Resumo em Português:

RESUMO OBJETIVO Analisar se a mortalidade hospitalar ajustada varia segundo fonte de pagamento das internações, natureza jurídica e arranjo de financiamento dos hospitais. MÉTODOS Estudo observacional transversal com fonte de informações em bases de dados administrativos. Motivos de internação específicos foram selecionados considerando o volume de internações e a lista de indicadores de qualidade propostos pela agência norte-americana de pesquisa em saúde e qualidade (AHRQ). Foram analisadas 852.864 internações em adultos, ocorridas em 789 hospitais entre 2008 e 2010, em São Paulo e Rio Grande do Sul, aplicando regressão logística multinível. RESULTADOS No nível da internação, apresentaram maiores chances de óbito pacientes do sexo masculino, em faixas etárias mais avançadas, com comorbidade, que utilizaram unidade de terapia intensiva, e tinham o Sistema Único de Saúde como fonte de pagamento. No nível dos hospitais, naqueles situados na média da distribuição, a probabilidade de morte ajustada nas internações financiadas por plano ou particular foi de 5,0%, contra 9,0% quando reembolsadas pelo Sistema Único de Saúde. Essa probabilidade aumentou nas internações financiadas pelo Sistema Único de Saúde em hospitais a dois desvios padrão acima da média, passando para 29,0%. CONCLUSÕES Além das características estruturais dos hospitais e do perfil dos pacientes, intervenções voltadas para a melhoria do cuidado deveriam considerar também a cobertura da população por planos de saúde, a rede compartilhada entre beneficiários de planos e usuários do Sistema Único de Saúde, o padrão de atendimento às diversas fontes de pagamento pelos hospitais e, fundamentalmente, como esses fatores influenciam o desempenho clínico.

Resumo em Inglês:

ABSTRACT OBJECTIVE To analyze if the adjusted hospital mortality varies according to source of payment of hospital admissions, legal nature, and financing settlement of hospitals. METHODS Cros-ssectional study with information source in administrative databases. Specific hospital admission reasons were selected considering the volume of hospital admissions and the list of quality indicators proposed by the North-American Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ). Were analyzed 852,864 hospital admissions of adults, occurred in 789 hospitals between 2008 and 2010, in Sao Paulo and Rio Grande do Sul, applying multilevel logistic regression. RESULTS At hospital admission level, showed higher chances of death male patients in more advanced age groups, with comorbidity, who used intensive care unit, and had the Brazilian Unified Health System as source of payment. At the level of hospitals, in those located in the mean of the distribution, the adjusted probability of death in hospital admissions financed by plan or private was 5.0%, against 9.0% when reimbursed by the Brazilian Unified Health System. This probability increased in hospital admissions financed by the Brazilian Unified Health System in hospitals to two standard deviations above the mean, reaching 29.0%. CONCLUSIONS In addition to structural characteristics of the hospitals and the profile of the patients, interventions aimed at improving care should also consider the coverage of the population by health plans, the network shared between beneficiaries of plans and users of the Brazilian Unified Health System, the standard of care to the various sources of payment by hospitals and, most importantly, how these factors influence the clinical performance.

Resumo em Português:

RESUMO OBJETIVO Estimar os investimentos para implantação e os custos operacionais de uma Equipe de Saúde Bucal modalidade tipo I na Estratégia Saúde da Família. MÉTODOS Estudo de avaliação econômica, tipo análise de investimentos e custos operacionais de uma equipe de saúde bucal no município de Salvador, Bahia, Brasil. O cálculo dos investimentos para implantação foi obtido pela soma dos investimentos em obras civis e instalações em rateio, equipamentos, móveis e instrumentais. Para os custos operacionais, foi analisada a série histórica de 2009 a 2012 e adotou-se o mês de dezembro de 2012 para levantamento dos valores monetários vigentes. Os custos foram classificados em custos diretos variáveis (materiais de consumo) e custos fixos diretos (salários, manutenção, depreciação do capital fixo dos equipamentos, instrumentais, móveis e edificações), além dos custos fixos indiretos (higienização, segurança, energia e água). Foi também calculada a participação do Ministério da Saúde no financiamento e descritos os fatores que influenciam o comportamento dos custos. RESULTADOS O investimento para implantação de uma Equipe de Saúde Bucal modalidade tipo I foi de R$29.864,00. Os custos operacionais de uma Equipe de Saúde Bucal modalidade tipo I situaram-se em torno de R$95.434,00 por ano. Os incentivos financeiros do Ministério da Saúde para investimentos cobriram 41,8% dos investimentos com implantação, enquanto o município participou com 59,2% do total. Para os custos operacionais, a participação do Ministério da Saúde foi de 33,1%, enquanto o município participou com 66,9%. Dentro dos custos operacionais, o elemento de maior peso foram os salários, representando 84,7%. CONCLUSÕES Problemas com a regularidade no abastecimento dos insumos e manutenção de equipamentos influenciam sobremaneira na composição dos custos, além de reduzir a oferta de serviços à população-alvo, resultando em provável ineficiência do serviço. Sugere-se o cofinanciamento estadual, especialmente para cobrir o custo operacional da equipe.

Resumo em Inglês:

ABSTRACT OBJECTIVE To estimate the investments to implement and operational costs of a type I Oral Health Care Team in the Family Health Care Strategy. METHODS This is an economic assessment study, for analyzing the investments and operational costs of an oral health care team in the city of Salvador, BA, Northeastern Brazil. The amount worth of investments for its implementation was obtained by summing up the investments in civil projects and shared facilities, in equipments, furniture, and instruments. Regarding the operational costs, the 2009-2012 time series was analyzed and the month of December 2012 was adopted for assessing the monetary values in effect. The costs were classified as direct variable costs (consumables) and direct fixed costs (salaries, maintenance, equipment depreciation, instruments, furniture, and facilities), besides the indirect fixed costs (cleaning, security, energy, and water). The Ministry of Health’s share in funding was also calculated, and the factors that influence cost behavior were described. RESULTS The investment to implement a type I Oral Health Care Team was R$29,864.00 (US$15,236.76). The operational costs of a type I Oral Health Care Team were around R$95,434.00 (US$48,690.82) a year. The Ministry of Health’s financial incentives for investments accounted for 41.8% of the implementation investments, whereas the municipality contributed with a 59.2% share of the total. Regarding operational costs, the Ministry of Health contributed with 33.1% of the total, whereas the municipality, with 66.9%. Concerning the operational costs, the element of heaviest weight was salaries, which accounted for 84.7%. CONCLUSIONS Problems with the regularity in the supply of inputs and maintenance of equipment greatly influence the composition of costs, besides reducing the supply of services to the target population, which results in the service probably being inefficient. States are suggested to partake in funding, especially to cover the team’s operational cost.

Resumo em Português:

RESUMO OBJETIVO Investigar se as taxas de internações psiquiátricas por uso de substâncias psicoativas e o tempo médio de hospitalização se modificaram após a primeira década de efetiva implementação da reforma psiquiátrica no Brasil. MÉTODOS Este artigo analisa a evolução das hospitalizações devido a transtornos decorrentes do uso de álcool ou outras substâncias no estado de Santa Catarina, de 2000 a 2012. Trata-se de estudo ecológico, de série temporal, com dados de internações obtidas do Serviço de Informática do Sistema Único de Saúde. Foram estimadas taxas de hospitalização por 100 mil habitantes e tempo médio de ocupação dos leitos. Foram estimados coeficientes de variação dessas taxas por Regressão de Poisson. RESULTADOS As taxas de internação total e para o sexo masculino não variaram (p = 0,244 e p = 0,056, respectivamente). Houve incremento de 3,0% para o sexo feminino (p = 0,049). Não se observou variação significativa para tempo de ocupação dos leitos. CONCLUSÕES A implantação de serviços desencadeada pela reforma psiquiátrica brasileira não foi acompanhada de redução das taxas de hospitalização ou tempo médio de permanência de quem foi hospitalizado ao longo dessa primeira década de implantação da reforma.

Resumo em Inglês:

ABSTRACT OBJECTIVE To investigate whether the psychiatric hospitalization rates due to use of psychoactive substances and average time of hospitalization suffered any changes after the first decade of effective implementation of the psychiatric reform in Brazil. METHODS This article examines the evolution of hospitalizations due to disorders arising from the use of alcohol or other substances in the state of Santa Catarina, Southern Brazil, from 2000 to 2012. This is an ecological, time-series study, which uses data from admissions obtained by the Informatics Service of the Brazilian Unified Health System. Hospitalization rates by 100,000 inhabitants and average time of occupancy of beds were estimated. Coefficients of variation of these rates were estimated by Poisson Regression. RESULTS The total and male hospitalization rates did not vary (p = 0.056 and p = 0.244, respectively). We observed an increase of 3.0% for the female sex (p = 0.049). We did not observe any significant variation for occupancy time of beds. CONCLUSIONS The deployment of services triggered by the Brazilian psychiatric reform was not accompanied by a reduction of hospitalization rates or mean occupancy time of hospitalized patients during this first decade of implementation of the reform.

Resumo em Português:

RESUMO OBJETIVO Desenvolver ferramenta de avaliação de eficiência de hospitais universitários federais de perfil geral. MÉTODOS A análise envoltória de dados, técnica de programação linear, constrói uma fronteira de melhores práticas pela comparação da produção observada dadas as quantidades de recursos despendidas. O modelo é orientado a produto, e considera retornos variáveis de escala. A análise envoltória de dados em redes considera variáveis de ligação que pertencem a mais de uma dimensão (no modelo, médicos residentes, internações ajustadas e projetos de pesquisa). A análise envoltória de dados dinâmica usa variáveis de transporte (no modelo, receita) para analisar o deslocamento da fronteira em anos subsequentes. Os dados foram coletados do sistema de informações do MEC, 2010 a 2013. RESULTADOS Os escores médios de assistência, ensino e pesquisa no período foram: 58,0%, 86,0% e 61,0%, respectivamente. Em 2012, ano de melhor desempenho, para que todas as unidades atingissem a fronteira, seria necessário aumento médio de consultas de 65,0%; de internações, de 34,0%; de alunado de graduação, de 12,0%, de residência multiprofissional, de 13,0%, de pós-graduação, de 48,0%; de projetos de pesquisa, de 7,0%; além de queda de 9,0% de residentes médicos. No mesmo ano, para melhora da fronteira de produção assistencial, seria necessária a injeção de um aporte adicional de receita de 0,9%. Observou-se progressão da eficiência no ensino; oscilação na assistência e estagnação na pesquisa na avaliação dinâmica. CONCLUSÕES O modelo proposto gera parâmetros de planejamento e programação em saúde pública por meio do cálculo dos escores de eficiência e das projeções necessárias para alcance das fronteiras de melhores práticas.

Resumo em Inglês:

ABSTRACT OBJECTIVE To develop an assessment tool to evaluate the efficiency of federal university general hospitals. METHODS Data envelopment analysis, a linear programming technique, creates a best practice frontier by comparing observed production given the amount of resources used. The model is output-oriented and considers variable returns to scale. Network data envelopment analysis considers link variables belonging to more than one dimension (in the model, medical residents, adjusted admissions, and research projects). Dynamic network data envelopment analysis uses carry-over variables (in the model, financing budget) to analyze frontier shift in subsequent years. Data were gathered from the information system of the Brazilian Ministry of Education (MEC), 2010-2013. RESULTS The mean scores for health care, teaching and research over the period were 58.0%, 86.0%, and 61.0%, respectively. In 2012, the best performance year, for all units to reach the frontier it would be necessary to have a mean increase of 65.0% in outpatient visits; 34.0% in admissions; 12.0% in undergraduate students; 13.0% in multi-professional residents; 48.0% in graduate students; 7.0% in research projects; besides a decrease of 9.0% in medical residents. In the same year, an increase of 0.9% in financing budget would be necessary to improve the care output frontier. In the dynamic evaluation, there was progress in teaching efficiency, oscillation in medical care and no variation in research. CONCLUSIONS The proposed model generates public health planning and programming parameters by estimating efficiency scores and making projections to reach the best practice frontier.

Resumo em Português:

RESUMO OBJETIVO Determinar o número necessário de leitos públicos de unidades de terapia intensiva para adultos no estado do Rio de Janeiro para atender à demanda existente, e comparar os resultados com a recomendação do Ministério da Saúde. MÉTODOS Seguiu-se modelo híbrido que agrega séries temporais e teoria de filas para prever a demanda e estimar o número de leitos necessários. Foram considerados quatro cenários de fluxo de pacientes, de acordo com as solicitações de vagas, proporção de desistências e tempo médio de permanência no leito de unidade de terapia intensiva. Os resultados foram confrontados com os parâmetros do Ministério da Saúde. Os dados foram obtidos da Central Estadual de Regulação, de 2010 a 2011. RESULTADOS Houve 33.101 solicitações médicas para 268 leitos de unidade de terapia intensiva regulados no Rio de Janeiro. Com tempo médio de permanência das unidades de terapia intensiva reguladas de 11,3 dias, haveria necessidade de 595 leitos ativos para garantir a estabilidade do sistema e 628 leitos para o tempo máximo na fila de seis horas. Deduzidas as atuais taxas de desistência por melhora clínica (25,8%), estes números caem para 441 e 471. Com tempo médio de permanência de 6,5 dias, o número necessário seria de 342 e 366 leitos, respectivamente; deduzidas as taxas de desistência, de 254 e 275. O Ministério da Saúde estabelece parâmetro de 118 a 353 leitos. Embora o número de leitos regulados esteja na faixa recomendada, necessita-se incremento de 122,0% de leitos para garantir a estabilidade do sistema e de 134,0% para um tempo máximo de espera de seis horas. CONCLUSÕES O dimensionamento adequado de leitos deve considerar os motivos de limitações de acesso oportuno e a gestão do fluxo de pacientes em um cenário que associa priorização das solicitações com menor tempo médio de permanência.

Resumo em Inglês:

ABSTRACT OBJECTIVE To estimate the required number of public beds for adults in intensive care units in the state of Rio de Janeiro to meet the existing demand and compare results with recommendations by the Brazilian Ministry of Health. METHODS The study uses a hybrid model combining time series and queuing theory to predict the demand and estimate the number of required beds. Four patient flow scenarios were considered according to bed requests, percentage of abandonments and average length of stay in intensive care unit beds. The results were plotted against Ministry of Health parameters. Data were obtained from the State Regulation Center from 2010 to 2011. RESULTS There were 33,101 medical requests for 268 regulated intensive care unit beds in Rio de Janeiro. With an average length of stay in regulated ICUs of 11.3 days, there would be a need for 595 active beds to ensure system stability and 628 beds to ensure a maximum waiting time of six hours. Deducting current abandonment rates due to clinical improvement (25.8%), these figures fall to 441 and 417. With an average length of stay of 6.5 days, the number of required beds would be 342 and 366, respectively; deducting abandonment rates, 254 and 275. The Brazilian Ministry of Health establishes a parameter of 118 to 353 beds. Although the number of regulated beds is within the recommended range, an increase in beds of 122.0% is required to guarantee system stability and of 134.0% for a maximum waiting time of six hours. CONCLUSIONS Adequate bed estimation must consider reasons for limited timely access and patient flow management in a scenario that associates prioritization of requests with the lowest average length of stay.