Análise do impacto da pandemia no perfil e na afluência de utentes de um Hospital do Norte

• Autor(a) principal: Maia, Miguel Silva
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.22/22249
• topic: absentismo; regressão logística; profiling; agendamentos médicos; horizontes temporais; Metodos de Apoio; Matemática

Atualmente, um dos principais problemas encarados pelas instituições de saúde, a nível mundial, é o absentismo dos pacientes perante as consultas marcadas. O número de consultas e/ou exames marcados e não realizados, chegam a atingir níveis elevados, sendo este fenómeno visível em vários países e em diferentes tipos de especialidades e atendimentos. Este comportamento gera às instituições: perda de receita, desperdícios de recursos, desorganização da oferta de serviços e limitação dos utentes na garantia do atendimento para a sua assistência. Adicionalmente, gera o uso inadequado da oferta, intensifica os tempos de espera e as respetivas filas, além de acarretar um prejuízo financeiro. Por isso, torna-se importante prever o não comparecimento dos pacientes, assim como perceber o perfil destes pacientes ausentes para que seja possível criar mecanismos que o mitiguem e descobrir as razões que os levam a não comparecer às consultas marcadas. Adicionalmente, a pandemia originada pela COVID- 19 apresentou-se como um desafio à gestão hospitalar que rapidamente se teve de adaptar à nova realidade. Como tal, este estudo apresenta dois objetivos principais: (i) entender os fatores associados ao risco de absentismo de pacientes e (ii) entender se houve alterações nos perfis os pacientes perante o risco de absentismo após o início da pandemia. Assim, este trabalho apresenta a aplicação do modelo logístico binário, identificado na literatura como um dos modelos mais utilizados e eficazes, para ajudar a prever se o paciente comparecerá ou não à consulta agendada. Permitindo entender quais os fatores relacionados com o risco de faltar e comparando os perfis dos pacientes em dois horizontes temporais distintos: pré-pandemia e durante a pandemia, e expondo sugestões de melhoria para a diminuição das taxas de absentismo. Com base em estudos anteriores, foram incluídos todos os fatores de risco significativos ao absentismo de utentes, tais como: idade, género, estado civil, distância do hospital até à residência do paciente, número de consultas anteriores, primeira consulta/acompanhamento, mês, dia da semana da consulta, precipitação, velocidade do vento, tempo de espera, intervalo entre consultas, número de não comparências anteriores e estação do ano; Por último, o modelo de regressão logístico permitiu identificar diferentes perfis de pacientes por diferentes especialidades, assim o hospital deverá considerar um modelo logístico distinto por cada tipo de especialidade. O Covid-19 provocou mudanças no comportamento dos pacientes resultando num absentismo destes às consultas. Os fatores de risco comuns identificados nos modelos antes e durante a pandemia, foram o tempo de espera, o número de não comparências anteriores e o número de consultas anteriores. Relativamente aos fatores de risco característicos do período anterior à pandemia, destacam-se o estado civil e a idade, enquanto durante a pandemia realça-se o mês da consulta.