Análise e visualização do processo de regionalização do Sistema Único de Saúde (SUS) no Brasil: uma perspectiva em sistemas complexos
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
Texto Completo: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-17102022-172023/ |
Resumo: | O processo de regionalização de saúde, consolidado pela Constituição de 1988, na criação do Sistema Único de Saúde (SUS), tem o objetivo de garantir o direito à saúde da população, reduzindo as desigualdades sociais e territoriais. Uma região de saúde é composta pela coleção de municípios adjacentes, organizados para promover uma maior eficiência no acesso aos serviços de saúde. Os gestores têm autonomia para identificar as regiões de saúde, sem critérios pré-estabelecidos. Logo, uma ferramenta orientada por dados que auxilie suas análises pode ser de grande utilidade. Esta pesquisa teve como objetivo analisar o processo de regionalização da saúde utilizando dados de fluxos de pacientes entre municípios brasileiros de 1994 a 2020, a partir do Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIHSUS). Através de técnicas de sistemas complexos, analisamos a rede de movimentação de pacientes propondo meios de avaliação e visualização do comportamento das regiões de saúde em cada estado brasileiro. Para isso, recorremos a métodos de detecção de comunidades em redes complexas, modelagem de fluxos de oferta e demanda, e ferramentas de visualização de dados georreferenciados. Com eles, analisamos a relação entre a divisão das regiões e o fluxo dos pacientes, e definimos um índice de desempenho para as regiões baseado nas taxas de permanência e atração de pacientes. Entre os principais resultados, observamos que a movimentação de pacientes está relacionada às regiões de saúde, e essa relação tem crescido nos últimos anos. Constatamos também que o nível médio de efetiva regionalização das regiões de saúde dos estados esteve bastante estável nas últimas duas décadas, com leve e constante crescimento desde 2010. Além disso, observamos que as alterações nas regiões de saúde dos estados estudados promoveram melhorias em alguma das partes envolvidas. Aliás, nos anos seguintes à modificação observamos em algumas das regiões afetadas um gradual aumento de desempenho, segundo o índice desenvolvido neste trabalho. Para apoiar a elaboração de políticas públicas com base em evidências, implementamos uma plataforma web de software livre do tipo dashboard exibindo todas as análises aqui desenvolvidas de forma acessível e interativa. Isso foi feito de tal modo para que o gestor de saúde tenha acesso a uma ferramenta que revele a evolução de regiões de maior atenção (menor índice de desempenho), assim como a evolução do comportamento do fluxo dos pacientes em cada estado brasileiro de modo geral. |
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Análise e visualização do processo de regionalização do Sistema Único de Saúde (SUS) no Brasil: uma perspectiva em sistemas complexosAnalysis and visualization of the regionalization process of the Brazilian National Health System (SUS): a complex systems perspectiveBrazilian National Health System (SUS)Cidades inteligentesCiência de dadosComplex systemsData scienceData visualizationHealth regionalizationRegiões de saúdeSistema Único de Saúde (SUS)Sistemas complexosSmart citiesVisualização de dadosO processo de regionalização de saúde, consolidado pela Constituição de 1988, na criação do Sistema Único de Saúde (SUS), tem o objetivo de garantir o direito à saúde da população, reduzindo as desigualdades sociais e territoriais. Uma região de saúde é composta pela coleção de municípios adjacentes, organizados para promover uma maior eficiência no acesso aos serviços de saúde. Os gestores têm autonomia para identificar as regiões de saúde, sem critérios pré-estabelecidos. Logo, uma ferramenta orientada por dados que auxilie suas análises pode ser de grande utilidade. Esta pesquisa teve como objetivo analisar o processo de regionalização da saúde utilizando dados de fluxos de pacientes entre municípios brasileiros de 1994 a 2020, a partir do Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIHSUS). Através de técnicas de sistemas complexos, analisamos a rede de movimentação de pacientes propondo meios de avaliação e visualização do comportamento das regiões de saúde em cada estado brasileiro. Para isso, recorremos a métodos de detecção de comunidades em redes complexas, modelagem de fluxos de oferta e demanda, e ferramentas de visualização de dados georreferenciados. Com eles, analisamos a relação entre a divisão das regiões e o fluxo dos pacientes, e definimos um índice de desempenho para as regiões baseado nas taxas de permanência e atração de pacientes. Entre os principais resultados, observamos que a movimentação de pacientes está relacionada às regiões de saúde, e essa relação tem crescido nos últimos anos. Constatamos também que o nível médio de efetiva regionalização das regiões de saúde dos estados esteve bastante estável nas últimas duas décadas, com leve e constante crescimento desde 2010. Além disso, observamos que as alterações nas regiões de saúde dos estados estudados promoveram melhorias em alguma das partes envolvidas. Aliás, nos anos seguintes à modificação observamos em algumas das regiões afetadas um gradual aumento de desempenho, segundo o índice desenvolvido neste trabalho. Para apoiar a elaboração de políticas públicas com base em evidências, implementamos uma plataforma web de software livre do tipo dashboard exibindo todas as análises aqui desenvolvidas de forma acessível e interativa. Isso foi feito de tal modo para que o gestor de saúde tenha acesso a uma ferramenta que revele a evolução de regiões de maior atenção (menor índice de desempenho), assim como a evolução do comportamento do fluxo dos pacientes em cada estado brasileiro de modo geral.The health regionalization process, consolidated by the Brazilian Constitution of 1988 when the Unified Health System (SUS) was created, aims to guarantee the population\'s right to health, reducing social and territorial inequalities. A health region is composed of a collection of adjacent municipalities, organized to promote greater efficiency in providing health services. Health managers have the autonomy to identify health regions, without pre-established criteria. So, a data-driven tool that helps your analysis can be very useful. Our research aimed to analyze the health regionalization process using data from patient flow records in Brazilian municipalities between 1994 and 2020, from the National Hospital Information System (SIHSUS). Using complex systems techniques, we sought to analyze the patient movement network and propose means of evaluating and visualizing the behavior of health regions in each Brazilian state. For this, we used community detection methods in complex networks, techniques for modeling supply and demand flow, and georeferenced data visualization tools. With them, we analyzed the relationship between regions division and patient flow, and defined a performance index for regions based on the rates of permanence and attraction of patients. Among the main results, we observe that the movement of patients is closely related to the health regions, and this relationship has grown in recent years. We also found that the average level of effective regionalization of the health regions has been quite stable over the last two decades, with slight and constant growth since 2010. Furthermore, we observed in the states studied that changes in the health regions configuration promoted improvements in some regions involved. Also, in the years following the modification, we observed a gradual increase in the performance of some affected regions, according to the index developed in this work. To support evidence-based public policymaking we developed an open source software web platform showing all visualizations and analyses produced here in an accessible and interactive way. This was done in a way that will allow the health manager to access a tool that reveals the evolution of regions of greater attention (lower performance index) as well as the evolution of the patient flow behavior in each Brazilian state in general.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPKon, FabioPereira, Gabriely Rangel2022-08-18info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-17102022-172023/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2022-11-11T19:44:15Zoai:teses.usp.br:tde-17102022-172023Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212022-11-11T19:44:15Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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