INTERNAÇÕES PEDIÁTRICAS POR CONDIÇÕES SENSÍVEIS À ATENÇÃO PRIMÁRIA NO BRASIL E INDICADORES DO PMAQ-AB 2012-2018: ESTUDO ECOLÓGICO MULTINÍVEL.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: SANTOS, Danilo Marcelo Araujo dos
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFMA
Texto Completo: https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/3268
Resumo: Introduction: Hospitalizations for conditions sensitive to primary care (ACSC) are preventable hospitalizations with effective actions of primary health care (PHC). It is an indicator of the quality of primary care. Objectives: To analyze, through multilevel modeling, the structure of the Basic Health Units (BHU) and the work process of PHC teams (eAPS) related to child care and other factors associated with the occurrence of ACSC. Methods: Longitudinal ecological study, with secondary data from the three cycles of the PMAQ-AB; the Hospitalization System; the 2010 demographic census of the Brazilian Institute of Geography and Statistics; and the stratification categories of the municipalities. 68,320 BHU participated in the study. SPSS software was used to perform multilevel modeling on two levels, using the mixed command with fixed slope and random intercept. The first level includes the outcome (ACSC rates for children under five years old) and the explanatory variables: structural and procedural indicators, aggregated by BHU. In the second level are the social determinants of the municipalities. Average percentages of each indicator were obtained and the t test with Bonferroni correction was used to compare the averages of the indicators between regions. Correlation coefficients (β) and confidence intervals (95% CI) were estimated by multilevel linear regression. Results: Seven structure indicators and thirteen work process indicators were built. The structural indicators with the highest percentages (2017/2018) were: operation of the unit (99%), equipment / materials (82%) and vaccines (74%). The lowest percentages among the procedural indicators were: covered population (32%) and scheduling for specialists (52%). The ACSC rate for children under five years old was 62.78 / 100 thousand inhabitants per potential area of BHU. They were directly associated with the outcome: PMAQ-AB cycle (β = 2.21); team planning (β = 3.33); special schedule (β = 2.94); unit dependencies (β = 5.23); and vaccines (β = 4.57). They were inversely associated: equipment / materials (β = 8.08); and the dummies of social determinants (β = 28.33 to 40.36 in small municipalities; and β = 46.57 to 63.97 in mediumsized municipalities). Conclusion: The work process indicators showed better average percentages, but only the equipment / materials structural indicator and social determinants were associated with the reduction of ACSC.
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Tese( Programa de Pós-Graduação em Saúde Coletiva/CCBS) - Universidade Federal do Maranhão, São Luís, 2021.https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/3268Introduction: Hospitalizations for conditions sensitive to primary care (ACSC) are preventable hospitalizations with effective actions of primary health care (PHC). It is an indicator of the quality of primary care. Objectives: To analyze, through multilevel modeling, the structure of the Basic Health Units (BHU) and the work process of PHC teams (eAPS) related to child care and other factors associated with the occurrence of ACSC. Methods: Longitudinal ecological study, with secondary data from the three cycles of the PMAQ-AB; the Hospitalization System; the 2010 demographic census of the Brazilian Institute of Geography and Statistics; and the stratification categories of the municipalities. 68,320 BHU participated in the study. SPSS software was used to perform multilevel modeling on two levels, using the mixed command with fixed slope and random intercept. The first level includes the outcome (ACSC rates for children under five years old) and the explanatory variables: structural and procedural indicators, aggregated by BHU. In the second level are the social determinants of the municipalities. Average percentages of each indicator were obtained and the t test with Bonferroni correction was used to compare the averages of the indicators between regions. Correlation coefficients (β) and confidence intervals (95% CI) were estimated by multilevel linear regression. Results: Seven structure indicators and thirteen work process indicators were built. The structural indicators with the highest percentages (2017/2018) were: operation of the unit (99%), equipment / materials (82%) and vaccines (74%). The lowest percentages among the procedural indicators were: covered population (32%) and scheduling for specialists (52%). The ACSC rate for children under five years old was 62.78 / 100 thousand inhabitants per potential area of BHU. They were directly associated with the outcome: PMAQ-AB cycle (β = 2.21); team planning (β = 3.33); special schedule (β = 2.94); unit dependencies (β = 5.23); and vaccines (β = 4.57). They were inversely associated: equipment / materials (β = 8.08); and the dummies of social determinants (β = 28.33 to 40.36 in small municipalities; and β = 46.57 to 63.97 in mediumsized municipalities). Conclusion: The work process indicators showed better average percentages, but only the equipment / materials structural indicator and social determinants were associated with the reduction of ACSC.Introdução: As internações por condições sensíveis à atenção primária (ICSAP) são hospitalizações evitáveis com ações efetivas da atenção primária à saúde (APS). Constitui indicador de qualidade da atenção primária. Objetivos: Analisar por meio da modelagem multinível a estrutura das Unidades Básicas de Saúde (UBS) e o processo de trabalho das equipes de APS (eAPS) relacionados ao cuidado infantil e demais fatores associados à ocorrência de ICSAP. Métodos: Estudo longitudinal ecológico, com dados secundários dos três ciclos do PMAQ-AB; do Sistema de Internação Hospitalar; do censo demográfico de 2010 do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística; e das categorias de estratificação dos municípios. Participaram do estudo 68.320 UBS. Foi utilizado o software SPSS® para realização da modelagem multinível em dois níveis, a partir do comando mixed com fixed slope e random intercept. No primeiro nível estão o desfecho (taxas de ICSAP de menores de cinco anos) e as variáveis explicativas: indicadores estruturais e processuais, agregados por UBS. No segundo nível estão os determinantes sociais dos municípios. Foram obtidos percentuais médios de cada indicador e utilizado o teste t com correção de Bonferroni para comparação das médias dos indicadores entre regiões. Coeficientes de correlação () e intervalos de confiança (IC 95%) foram estimados por regressão linear multinível. Resultados: Foram construídos sete indicadores de estrutura e treze de processo de trabalho. Os indicadores estruturais com maiores percentuais (2017/2018) foram: funcionamento da unidade (99%), equipamentos/materiais (82%) e vacinas (74%). Os menores percentuais dentre os indicadores processuais foram: população coberta (32%) e agendamento para especialistas (52%). A taxa de ICSAP de menores de cinco anos foi 62,78/100 mil habitantes por área potencial de UBS. Associaram-se diretamente com o desfecho: ciclo do PMAQ-AB (=2,21); planejamento da equipe (=3,33); horário especial (=2,94); dependências da unidade (=5,23); e vacinas (=4,57). Associaram-se inversamente: equipamentos/materiais (=- 8,08); e as dummies dos determinantes sociais (=28,33 a 40,36 nos municípios de pequeno porte; e =46,57 a 63,97 nos de médio porte). Conclusão: Os indicadores dexi processo de trabalho mostraram melhores percentuais médios, mas apenas o indicador estrutural equipamentos/materiais e os determinantes sociais associaram-se com a redução das ICSAP.Submitted by Maria Aparecida (cidazen@gmail.com) on 2021-04-11T19:08:18Z No. of bitstreams: 1 A Imprimir ...C-Users-Aparecida-Documents-Marcelo Mendonça (1).pdf: 37734850 bytes, checksum: 83e4cdd63653499be010d3266484207f (MD5)Made available in DSpace on 2021-04-11T19:08:18Z (GMT). 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