Estes fatores demográficos criam as
condições para o fenômeno já descrito como “inflação médica”.Além disso,todos os
46
estudiosos foram unânimes em afirmar que são aqueles que tem menos condição de pagar por
serviços médicos e medicamentos,são os que mais utilizam os serviços públicos. O Brasil tem
os três fatores que prejudicam o acesso aos serviços de saúde. Temos a condição para um
aumento da componente saúde acima da inflação, problemas de saneamento, educação e
renda, aumentando a demanda por estes serviços (por conseqüência os preços). O Repasse
Público à Saúde ainda não é suficiente, em comparação com outros países. A parcela do PIB
Brasileiro gasta em saúde é insuficiente. Com uma população necessitada, tendência de
aumento de preços, a alocação dos recursos públicos faz-se necessária. Pois são os recursos
que mantêm o funcionamento dos Hospitais responsáveis pela saúde da maioria da população
Brasileira.
A bibliografia clássica de contabilidade e administração financeira vem
acompanhando a ciência de atribuir valores monetários, ou seja, o fenômeno chamado custo
de maneira a aferir os resultados econômicos das organizações. Numa organização social o
resultado econômico traz informações importantes, apesar do lucro não ser o objetivo, a
instituição precisa se utilizar destes conceitos caso queira manter um nível ótimo de serviço.
Sabemos que a tomada de decisão de um médico, segue um plano de atendimento ao
paciente, porém esta pode seguir uma série de caminhos alternativos, sendo que a
interdisciplinaridade entre serviços e equipes se transforma em algo natural e de difícil
mensuração, existe uma dinâmica organizacional muito intensa dentro dos hospitais. As
transferências entre serviços e materiais dentro dos hospitais, são a maneira natural e não a
exceção de agir. Assim para alocar recursos de maneira mais satisfatória a visualização de
resultados, a abordagem adotada por Ribeiro Filho (2005) é mais adequada dentro do contexto
estudado. Os Centros de Resultado são Unidades Funcionais, onde Recursos Financeiros,
Equipamentos e Pessoas, são partes integrantes. Cada unidade Funcional possui uma missão,
deve no final ter seu resultado analisado.
47
O modelo proposto foi adotado nesta pesquisa, sendo que cada Unidade Funcional terá
seus dados inseridos no modelo, cada centro de resultado é uma componente geradora de
custos e que vende seus serviços internamente. Estas são contabilizadas unitariamente e
formam o preço final do serviço ao paciente. As receitas serão os Repasses feitos pelo Estado
e União, sendo assim a alocação de recursos públicos em cada uma dessas unidades
funcionais deve estar relacionada negativamente com a mortalidade hospitalar, ou seja, quanto
melhor o uso dos recursos em cada uma delas menor a probabilidade de um paciente vir a
falecer. Por ser uma entidade sem fins lucrativos, a formula genérica de Receitas – Gasto
Total=Lucro, não é a mais adequada. Neste caso Receita-Despesa=0, então, Receita=Despesa.
Adaptando o modelo de Ribeiro Filho a contabilidade Gerencial da Organização
estudada, podemos alocar os recursos da seguinte forma observando a custo médio por
“paciente dia”. O Sistema Único de Saúde utiliza nomenclatura de “hospital dia” ou AIH
(Autorização de Internação). Cada procedimento médico (tipos de tratamentos) realizado dá
entrada no Sistema Hospitalar, sendo que todos os requisitos, desde a forma de admissão,
idade, sexo, valor, são registradas no sistema. Desta forma observamos que quanto maior o
valor das AIH´s, para determinado tipo de diagnóstico, maiores as chances de terem sido
realizados procedimentos mais sofisticados ou um maior volume de serviços com objetivo de
salvar a vida de pacientes.Ressaltando ainda que dentro do valor do procedimento estão
inclusos os custos relativos a internação, o valor dos serviços prestados por todos os
profissionais envolvidos,como também os custos dos exames complementares e da hotelaria
hospitalar(custos de alimentação,roupas e demais custos envolvidos). O valor médio da diária
da internação pode ser obtido através do custo total gerado pela internação dos pacientes
durante o mês, dividindo-se este valor pelo número total de pacientes internados. Por fim o
valor médio da internação reflete uma quantidade bastante grande de informações sobre o
paciente. Como já citado, o valor dos procedimentos realizados pelo S.U.S, não
48
acompanharam o aumento dos insumos necessários para a realização do bom atendimento aos
pacientes, por isso, quando analisarmos a série histórica da evolução dos preços realizados ao
longo do tempo, este deve refletir a melhora no atendimento aos pacientes, portanto espera-se
que está variável tenha uma correlação negativa com a taxa de mortalidade.
3.2.5- Modelo de Estudo
De acordo com a bibliografia estudada e adaptando-a a realidade vivida nos Hospitais
pesquisados, propomos o para previsão da taxa de mortalidade, conforme tabela abaixo:
Y=Taxa de Mortalidade.
X1=Tempo médio de Internação.
X2=Proporção médico/1.000 procedimentos mês.
X3=Proporção outros profissionais de Saúde (Enfermeiras, fisioterapeutas, técnicos de
enfermagem e radiologia)/1.000 procedimentos mês.
X4=Custo médio diário paciente.
49
4 METODOLOGIA
4.1- A PESQUISA
A pesquisa foi empírica exploratória. Foram consultados dados primários como Leis,
dados em mídia eletrônica e arquivos dos hospitais estudados. Médicos foram consultados
para um entendimento maior da tomada de decisão para atendimento aos pacientes, desta
forma facilitando a compreensão do fluxo de pacientes e do funcionamento de cada unidade.
Os dados secundários foram retirados da bibliografia, livros e artigos publicados nos
sites da Organização Mundial de Saúde, IBGE, Ministério da Saúde, Programa das Nações
Unidas.
4.2-COLETA DE DADOS
Foram pesquisados dados em 5 unidades hospitalares Estaduais da cidade de São Luís-
Ma. Os dados de Janeiro de 2001 a Maio de 2005 foram coletados diretamente nas unidades,
ou através de solicitação junto aos Órgãos do Governo do Estado, como a Secretaria de Saúde
ou Fazenda do Estado do Maranhão. Junto aos Órgãos do Município de São Luís, quando
solicitado a classificação das microrregiões em relação aos dados de saneamento e densidade
demográfica da localização dos Hospitais pesquisados. Os dados do IBGE e do IPEA nos dão
dados em relação à média dos Municípios, porém para informações mais detalhadas, foi
necessário coletar parte nos Hospitais (informações sobre óbitos), o restante das informações
sobre os pacientes,foram retirados de dados em mídia disponibilizados pela Secretaria de
50
Saúde de Estado, estes por sua vez foram consolidados em uma base de dados, que permitiu
filtrar as informações desejadas para a realização da pesquisa.
Importante frisar que os dados repassados pela Secretária são os mesmos repassados
ao Sistema Único e Saúde. Estes foram retirados do banco de dados da Organização
responsável pela Administração destes Hospitais.
4.2.1- Dados dos Óbitos
Os pesquisadores utilizam o número de óbitos do sistema SIM (Sistema de
informações de mortalidade), porém estes dados não são atualizados mensalmente. Os dados
sobre óbitos foram retirados do sistema de arquivos médicos hospitalares de cada unidade
estudada. Os dados de 2008 ainda serão lançados no sistema de informações do Governo.
4.2.2- Dados da Quantidade de Profissionais de Saúde
Os dados sobre a quantidade de profissionais foram retirados da folha de pagamento
dos profissionais de saúde do Estado, alocados nas unidades. Somando-se a estes o número de
profissionais contratados pela O.S. Como não havia nenhum controle rígido sobre a presença
destes profissionais de trabalho no período de janeiro de 2001 a maio de 2005. Estes dados
foram gerados aleatoriamente através de estimativas entre o número mínimo e o número
máximo de profissionais que poderiam ter faltado ao trabalho. Esses dados foram gerados no
Excel através da fórmula descrita abaixo:
INT (A+B*aleatório())
O comando INT, nos dá resultados de números inteiros, A representa o número
mínimo de funcionários e B o número máximo. A função de aleatoriedade obedece ao
51
comando RNA (Random Number Generation). Segundo Maurício Santos Pereira, em
introdução a simulação discreta Departamento de Matemática do Instituto de Matemática e
Estatística Aplicada do Rio de Janeiro. O gerador encontrado a partir do Excel 2003 é a
combinação de três geradores aleatórios, inúmeros trabalhos técnicos demonstraram que este
é um gerador de boa qualidade.
A partir de Maio de 2005 os dados foram retirados do banco de horas da Organização
que Administra as unidades.
4.2.3- Dados sobre Pacientes e Valores Médios das Internações
Os dados sobre os pagamentos AIH´s foram extraídos do DATASUS no período de
2001 a maio de 2005.
A partir de Maio de 2005, os recursos dos Hospitais são repassados diretamente a O.S,
que é responsável pela Administração dos mesmos, assim a partir deste período as
informações sobre pagamento foram retiradas do Sistema de Informações da Organização.
O formulário abaixo nos da uma visão das informações necessárias para que possamos
agregar os dados das variáveis, relativas aos pacientes e aos valores pagos de todos os
procedimentos.
DADOS DE IDENTIFCAÇÃO DO HOSPITAL
C.G.C DO HOSPITAL
C.P.F DO DIRETOR CLÍNICO
DADOS DE IDENTIFICAÇÃO DO PACIENTE
LOGRADOURO,NÚMERO, COMPLEMENTO, CEP, MUNICÍPIO e UF
DADOS DO RESPONSÁVEL PELO PACIENTE
NOME
PIS/PASEP/NÚMERO DO CONTRIBUINTE INDIVIDUAL
CARACTERIZAÇÃO DA INTERNAÇÃO
CPF DO MÉDICO SOLICITANTE
NÚMERO DA AIH
IDENTIFICAÇÃO DA ENFERMARIA E NÚMERO DO LEITO
IDENTIFICAÇÃO DO PRONTUÁRIO E DA ESPECIALIDADE (CIRURGIA GERAL,
OBSTETRÍCIA, CLÍNICA MÉDICA, CRÔNICO OU FORA DE POSSIBILIDADE
52
TERAPÊUTICA, PSIQUIATRIA, TISIOLOGIA, PEDIATRIA, REABILITAÇÃO,
PSIQUIATRIA(HOSPITAL-DIA), CÓDIGO DE IDENTIFICAÇÃO DO ÓRGÃO
EMISSOR, COMPOSTO DE DÍGITOS INDICATIVOS DA UNIDADE DA FEDERAÇÃO,
DA ÁREA DA ATIVIDADE, MUNICÍPIO OU ESPÉCIE DE UNIDADE,
INDIVIDUALIZAÇÃO DA ÁREA EMISSORA.
DATA DA EMISSÃO DA AIH, DA INTERNAÇÃO E DA SAÍDA.
MOTIVO DA COBRANÇA QUE PODE SER IDENTIFICADA COMO ALTA
PERMANÊNCIA SUPERIOR A 30 DIAS, TRANSFERÊNCIA, ÓBITO COM NECRÓPSIA
OU ÓBITO SEM NECRÓPSIA (TODOS COM SUBGRUPOS).
CARÁTER DA INTERNAÇÃO, SE ELETIVA OU DE URGÊNCIA E EMERGÊNCIA.
PROCEDIMENTO SOLICITADO OU PROCEDIMENTO REALIZADO.
DIAGNÓSTICO PRINCIPAL OU DIAGNÓSTICO SECUNDÁRIO( QUANDO HOUVER
MAIS DE UM DIAGNÓSTICO DE SAÍDA) DE A CORDO COM A CLASSIFICAÇÃO
INTERNACIONAL DE DOENÇAS- CID QUE MOTIVOU A INTERNAÇÃO
.
ACIDENTE- IDENTIFICAÇÃO DO TIPO DE ACIDENTE
EM CASO DE PARTO É REGISTRADO O NÚMERO DE NASCIDOS MORTOS, QUE
SÃO CODIFICADOS QUANTO AO TIPO DE SAÍDA: ALTA, TRANSFERÊNCIA OU
ÓBITO(S) NEO- NATO(S).
CAMPO DE PROCEDIMENTOS ESPECIAIS
NÚMERO DE DIAS DE UTI
DIÁRIA DE ACOMPANHANTE
PROCEDIMENTOS(PODEM SER LANÇADOS ATÉ CINCO PROCEDIMENTOS).
CAMPO DE SERVIÇOS PROFISSIONAIS
TIPOS DE SERVIÇOS PROFISSIONAIS- ONDE SE REGISTRAM O TIPO DE
SERVIÇOS PROFISSIONAIS REALIZADOS, DE ACORDO COM A TABELA
SEGUINTE:
TIPO 1-COBRANÇA DE OPM- ÓRTESE, PRÓTESE E MATERIAL ESPECIAL,
TIPO 2-COBRANÇA DE HEMOTERAPIA,
TIPO 3-SADT(SUPORTE DE ATENDIMENTO DIAGNÓSTICO
TERAPÊUTICO)PRÓPRIO DO HOSPITAL
TIPO 4-PROFISSIONAL EMPREGADO DO HOSPITAL OU QUE RECEBE ATRAVÉS
DO HOSPITAL,
TIPO 7-PROFISSIONAL AUTÔNOMO
TIPO 8-SADT SEM VÍNCULO JURÍDICO COM HOSPITAL.
NÃO É PERMITIDO A COBRANÇA DOS TIPOS 7 E 8 PARA HOSPITAIS PÚBLICOS E
UNIVERSITÁRIOS.
CGC/CPF DO PROFISSIONAL
ATO PROFISSIONAL- REGISTRA O CÓDIGO DA TABELA DE HONORÁRIOS
MÉDICOS DOPS ATOS EXECUTADOS NO TRATAMENTO DO PACIENTE
INTERNADO.
TIPO DE ATO- REPRESENTA O CÓDIGO DO TIPO DE ATO PROFISSIONAL,
QUANTIDADE DE ATOS REFERENTES AO NÚMERO DE VEZES QUE O ATO FOI
REALIZADO.
53
Os dados das AIH´s após processamento estão disponíveis em diferentes arquivos com
estruturas diversas.Desta forma, sempre que for necessário utilizá-los conjuntamente,
procedimentos específicos de integração de dados serão requeridos.
4.3- CARACTERÍSTICAS DA POPULAÇÃO:
Sabemos que a população mais pobre é a que mais utiliza os Hospitais Públicos, desta
forma podemos afirmar que a probabilidade de pessoas com recursos financeiros procurarem
serviços de atendimento básico, deve ser muito pequena, ainda mais nas áreas de localização
dos Hospitais Estudados, que se localizam longe das áreas nobres da cidade de São Luís.
Abaixo temos alguns dados demográficos de São Luís e do Estado do Maranhão, assim
poderemos tirar alguns conclusões sobre a amostra da população estudada.
Tabela 4: Profissionais por habitante
Fonte:IBGE 2005
Os dados da tabela acima demonstram que a proporção de profissionais de saúde fica
muito abaixo da média nacional, se compararmos com os Estados mais populosos e com
maior nível de renda, observamos uma concentração muito grande desses. A falta destes já
Regiões MÉDICO DENTISTA ENFERMEIRA TECNICA AUXILIAR
ENFERMAGEM ENFERMAGEM
Região Norte 0,82 0,48 0,48 1,71 2,19
Região Nordeste 0,99 0,53 0,53 0,68 1,20
Maranhão 0,56 0,29 0,31 1,25 1,56
Região Sudeste 2,28 1,59 0,72 1,31 2,03
Rio de Janeiro 3,35 1,61 0,97 2,99 3,96
São Paulo 2,23 1,71 0,76 0,73 1,49
Brasil 1,68 1,13 0,64 1,32 1,96
54
nos indica que a população do Estado do Maranhão é mais prejudicada em termos de
atendimento.
Tabela 5: Procedimentos por habitantes em São Luís-MA:
Fonte:IBGE 2005
O volume de procedimentos na Capital é maior do que os do Estado. Porém se
observarmos a quantidade de cobertura da população da capital por planos de saúde privado é
muito baixa, apenas 16,78% dos habitantes tem acesso privado aos serviços de saúde.
Estudos anteriores demonstram que o tipo de cobertura reduz a mortalidade hospitalar,
isso prova que mesmo com um maior número de consultas médicas na capital, ainda há uma
grande parte da população sem acesso aos melhores serviços de saúde.
Tabela 6: Saneamento Básico:
Fonte: IBGE 2005
Regiões N ºConsultas Nºdiagnostico Nº diagnostico Nº de internações Cobertura
médicas laboratorial p/imagem hospitalares planos saúde
privados
MA-São Luís 3,83 0,96 0,16 6,64 16,78
RJ-Rio de Janeiro 2,13 1,21 0,17 3,44 52,12
SP-São Paulo 2,96 0,91 0,19 4,88 59,80
DF-Brasília 2,69 1,33 0,17 6,26 26,01
Regiões Abastecimento Cobertura Cobertura
de Água esgotamento de Coleta de
sanitário Lixo
urbano Urbano
Região Nordeste 90,21 59,76 92,28
Maranhão 81,4 66,02 82,47
Sudeste 96,47 90,94 98,79
Rio de Janeiro 88,19 88,73 98,27
Brasil 98,91 94,55 99,82
55
Os dados demográficos, acima mostram que a população possui serviços básicos
como abastecimento de água aproximadamente 10% abaixo das do nível nacional.
Comparando com a Região sudeste, a situação ainda é pior, apenas dois terços da população
possui cobertura de esgotamento sanitário. A coleta de lixo em áreas urbanas é a pior do
Nordeste. Exatamente esses serviços que mais contribuem para o aumento de doenças infecto-
parasitárias.
Desta forma há alta probabilidade de que a população atendida nos hospitais
públicos de que São Luís esteja entre as pessoas com maior probabilidade de virem a falecer
por doenças evitáveis. Neste estudo estamos nos referindo ao atendimento das pessoas pobres
de uma região com índices de desenvolvimento menores do que os da média nacional e muito
abaixo dos grandes centros.
4.4- FUNCIONAMENTO DOS HOSPITAIS:
Núcleos de Clínica Médica e Clínica Cirúrgica.
No caso dos Hospitais de referência existem duas possibilidades. Se o paciente entra
na unidade com trauma (com ferimentos, acidentado), é encaminhado ao Núcleo de Urgência
e Emergência. Se o paciente chega à unidade com sintomas, dores, é encaminhado ao Núcleo
de Clínicas Médicas, aonde será examinado por um Clínico Geral, que irá fazer seu
diagnóstico. (Ver Fluxogramas).
56
Fonte:O autor
Fonte:O autor
57
4.5- CARACTERÍSTICAS DOS HOSPITAIS:
Hospitais Estaduais de Referência, não possuem atividades de pesquisa e ensino.
Serviços de Urgência e Emergência (Atendimento de imediato).
Clínica Médica-Atendimento de Pacientes doentes (atendimento eletivo,marcação de
consultas).
Todos possuem raios-X, eletrocardiograma e laboratório.
Possuem Centro Cirúrgico.
Localização- 3 são localizados em áreas periféricas 2 no Centro da cidade.Todos possuem
bom acesso.
Os hospitais localizados no centro tiveram apenas as células de Clínica Médica e
Clínica Cirúrgica analisadas. Pois possuem outros serviços que envolvem procedimentos mais
caros (Departamento para tratamentos de pacientes com câncer, possuem U.T.I ,
procedimentos de alta complexidade).
Todos os Hospitais Pesquisados obedecem às regras RDC50 do Ministério da Saúde.
Foram estudados cinco Hospitais com de 50 leitos disponíveis para pacientes de Clínica
Médica e Pronto Socorro. Todos os Hospitais quando entregues a O.S estavam com infra-
estrutura física satisfatória. Os três hospitais A, B e C localizam-se em regiões da periferia da
cidade, foram inaugurados a menos de 10 anos. Os Hospitais D e E estão localizados em
regiões Centrais. Os dois últimos citados tem mais de vinte anos, e tem localização com maior
circulação de pessoas e veículos. Os Hospitais D e E possuem Unidade de Tratamento
Intensivo, para não haver problemas de viés na amostra, foram excluídos todos os dados
referentes a UTI ,pediatria e tratamento de pacientes crônicos.
Os Hospitais A, B e C têm 80% de profissionais terceirizados. Todos os profissionais
contratados pela Organização Social recebem salários condizentes com os praticados no
mercado local. Os profissionais concursados nestas unidades são em sua maioria de nível
58
técnico. Os médicos concursados podem trabalhar para a unidade desde que não estejam em
horário de trabalho para o Estado. Os Hospitais D e E, tem metade de profissionais
contratados e metade de profissionais concursados.
Os Hospitais A, B e C, têm apenas dois Diretores. O Diretor Geral é responsável por
toda a parte Administrativa Financeira das Unidades, o Diretor Técnico é responsável por
toda parte de saúde do Hospital. Os Diretores de cada uma destas unidades possuem Pós-
Graduação em Administração Hospitalar em Universidades Reconhecidas. Os Hospitais D e
E, possuem 4 Diretores. Diretor Geral, Administrativo, Financeiro, Técnico, além de vários
níveis hierárquicos. Os Diretores Gerais são Médicos Reconhecidos.
Os Hospitais A, B e C tinham problemas na regularidade de seus pagamentos e falta
de profissionais antes da Organização Social assumir a Administração, apesar dos recursos
serem repassados em sua integralidade nos períodos estudados.
Os Hospitais D e E, são maiores, recebem mais recursos e no período estudado não
tiveram problemas na regularidade de pagamento, nem falta de profissionais.
4.6- AVALIAÇÃO DE PACIENTES E INTERNAÇÕES:
Para a análise deste estudo foram considerados pacientes Classe 1,2,3 tabela ASA e
Classe 2 tabela NYHA (Ver tabelas no Anexo A).
Apesar desta análise poucos foram os casos de entrada de pacientes com níveis de
risco cirúrgico acima da classe 3 e que necessitaram de procedimentos cirúrgicos de alta
complexidade. Nestes casos, os pacientes foram atendidos na tentativa de estabilizar o quadro
clínico e que depois fossem transferidos para Unidades Intensivas de Tratamento. Os
principais dados sobre os pacientes estudados estão relacionados abaixo:
Idade-18 a 59 anos.
59
Pacientes admitidos para procedimentos de baixa e média complexidade.
Pacientes com admissão de Urgência e Emergência.
Tempo de Internação entre de 2 a 7 dias.
Sem problemas cardíacos, neoplasias (câncer), doentes que precisavam de tratamento
constante como hemodiálise.
Com doenças crônicas tratáveis e controladas.
Com doenças evitáveis de acordo com a lista brasileira.
Pacientes do sexo masculino e sexo feminino,analisados de forma separada.
Tipo de procedimentos estudados:
Consulta de Clínico Geral
Exames de sangue-Hemograma/Raio-x/ Eletrocardiograma.
Cirurgia Tipo A com baixo potencial de alterar a fisiologia do paciente, raramente
relacionado à morbidade ligada à anestesia, raramente requer hemotransfusão.
Cirurgia Tipo B-Moderado potencial para alterar a fisiologia, pode requerer
hemotransfusão, monitoração invasiva.
Tratamentos Clínicos nas enfermarias.
60
5 AVALIANDO RESULTADOS
5.1- ANOVA TWO AWAY- TESTE DE SHEFFÉ:
Tabela 7- Taxa de Mortalidade Homens 18-59 anos.
ANOS Taxa de Mortalidade
Hospital Hospital Hospital Hospital Hospital
A B C D E TOTAL
2001 6,17% 6,13% 5,85% 6,69% 5,91% 6,15%
2002 7,51% 4,99% 5,40% 7,25% 6,88% 6,41%
2003 4,96% 6,54% 5,80% 6,74% 6,38% 6,08%
2004 4,96% 5,91% 4,99% 5,46% 5,09% 5,28%
2005 3,61% 3,90% 3,98% 4,69% 4,49% 4,13%
2006 1,73% 1,91% 2,39% 4,38% 4,51% 2,98%
2007 1,20% 0,90% 1,08% 3,99% 3,83% 2,20%
2008 1,05% 0,69% 0,95% 3,62% 3,40% 1,94%
TOTAL 3,90% 3,87% 3,81% 5,35% 5,06% 4,40% Fonte:Banco de Dados da Organização
Gráfico- Taxa de Mortalidade de Homens de 18-59 anos.
Fonte:Banco de Dados da Organização
0,00%
1,00%
2,00%
3,00%
4,00%
5,00%
6,00%
7,00%
8,00%
1 2 3 4 5 6 7 8
Taxa de Mortalidade Hospital A
Taxa de Mortalidade Hospital B
Taxa de Mortalidade Hospital C
Taxa de Mortalidade Hospital D
Taxa de Mortalidade Hospital E
61
5.1.1- Anova Two Away – Teste de Sheffé para taxas de mortalidade masculina
O objetivo do Teste de Variância ANOVA é testar a Hipótese Nula, ou seja, se houve
variação significante na amostra de óbitos registrados no grupo de hospitais estudados. Neste
caso analisaremos as diferenças entre as taxas dos hospitais, esse é o primeiro fator a ser
analisado.O segundo fator é o a variável tempo,ou seja, quais hospitais tiveram diferenças
significativas em suas taxas ao longo do tempo.
ANOVA Fonte da
variação SQ gl MQ F valor-P F crítico
Linhas 0,011829 7 0,00169 28,26614466 4,40153E-11 2,359259855
Colunas 0,001783 4 0,000446 7,458040946 0,000319746 2,714075804
Erro 0,001674 28 5,98E-05
Total 0,015286 39
Teste de Sheffé
Entre Colunas
Δα=2,13
Ano de 2001:
No ano de 2001 não o houve diferenças significativas entre nenhum dos hospitais.
Ano de 2002:
Rejeito H0 para o hospital A e o hospital B,para o hospital B e o hospital D,não há diferenças
significativas entre os demais.
Anos de 2003/2004/2005:
Não houve diferenças significativas entre nenhum dos Hospitais neste período.
Ano de 2006:
Rejeito H0 para o Hospital A e os hospitais D e E;
62
Rejeito H0 para o Hospital B e os hospitais D e E;
Rejeito H0 para o Hospital C e o hospital E;
Não houve diferenças significativas entre os hospitais A,B e C.
Não houve diferenças significativas entre os hospitais D e E.
Não houve diferenças significativas entre os hospitais C e D.
Anos de 2007/2008:
Rejeito H0 para o hospital A e os hospitais D e E
Rejeito H0 para o hospital B e os hospitais D e E
Rejeito H0 para o hospital C e os hospitais D e E
Não houve diferenças significativas para os hospitais A,B e C.
Não houve diferenças significativas entre os hospitais D e E.
Teste de Sheffé
Entre Linhas
Δα=1,19
Hospital A:Nos anos de 2003,2005 e 2006, houve diferenças significativas para a variação da
taxa de mortalidade deste Hospital.
Hospital B:Nos anos de 2003,2005 e 2006, houve diferenças significativas para a variação da
taxa de mortalidade deste Hospital.
Hospital C:No ano de 2006 apresentou diferença significativa na variação da taxa de
mortalidade.
Hospital D:No ano de 2004 apresentou diferença significativa na variação da taxa de
mortalidade.
Hospital E:No ano de 2004 apresentou diferença significativa na variação da taxa de
mortalidade.
63
5.1.2-Anova Two Away – Teste de Sheffé para taxas de mortalidade feminina
Tabela 8:Taxa de Mortalidade Mulheres 18-59 anos.
ANOS Taxa de Mortalidade
Hospital Hospital Hospital Hospital Hospital
A B C D E TOTAL
2001 7,82% 6,76% 7,69% 7,67% 6,79% 7,35%
2002 7,02% 5,43% 6,06% 5,46% 7,33% 6,26%
2003 6,35% 5,71% 6,06% 5,51% 6,58% 6,04%
2004 5,18% 4,39% 5,51% 5,57% 4,49% 5,03%
2005 5,70% 4,86% 4,19% 5,68% 5,50% 5,19%
2006 3,01% 2,96% 2,96% 4,49% 4,34% 3,55%
2007 1,40% 2,00% 1,58% 4,55% 4,23% 2,75%
2008 1,28% 0,84% 1,80% 4,07% 4,07% 2,41%
TOTAL 4,72% 4,12% 4,48% 5,38% 5,42% 4,82% Fonte:Banco de Dados da Organização
Gráfico- Taxa de Mortalidade Mulheres 18-59 anos.
Fonte:Banco de Dados da Organização
0,00%
1,00%
2,00%
3,00%
4,00%
5,00%
6,00%
7,00%
8,00%
9,00%
1 2 3 4 5 6 7 8
Taxa de Mortalidade Hospital A
Taxa de Mortalidade Hospital B
Taxa de Mortalidade Hospital C
Taxa de Mortalidade Hospital D
Taxa de Mortalidade Hospital E
64
ANOVA
Fonte da variação SQ gl MQ F valor-P F crítico
Linhas 0,0109 7 0,0016 22,973 5,07E-10 2,35925985
Colunas 0,00102 4 0,0003 3,7756 0,014075 2,7140758
Erro 0,0019 28 7E-05
Total 0,01383 39
Teste de Sheffé
Entre colunas
Δα=1,36
Ano de 2001:
Não houve diferenças significativas entre nenhum dos hospitais neste ano.
Ano de 2002:
Rejeito H0 entre o hospital A e os hospitais B e D.
Rejeito H0 entre o hospital B e E.
Rejeito H0 entre o hospital D e E.
Ano de 2003/2004:
Não houve diferenças significativas entre nenhum dos hospitais.
Ano de 2005:
Houve diferenças significativas entre o hospital C e o hospital D.
Ano de 2006:
Houve diferenças significativas entre o hospital B e os hospitais D e E.
Houve diferenças significativas entre o hospital C e os hospitais D e E.
Ano de 2007/2008:
Houve diferenças significativas entre o hospital B e os hospitais D e E.
Houve diferenças significativas entre o hospital C e os hospitais D e E.
65
Teste de Sheffé
Entre linhas
Δα=2,12
Houve diferenças significativas para o hospital A no ano de 2006 e para o hospital D no ano
de 2002.
5.1.3-Resumo do Teste de Sheffé
Os Hospitais A ,B e C, são Hospitais similares assim como os Hospitais D e E. Ao
estudarmos as taxas de mortalidade destes levantamos a Hipótese de diferenças significativas
entre os dois grupos. Apesar de terem sido observados grupos de pacientes similares e com
mesmo grau de complexidade de diagnóstico, poderíamos esperar que os Hospitais com
maiores estruturas (D e E) disponibilizassem uma maior quantidade de serviços aos seus
pacientes, portanto deveriam ter menores taxas de mortalidade ao longo de todo o período
observado (2001 a 2008).
Já no que se refere a questão do tempo, a principal hipótese levantada era a de que
com a Gestão privada dos Hospitais, o maior número de profissionais de saúde e a
disponibilidade de novos serviços,assim como o ajuste de preços relativos as internações
reduzisse significativamente as taxas de mortalidade de todos os Hospitais,ou seja, a partir do
ano de 2005 estas taxas deveriam ser reduzidas de maneira significativa em todos os
Hospitais.
Através do Teste de Sheffé foi confirmada a observação de que o hospital A e o
hospital B tiveram diferenças significativas no ano de 2002 para taxas de mortalidade
masculina e feminina. Houve diferenças entre os hospitais D e E no mesmo ano. Quando
observamos o período após o ano de 2005, observamos diferenças entre os grupos A, B e C e
66
os hospitais D e E quando observada a variação da taxa de mortalidade masculina. A variação
nas taxas de mortalidade feminina foram observadas no ano de 2002 e nos anos de 2005 a
2008 entre os hospitais A, B e os hospitais D, E. Os hospitais mesmo sendo similares tiveram
diferenças significativas em algum momento no período analisado.
Ao longo dos anos observados as taxas masculinas tiveram variação em algum
momento no período de 2001 a 2008. Os hospitais que observaram as maiores variações
foram os Hospitais A e B, nos anos de 2003, 2005 e 2006.O hospital C teve diferença
significativa no ano de 2006,os hospitais D,E tiveram variações no ano de 2004.Já para as
taxas femininas apenas o hospital A e D tiveram variação significativa,nos anos de 2002 e
2006 respectivamente.
Concluindo cada Hospital apesar de suas similaridades, são universos diferentes, as
taxas não se comportaram de acordo com as Hipóteses formuladas, por isso devem ser
analisados individualmente. Para as taxas masculinas devemos observar as variáveis que
geraram impacto significativo ao longo do tempo para todos os hospitais, pois estes tiveram
diferenças na variação das taxas em algum momento durante o período. Analisando as
variações das taxas de mortalidade feminina vimos que apenas dois Hospitais tiveram
variação significativa, portanto apenas estes, ou seja, A e D devem ser analisados, para os
outros já que nenhuma ação impactou nos resultados, deverão ser analisados posteriormente
em pesquisa com propósito de descobrir porque não houve variação estatisticamente
significante.A seguir através de Regressões Múltiplas conseguiremos fazer previsões e
observar quais variáveis explicam a variação constatada nestes hospitais.
67
5.2- REGRESSÃO MÚLTIPLA LINEAR EM SPSS 18:
Podemos inferir que nenhum dos modelos matemáticos das Regressões abaixo viola as
premissas de independência dos erros. Já que além da opção dada de ajuste do modelo para
regressão linear, ainda existem outras opções como a de diagnosticar multicolinearidade
(diagnostico de colinearidade entre todas as variáveis explanatórias dadas através de VIF).
O programa também nos permite trabalhar expurgando os “outliers” das séries
históricas fazendo com que a distribuição dos erros em torno da linha de regressão não seja
extremamente diferente de uma distribuição normal, não afetando seriamente a linha de
regressão.
Como os dados foram inseridos no programa desta forma poderemos nos concentrar
nas análises mais importantes, ou seja, quais as variáveis contribuem para o modelo de
regressão.
5.2.1-Regressão Hospital A para taxa de mortalidade masculina.
68
69
Neste modelo R² ajustado apresenta coeficiente de 0,479,ou seja, a variável
independente X4(Custo médio da diária de Internação),explica a variável dependente em
47,90%.O F de significância é menor do que 0,05 para o nível de confiança de 95%,o que
indica que o modelo é adequado.
O coeficiente da variável que entra no modelo é negativo o que é coerente, pois quanto
maior o gasto médio com o paciente, mais serviços foram utilizados. Quando observamos a
estatística de durbin-watson, este se encontra na área de rejeição, ou seja, rejeito H0, o que
indica que há autocorrelação dos resíduos, desta forma poderíamos considerar o modelo
inadequado. Apesar disto, a análise gráfica dos resíduos mostra tendência linear não violando
a premissa de normalidade. Como o R² ajustado esta de acordo com outras pesquisas,
70
podemos considerar que o modelo se adéqua a realidade do hospital estudado e é um bom
modelo.
5.2.2-Regressão Hospital B para taxa de mortalidade masculina
71
72
O R² ajustado deste modelo nos diz que as variáveis explanatórias explicam os
modelos em 48%, o que é condizente com outras pesquisas que utilizam o hospital como nível
de agregação de dados, pois estas pesquisas demonstraram que as variáveis explicam a
variação da taxa entre 35% a 93%.F de significação é menor do que 0,05,indicando que o
modelo é adequado.
As variáveis explanatórias X2 (proporção de médicos/1.000 atendimentos) e X4(custo
médio/paciente), se correlacionaram negativamente com a taxa de mortalidade, demonstrando
comportamento coerente.
Analisando a Estatística de durbin-watson, ela se encontra em área de inconclusão,
desta forma poderíamos afirmar que nada poderíamos concluir sobre esse modelo. Porém
podemos observar que na análise gráfica dos resíduos tem tendência linear, demonstrando que
73
o modelo não viola a premissa de normalidade. Podemos concluir que o modelo pode ser
utilizado com parcimônia e é adequado.
5.2.3-Regressão Hospital C para taxa de mortalidade masculina
74
75
Neste modelo são três as variáveis preditoras que se apresentam significativas. Todas
se correlacionam negativamente com a variável dependente. R² ajustado se encontra de
76
acordo com pesquisas anteriores, ou seja, aproximadamente 43%. F de significação se
encontra abaixo de 0,05.
A análise gráfica demonstra tendência linear, ou seja, os resíduos têm distribuição
normal, o que indica que este é um bom modelo.
5.2.4-Regressão Hospital D para taxa de mortalidade masculina
77
78
Este modelo demonstra que apenas uma variável explanatória é significativa para o
modelo, a variável X2 (proporção de médicos/1.000 procedimentos mês). Esta teve
coeficiente negativo, o que é coerente.F de significação é menor que 0,05,demonstrando
validade no modelo.
Porém o R² ajustado é muito baixo, apenas 16% em desacordo com os estudos que
usam os hospitais como nível de agregação de dados.
5.2.5-Regressão Hospital E para taxa de mortalidade masculina
79
80
Duas são as variáveis explanatórias que são significativas ao modelo, X2 (proporção
de médicos/1.000 procedimento mês) e X4 (custo médio da diária de internação). Estas se
correlacionam negativamente com a taxa de mortalidade.
O R² ajustado nos mostra que as duas variáveis explicam a variação na taxa de
mortalidade neste Hospital em 25% e f de significação está abaixo de 0,05 para um intervalo
de confiança de 95%.A Estatística de durbin-watson encontra-se na área de não rejeição,ou
seja, não rejeito H0, não há autocorrelação entre os resíduos.O modelo é adequado,mas deve
ser usado com parcimônia pois explica muito pouco a variação da taxa de mortalidade
hospitalar quando comparado a outras pesquisas que utilizam hospitais como nível de
agregação de dados.
81
5.2.6-Regressão Hospital A para taxa de mortalidade feminina
82
83
A variável explanatória que explica o modelo é X4(Custo médio de Internação).R²
ajustado demonstra que a variável independente explica a dependente em 48%.
O custo médio de internação também se correlaciona negativamente com a variação da
taxa de óbitos nos mostrando coerência.
Por fim, a estatística de Durbin-Watson, não rejeita Ho, ou seja, não há autocorrelação
dos resíduos, portanto o modelo é adequado. Importante frisar que o modelo esta de acordo
com pesquisas anteriores, pois R² deste modelo está entre as faixas de 35% a 93%.
5.2.7-Regressão Hospital D para taxa de mortalidade feminina
84
85
Apesar da Estatística de Durbin-watson não rejeitar este modelo, o R² ajustado nos
mostra que a variação explicada está correlacionada com a variável X2, aproximadamente
1%,ou seja, é insignificante a variação explicada por esta variável.
Assim, podemos concluir que apesar das estatísticas indicarem modelo adequado, não
devemos nos basear neste modelo para fazer previsões.
O observador deve procurar outras variáveis explicativas, ou trabalhar com dados mais
robustos no intuito de identificar a variação das taxas de mortalidade feminina neste hospital.
86
5. 3- RESTRIÇÕES AO USO DO MODELO:
“Eu tenho uma luz através da
qual meus pés são guiados, e ela é a luz da
experiência. Eu não conheço nenhum outro
modo de julgar o futuro que não seja através do
passado”
- Discurso na Convenção de Virgínia, 23 de
março de 1775.
A análise de séries históricas, parte do pressuposto que as variáveis que afetaram o
passado e gerando determinados padrões, também são aqueles que podem vir a afetar o
futuro. No entanto críticos têm argumentado que modelos clássicos são excessivamente
mecânicos, isto é, modelos matemáticos baseados no passado não deveriam ser utilizados para
extrapolar mecanicamente tendências no futuro (Levine; D.M et al., 2002).
5.4- PORQUE USAR SIMULAÇÃO:
No passado a Simulação costumava ser vista como ultimo recurso, a ser usada
somente quando métodos analíticos falhassem. Se há a possibilidade de se obter o resultado
desejado através de um modelo analítico, muitas vezes podemos usar um modelo para
determinar os resultados ótimos. Entretanto, atualmente a simulação é uma das ferramentas
mais usadas de análises quantitativas.
87
Em primeiro lugar porque os modelos analíticos podem ser difíceis ou impossíveis de
se obter, dependendo de fatores de complicação. Por exemplo, fatores de complicação de
formação de filas são variáveis aleatórias não exponenciais, enquanto fatores de complicação
para modelos de estoque são pontos ou localizações múltiplas;
Em Geral modelos analíticos só prevêem comportamento médio ou “estado de
estabilidade” (de longo prazo). No mundo real a aleatoriedade se faz presente, por isso é
importante entender a variabilidade das medidas de desempenho, (Moore;Weatherford, 2006).
88
6 CONCLUSÃO
O modelo construído através da revisão teórica considerando as variáveis estudadas
foi coerente com os resultados obtidos. A variável X1(tempo médio de internação) não foi
incluída em nenhuma das regressões realizadas. A variável X3(proporção de outros
profissionais de saúde/1.000 procedimentos mês) entrou apenas em um modelo de regressão,
no modelo testado para o sexo masculino no Hospital C. Porém as variáveis X2 (proporção de
médicos/1.000 procedimentos mês) e X4 (custo médio diário do paciente) se correlacionaram
negativamente com grande parte dos modelos obtidos. Sendo que a variável X4 foi relevante
na redução da taxa de mortalidade masculina nos Hospitais A, B,C e também foi variável
significativa na redução da taxa de mortalidade feminina para o Hospital A. Isso demonstra
que o ajuste de preços relacionados aos serviços de saúde, principalmente internação
reduziram as taxas de mortalidade. Já a variável explanatória X2, demonstra que o aumento
do número de médicos também foi importante para a redução das taxas de mortalidade
masculina nos hospitais B e C, indicando que esta variável melhora o resultado dos hospitais.
Foi interessante observar os hospitais D e E que são os mais antigos, possuem maior número
de serviços, servidores públicos e com menos problemas financeiros, não obtiveram
resultados significativos na redução da taxa de mortalidade. Ao observarmos a redução das
taxas de mortalidade feminina, vimos que apenas um hospital obteve modelo adequado, ou
seja, o hospital A. Devemos levantar novas hipóteses, e testar outros modelos que expliquem
porque estes hospitais mesmo submetidos a controles idênticos não obtiveram resultados
semelhantes, principalmente no que se refere à variação da taxa de mortalidade feminina.
Apesar dos resultados, utilizar este modelo com parcimônia torna o processo de
tomada de decisão menos intuitivo. Podemos afirmar que pelo menos para uma parcela do
grupo pesquisado o aumento de duas variáveis as quais a Organização é responsável
89
conseguiu resultados positivos. No intuito de melhorar as previsões, devemos utilizar mais
dados para analisar o desempenho dos Hospitais futuramente.
Muitos pesquisadores de Saúde Pública já não utilizam a Estatística Paramétrica,
Regressões Lineares para analisar resultados de seus estudos. Hospitais trabalham com uma
quantidade de dados muito grande, muitos fatores endógenos e exógenos interferem na
qualidade de vida dos pacientes. Esses fatores são difíceis de ser separados em modelos de
previsão mais comuns, como visto na avaliação dos resultados. Estes hospitais podem estar
transferindo pacientes em estado final para outras unidades, o recurso pode estar sendo
registrado no sistema para aumentar o faturamento da unidade, mas pode não estar sendo
efetivamente utilizado. É preciso medir a eficiência do atendimento dos profissionais, ou seja,
a habilidade destes em diagnosticar rápido os pacientes e se os tipos de tratamento estão sendo
efetuados corretamente.Outro fator importante a ser observado é o nível de infecção hospitalar
e as complicações decorrentes.Estas hipóteses levantadas devem ser testadas em outra
pesquisas, assim como fatores exógenos ao hospital.
A população estudada foi uma população pobre, com dificuldade de acesso a serviços
de saúde, educação e saneamento. Sabemos que o aumento da renda está correlacionado a
uma melhora na qualidade de vida. O estudo aqui efetuado não observou se no período houve
melhora das condições de vida dos pacientes atendidos nestas unidades. O nordeste foi
bastante beneficiado por programas sociais de distribuição de renda, isto pode ter gerado
impacto nas condições de vida destas populações. Além do aumento da renda outras questões
podem ter afetado a variável como expansão do acesso a água, serviço de coleta de lixo e
esgoto. Estas hipóteses também não foram testadas.
Devemos também analisar hipóteses relativas ao hábito de vida dos pacientes, como
dieta rica em gorduras, vida sedentária e exposição a drogas.
90
Para os próximos estudos, a sugestão seria utilizar Redes Neurais para obtenção de um
modelo melhor de previsão. Seria interessante, utilizar dados sobre a capacidade real de cada
hospital através de modelos mais potentes. Sobre os hospitais, cada equipamento (Raios-X,
Eletrocardiograma), possui uma capacidade diferente de produção, cada profissional possui
um grau de habilidade diferente. Avaliar a capacidade de um técnico em produzir o maior
número de exames, o tempo que cada médico leva para atender um paciente, o número de
pacientes salvos pela mão de um único cirurgião, a precisão dos diagnósticos médicos. Inserir
dados sobre os níveis de infecção hospitalar, analisar se os dados dos prontuários estão
coerentes. Todos os Hospitais estudados possuíam laboratórios, farmácias e almoxarifado de
materiais. Quando a compra de medicamentos e produtos é realizada, também se faz
necessário simular os dados de uma distribuição ótima desses materiais, num modelo de
transporte com uma quantidade muito grande de restrições.
Existem ainda outras questões importantes, como analisar com mais profundidade os
pacientes, dados mais detalhados sobre histórico de saúde, peso, raça e condições de vida. São
muitos dados para serem processados e analisados dentro de um modelo. Acredito que
somente modelos mais complexos, que trabalhem com uma grande quantidade de dados e
admitindo dados aleatórios extremos como possíveis, possam ser ferramenta mais adequada
para avaliação de desempenho dos hospitais. A análise de previsão baseada em redes neurais
está se dissipando, os melhores Hospitais já utilizam essas ferramentas, nos E.U.A e aqui no
Brasil, esses sistemas já estão sendo usados. A utilização dos mesmos num futuro próximo
ajudará os estudiosos e gestores numa melhor compreensão dos fatos. Com um maior grau de
compreensão, os Administradores poderão tomar decisões mais acertadas, menos intuitivas
que no fim resultarão numa melhora para aqueles que realmente necessitam.
91
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95
ANEXO A
ASA - American Society of Anesthesiologists
Classe I - Normal saudável;
Classe II - Com doença sistêmica leve;
Classe III - Com doença sistêmica grave;
Classe IV - Com doença sistêmica grave/ ameaça constante à vida;
Classe V - Moribundo/ difícil sobrevivência por 24h com ou sem operação.
NYHA - New York Heart Association
Classe I - Ausência de sintomas ou sintomas de mínima intensidade;
Classe II - Sintomas pouco intensos;
Classe III - Sintomas intensos;
Classe IV - Sintomas muito intensos ou paciente descompensado.
