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Revista de Saúde Pública

versão On-line ISSN 1518-8787

Rev. Saúde Pública vol.51  São Paulo  2017  Epub 21-Set-2017

https://doi.org/10.11606/s1518-8787.2017051006831 

Artigos Originais

Avaliação do desempenho das ações e resultados em saúde da atenção básica

Paula Vitali MiclosI 

Maria Cristina Marino CalvoI  II 

Claudia Flemming ColussiI  II 

I Programa de Pós-Graduação em Saúde Coletiva. Universidade Federal de Santa Catarina. Florianópolis, SC, Brasil

II Departamento de Saúde Pública. Universidade Federal de Santa Catarina. Florianópolis, SC, Brasil


RESUMO

OBJETIVO

Avaliar o desempenho da atenção básica dos municípios brasileiros quanto a ações e resultados em saúde.

MÉTODOS

Pesquisa avaliativa, transversal, com abordagem quantitativa, para identificar a fronteira de eficiência da atenção básica em ações e resultados em saúde nos municípios brasileiros. Foi realizada coleta de dados secundários a partir do Programa Nacional de Melhoria do Acesso e da qualidade da Atenção Básica e do Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde, no ano de 2012. Utilizou-se a ferramenta análise envoltória de dados para retornos variáveis de escala com orientação para produto.

RESULTADOS

Os municípios foram analisados por porte populacional e verificou-se que para ambos os modelos, os municípios de pequeno porte apresentaram alto percentual de ineficiência.

CONCLUSÕES

A análise da eficiência indicou a existência de um percentual maior de municípios eficientes no modelo de ações em saúde do que no modelo de resultados em saúde.

Palavras-Chave: Atenção Primária à Saúde; Serviços Básicos de Saúde; Avaliação em Saúde; Avaliação de Serviços de Saúde; Eficiência Organizacional; Tomada de Decisão

ABSTRACT

OBJECTIVE

The objective of this study has been to evaluate the performance of the primary care of Brazilian municipalities in relation to health actions and outcomes.

METHODS

This is an evaluative, cross-sectional research, with a quantitative approach, aimed at the identification of the efficiency frontier of the primary care in health actions and outcomes in Brazilian municipalities. Secondary data have been collected from the Programa Nacional de Melhoria do Acesso e da Qualidade da Atenção Básica (National Program for Improving Access and Quality of Primary Care) and the Department of Informatics of the Brazilian Unified Health System, in 2012. The data envelopment analysis tool has been used for variable returns to scale with product orientation.

RESULTS

Municipalities have been analyzed by population size, and small municipalities have presented a high percentage of inefficiency for both models.

CONCLUSIONS

The analysis of efficiency has indicated the existence of a higher percentage of effective municipalities in the model of health actions than in the model of health outcomes.

Key words: Primary Health Care; Basic Health Services; Health Evaluation; Health Services Evaluation; Efficiency, Organizational; Decision Making

INTRODUÇÃO

Desde que o Brasil definiu a atenção básica (AB) como principal estratégia para coordenar os cuidados na rede de serviços e efetivar a integralidade nas diversas dimensões, os esforços estiveram direcionados à ampliação do acesso e à redução das desigualdades de oferta de ações e serviços de saúde, a partir do processo de descentralização. Orientada pelos princípios de universalidade, acessibilidade, vínculo, continuidade do cuidado, integralidade da atenção, responsabilização, humanização, equidade e participação social, a AB tem promovido no Brasil a mudança de modelo por meio da Estratégia Saúde da Família (ESF), centrada no trabalho em equipe multiprofissional e atuando em população adscritaa.

Apesar dos avanços obtidos na cobertura da AB desde o surgimento do Sistema Único de Saúde (SUS), os inúmeros desafios para efetivar seus princípios repercutem nos padrões de desempenho da AB, que resultam diferenciados em cada região do país1.

O desempenho depende da quantidade e tipos de recursos utilizados, e sua relação com os resultados alcançados. O gestor municipal é responsável pela alocação desses recursos na AB, e diante de recursos públicos escassos e finitos, a necessidade de discutir a eficiência e responsabilidade dos gestores na utilização desses recursos ganha importância crescente, principalmente em um país com expressiva desigualdade social e regional4.

A eficiência de um sistema de saúde pode ser definida como a relação entre o produto da intervenção de saúde e os recursos utilizados. Também pode ser estabelecida a partir de uma equação que considera a provisão do cuidado, com o mínimo de desperdício, e a geração de um retorno correspondente ao volume de recursos investidos. Nesse sentido, as internações evitáveis constituem um exemplo de ineficiência, na medida em que representam desperdício de recursosb.

Para verificar essa relação e melhorar a eficiência na AB, o governo federal iniciou em 2003 um processo de institucionalização da avaliação na AB5. Dentre as propostas de avaliação existentes, houve a criação do Programa de Melhoria do Acesso e da Qualidade da Atenção Básica (PMAQ-AB)c, que induz o uso da avaliação por gestores e equipes de saúde, e avalia o desempenho das equipes em relação a padrões de qualidade e acesso pactuados de maneira tripartite.

A avaliação é o julgamento que se faz sobre uma intervenção, ou sobre qualquer dos seus componentes, com o objetivo de auxiliar na tomada de decisões6. A avaliação em saúde, e nesse contexto a avaliação da AB, tem como propósito fundamental dar suporte aos processos decisórios, subsidiando a reorientação de ações e serviços, e mensurando o impacto das ações implementadas pelos serviços e programas sobre o estado de saúde da população5.

Considerando-se a importância da avaliação da AB, e a importância do uso eficiente dos recursos por parte dos gestores municipais, o presente estudo teve como objetivo avaliar o desempenho da AB nos municípios brasileiros por meio do critério da eficiência.

MÉTODOS

Realizou-se uma pesquisa avaliativa, transversal, com abordagem quantitativa, para identificar a fronteira de práticas eficientes em ações e resultados em saúde da AB nos municípios brasileiros, utilizando a ferramenta análise envoltória de dados.

O modelo teórico-lógico que orienta esse estudo avaliativo baseia-se na teoria de setores produtivos, na qual se considera a relação entre os insumos e os produtos analisados7. Entende-se que os insumos selecionados são fundamentais ao desenvolvimento do processo produtivo da AB, e que existam combinações entre eles que proporcionam melhor relação custo-benefício com os resultados. Foram elaborados dois modelos empíricos distintos: o modelo 1, com ênfase para as ações em saúde da AB; e o modelo 2, relacionado aos resultados em saúde da AB. O pressuposto para ambos é de existir um contexto com aspectos epidemiológicos, financeiros, socioeconômicos e políticos, regulado por legislações e diretrizes das políticas públicas em vigor, que vai orientar o gestor municipal na tomada de decisão quanto às prioridades em seu município.

O passo seguinte à definição do modelo teórico-lógico foi a seleção dos indicadores, realizada em uma oficina de consenso nos moldes de comitê tradicional, com a presença de especialistas (professores de duas instituições federais de ensino) nas áreas de AB em Saúde, Epidemiologia em Saúde, Avaliação em Saúde e Análise Envoltória de Dados. O Quadro apresenta os insumos e os produtos selecionados para cada modelo.

Quadro Insumos, produtos e controles selecionados para identificação da fronteira de eficiência no Modelo 1 (Ações de Saúde) e no Modelo 2 (Resultados). 

Modelo 1 (Ações de Saúde) Indicador Fonte
Insumos Número de médicos da Atenção Básica PMAQ-AB
Número de enfermeiros da Atenção Básica PMAQ-AB
Número de unidades básicas de saúde com sala de vacinação PMAQ-AB
Número de unidades básicas de saúde com sonar ou pinar PMAQ-AB
Produtos Número de visitas domiciliares realizadas pelo médico e enfermeiro da Atenção Básica SIAB
Número de consultas de atendimento pré-natal realizado por médico ou enfermeiro na Atenção Básica SIAB
Número de consultas ou atendimentos individuais realizados por enfermeiro Atenção Básica SIAB
Número da 3ª dose aplicada de vacinas tetra e pentavalente SI-PNI
Controles Número médicos da Atenção Básica por 1.000 habitantes PMAQ-AB/IBGE
Número de enfermeiros da Atenção Básica por 1.000 habitantes PMAQ-AB/IBGE
Percentual de unidades básicas de saúde com sala de vacinação PMAQ-AB/IBGE
Percentual de unidades básicas de saúde com aparelhos – sonar ou estetoscópio de Pinard PMAQ-AB/IBGE
Modelo 2 (Resultados)
Insumos Número de médicos da Atenção Básica PMAQ-AB
Número de enfermeiros da Atenção Básica PMAQ-AB
Número de unidades básicas de saúde PMAQ-AB
Produtos Percentual de nascidos vivos com peso normal ao nascer SINASC
Percentual de internação por causas não sensíveis à atenção primária SIH
Controles Número médicos da Atenção Básica por 1.000 habitantes PMAQ-AB/IBGE
Número de enfermeiros da Atenção Básica por 1.000 habitantes PMAQ-AB/IBGE
Número de Unidades Básicas de Saúde por 1.000 habitantes PMAQ-AB/IBGE

SIAB: Sistema de informação de atenção básica; SI-PNI: Sistema de informação do programa nacional de imunização; PMAQ-AB: Programa nacional de melhoria do acesso e da qualidade da atenção básica; IBGE: Instituto brasileiro de geografia e estatística; SINASC: Sistema de informação sobre nascidos vivos; SIH: Sistema de informação hospitalar

Alguns produtos foram incluídos para controlar os insumos correspondentes (controles). Seus valores buscam minimizar o efeito da lógica de produtividade sobre o estabelecimento da fronteira, evitando que insumo em quantidade insuficiente possa gerar eficiência.

Um município com baixa cobertura de médicos poderia ser considerado eficiente dada sua relação insumo e produto. Porém, o produto de controle para esse caso, taxa de médicos por habitante, será baixo e vai impedir que o município seja considerado eficiente se o número de médicos estiver muito abaixo do recomendado. Para os municípios com até cinco mil habitantes, os controles não foram utilizados no modelo, uma vez que muitos municípios nesse estrato possuem obrigatoriamente altas taxas de médicos e enfermeiros por habitante.

Com a definição dos indicadores, 2012 foi estabelecido como ano de referência para a coleta de dados, devido à existência dos dados publicados do PMAQ. O universo da pesquisa considerou todos os municípios brasileiros como Decision Making Units (DMU), também conhecida como Unidades Tomadoras de Decisão, ano base 2012 para todos os dados, totalizando 5.565 municípios. Os dados secundários foram obtidos: a) no banco de dados do censo de unidades, realizado no PMAQ-AB; b) no Sistema de Informação da Atenção Básica (SIAB), Sistema de Informação do Programa Nacional de Imunização (SI-PNI), e Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos (SINASC), do Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (DATASUS); c) e na base populacional do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE).

Para verificar a consistência dos dados coletados, esses foram analisados em série histórica ou, no caso do SIAB, analisados mês a mês. Quando houve suspeita de incorreção, foram comparados com registros em outros sistemas ou o elemento amostral foi eliminado do estudo.

A análise de desempenho pressupõe que existam grupos homogêneos de unidades para que seja possível a comparação dos resultados. Para tanto, os municípios brasileiros foram estratificados e analisados utilizando o porte populacional como critério para estabelecer grupos homogêneos. Foram considerados seis portes: porte 1, com municípios de até 5.000 habitantes; porte 2, com municípios de 5.001 a 10.000 habitantes; porte 3, com municípios de 10.001 a 20.000 habitantes; porte 4, com municípios de 20.001 a 50.000 habitantes; porte 5, com municípios de 50.001 a 100.000 habitantes; e porte 6, com municípios com mais de 100.000 habitantes. Os municípios maiores (porte 6) foram excluídos devido ao seu pequeno número, haja vista que a literatura indica para retornos variáveis de escala (DEA-BCC) que a quantidade de DMU seja no mínimo três vezes maior ou igual à soma dos insumos e produtos utilizados7. Todos os dados foram submetidos à análise estatística exploratória.

Para os dois modelos, foram excluídos os municípios que não fizeram parte do PMAQ 2012 (n = 22) e os municípios com cobertura da AB inferior a 80% (n = 1.436). Posteriormente, realizou-se a análise das variáveis “número de médico”, “número de enfermeiros” e “número de equipes”, originadas do banco de dados do PMAQ-AB, resultando na exclusão de outros 802 municípios cujos dados não apresentavam consistência ou completude.

Especificamente para o modelo 1, foram também excluídos os municípios com insumos zerados (n = 178) e, para homogeneizar os dados, foram analisadas as distribuições das taxas de visita domiciliar realizada por médicos e enfermeiros da AB, atendimento pré-natal, médico por habitante, enfermeiro por habitante e consulta de enfermagem, sem distinção de porte, e foram eliminados os municípios cujos valores estivessem acima do percentil 95 e abaixo do percentil 5 (n = 1.102). No modelo 2, para homogeneizar a amostra, calculou-se os percentis 5 e 95 das taxas dos produtos “médico por habitante”, “enfermeiro por habitante” e “unidade básica de saúde por habitante” e eliminou-se os municípios com valores abaixo do percentil 5 e acima do percentil 95 (700 municípios).

Restaram para análise 2.011 municípios no modelo 1 e 2.595 municípios no modelo 2, cuja distribuição por porte populacional e regiões do país encontra-se na Tabela 1.

Tabela 1 Distribuição dos municípios selecionados para o modelo 1 (ações em saúde) e modelo 2 (resultados) de acordo com o porte populacional e região. Brasil, 2015. 

Porte (mil habitantes) Região Municípios Modelo 1 Modelo 2



Total n % n %
1 (até 5) Centro-Oeste 144 57 39,6 85 59,0
Norte 84 27 32,1 46 54,8
Nordeste 240 95 39,6 118 49,2
Sul 435 140 32,2 209 48,0
Sudeste 395 100 25,3 168 42,5
Total 1.298 419 32,3 626 48,2
2 (5 ┤ 10) Centro-Oeste 103 50 48,5 62 60,2
Norte 83 19 22,9 19 22,9
Nordeste 366 191 52,2 237 64,8
Sul 268 81 30,2 108 40,3
Sudeste 390 135 34,6 186 47,7
Total 1.210 476 39,3 612 50,6
3 (10 ┤ 20) Centro-Oeste 108 45 41,7 54 50,0
Norte 106 23 21,7 30 28,3
Nordeste 587 335 57,1 415 70,7
Sul 232 99 42,7 128 55,2
Sudeste 355 146 41,1 199 56,1
Total 1.388 648 46,7 826 59,5
4 (20 ┤ 50) Centro-Oeste 76 30 39,5 32 42,1
Norte 113 17 15,0 19 16,8
Nordeste 427 224 52,5 261 61,1
Sul 152 41 27,0 47 30,9
Sudeste 287 90 31,4 105 36,6
Total 1.055 402 38,1 464 44,0
5 (50 ┤ 100) Centro-Oeste 17 3 17,6 2 11,8
Norte 39 3 7,7 4 10,3
Nordeste 115 37 32,2 38 33,0
Sul 53 8 15,1 8 15,1
Sudeste 102 15 14,7 15 14,7
Total 326 66 20,2 67 20,6

Constatou-se correlação positiva entre os insumos e produtos dos modelos propostos (p < 0,05).

Para analisar os dados sob o critério da eficiência, foi escolhido o modelo DEA-BCC com orientação para produto. Justifica-se essa escolha através da hipótese de que os recursos no setor da saúde são escassos e que o gestor municipal deve fazer escolhas com o objetivo de, com esses recursos disponíveis, ofertar o máximo de ações de saúde à população. Utilizou-se o software Max-DEA, que é gratuito e está disponível na página eletrônica http://www.maxdea.cn.

RESULTADOS

Na Tabela 2, estão dispostos os valores de média, desvio-padrão, mínimo e máximo das variáveis utilizadas no estudo, de acordo com o porte populacional. Observa-se nos modelos 1 e 2 que, apesar dos critérios de exclusão para homogeneizar a amostra, ainda existe grande heterogeneidade entre os dados dos municípios de um mesmo porte populacional.

Tabela 2 Estatística descritiva dos insumos (I) e produtos (P) que compuseram o modelo de ações em saúde (modelo 1) e o modelo de resultados (modelo 2). Brasil, 2012. 

Porte Variável do Modelo 1 Variável do Modelo 2


I1 I2 I3 I4 P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 I1 I2 I3 P1 P2 P3 P4 P5
1 Média 1,5 1,5 1,2 1,3 483,9 243,1 0,5 0,5 1.836,4 40,3 83,3 88,5 1,5 1,5 1,5 0,4 0,5 0,4 67,8 92,1
DP 0,6 0,6 0,4 0,5 333,4 134,2 0,1 0,1 1.450,4 17,6 25,9 22,6 0,6 0,6 0,6 0,1 0,1 0,1 12,8 5,2
Mín. 1 1 1 1 52 17 0,2 0,2 126 6 20 20 1 1 1 0,2 0,2 0,2 17,1 69,2
Máx. 4 3 3 4 1.745 661 0,9 0,8 7.279 117 100 100 4 3 3 0,9 0,8 0,8 100 100
2 Média 3,2 3,2 1,9 2,4 951,4 530,9 0,4 0,4 4.478,5 94,1 62,7 77,8 3,2 3,1 3,2 0,4 0,4 0,4 65,4 92,2
DP 1,1 1 0,9 1 607,7 243,8 0,1 0,1 2.780,7 31 28,6 25,6 1,1 1 1 0,1 0,1 0,1 12,6 3,4
Mín. 2 2 1 1 134 33 0,2 0,2 431 29 10 10 2 2 2 0,2 0,2 0,2 20,6 75,4
Máx. 7 7 5 7 3.034 1.131 0,9 0,8 13.793 246 100 100 7 7 7 0,9 0,8 0,8 100 100
3 Média 6,1 6 3,6 4,6 1.601,4 1.086,5 0,4 0,4 9.905,1 199,1 61,9 78,8 5,9 5,9 5,9 0,4 0,4 0,4 62,2 92,5
DP 2,2 1,9 1,8 1,7 1.063,3 511,3 0,1 0,1 5.465,2 65,2 28,1 22,7 2,1 1,9 1,9 0,1 0,1 0,1 13,5 2,4
Mín. 3 3 1 1 268 56 0,2 0,2 762 68 8,3 14,3 3 3 3 0,2 0,2 0,2 8,3 80,4
Máx. 17 14 10 10 6.264 2.554 0,9 0,8 27.690 448 100 100 17 14 14 0,9 0,8 0,8 95,3 98,2
4 Média 10,9 10,8 7 8,4 2.786 2.219,3 0,4 0,4 20.224,2 419,4 67,7 81,1 10,8 10,7 10,6 0,4 0,4 0,4 62,8 92,3
DP 3,7 3,4 3,1 2,8 1.931,4 1.058,1 0,1 0,1 10.725,5 142,4 25,6 19,1 3,7 3,4 3,4 0,1 0,1 0,1 11,9 1,9
Mín. 5 6 1 2 630 117 0,2 0,2 1.420 166 5,3 12,5 5 5 5 0,2 0,2 0,2 13,5 86,4
Máx. 32 25 19 19 15.385 6.030 0,9 0,7 64.642 954 100 100 32 25 25 0,9 0,7 0,8 85,7 98,5
5 Média 22 21,4 14,2 16,9 5.174 4.877,4 0,3 0,3 43.195,1 958,7 70,5 83,2 21,6 21,1 20,7 0,3 0,3 0,3 66,2 92,1
DP 5,1 4,5 4,8 4,6 2.528,3 1.989,8 0,1 0,1 18.517,8 258,4 23 17,1 5,1 4,6 5,4 0,1 0,1 0,1 10,8 1,5
Mín. 14 14 4 5 1.886 931 0,2 0,2 10.634 447 23,3 33,3 14 13 14 0,2 0,2 0,2 36,1 89,5
Máx. 35 32 26 28 13.523 10.097 0,5 0,5 97.744 1.731 100 100 35 32 43 0,5 0,5 0,6 84 95,9

DP: desvio-padrão; Mín.: Mínimo; Máx.: Máximo; UBS: unidade básica de saúde

Modelo 1: I1 – Número de médicos; I2 – Número de enfermeiros; I3 – Número de UBS com sala de vacinação; I4 – Número de UBS com sonar/pinar; P1 – Número de visitas domiciliares; P2 – Número de consultas de atendimento pré-natal; P3 – Número de médicos por hab.*1.000; P4 – Número de enfermeiros por hab.*1.000; P5 – Número de consultas de enfermagem; P6 – Número de 3ª dose aplicadas de vacina tetra e pentavalente; P7 – Percentual de UBS com sala de vacinação; P8 – Percentual de UBS com sonar/pinar.

Modelo 2: I1 – Número de médicos; I2 – Número de enfermeiros; I3 – Número de UBS; P1 – Número de médicos por hab.*1.000; P2 – Número de enfermeiros por hab.*1.000; P3 – Número de UBS por hab.*1.000; P4 – Percentual de internação por outras causas; P5 – Percentual de nascidos vivos com peso normal ao nascer.

Para cada porte populacional, foi estimada uma fronteira de eficiência. Os municípios que ficaram abaixo da fronteira são considerados ineficientes, ou seja, diante dos modelos propostos, deveriam realizar mais ações em saúde do que estão oferecendo (modelo 1) ou obter mais resultados em saúde do que estão alcançando (modelo 2).

Os municípios situados na fronteira de eficiência são os municípios de referência. Em todos os portes, identificou-se aqueles que eram referência apenas para eles próprios e os municípios que eram referência para mais de uma DMU. Um município ser referência eficiente apenas para ele mesmo sugere uma combinação de insumos e produtos tão peculiar que talvez não possa ser adotada por nenhum outro; e quanto mais um município eficiente for referência para outros municípios, mais forte é a indicação de que sua combinação de insumos e produtos pode ser reproduzida e adotada como exemplo por outros municípios.

A Tabela 3 ilustra o percentual de municípios ineficientes, eficientes de referência apenas para eles mesmos, e eficientes de referência para mais de uma DMU, de acordo com o porte populacional. Observa-se que, em ambos os modelos, o porte 1 mostrou maior concentração (acima de 90% da amostra) dos municípios ineficientes, enquanto nos outros portes esse valor foi menor.

Tabela 3 Distribuição dos municípios ineficientes, eficientes para ele mesmo e eficientes para mais de uma DMU no modelo de ações em saúde (modelo 1) e no modelo de resultados (modelo 2), segundo o porte populacional. Brasil, 2012. 

Porte populacional Ineficientes Eficiente para ele mesmo Eficiente para mais de 1 DMU



n % n % n %
Modelo 1 1.284 63,8 362 18,0 365 18,2
Porte 1 378 90,2 16 3,8 25 6,0
Porte 2 282 59,2 93 19,5 101 21,2
Porte 3 384 59,3 142 21,9 122 18,8
Porte 4 221 55,0 84 20,9 97 24,1
Porte 5 19 28,8 27 40,9 20 30,3
Modelo 2 2.325 89,6 110 4,2 160 6,2
Porte 1 613 97,9 3 0,5 10 1,6
Porte 2 540 88,2 23 3,8 49 8,0
Porte 3 729 88,3 38 4,6 59 7,1
Porte 4 403 86,9 29 6,3 32 6,9
Porte 5 40 59,7 17 25,4 10 14,9

DMU: Decision making units

Porte 1: até 5 mil habitantes; Porte 2: 5 ┤ 10 mil habitantes; Porte 3: 10 ┤ 20 mil habitantes; Porte 4: 20 ┤ 50 mil habitantes; Porte 5: 50 ┤ 100 mil habitantes.

A Tabela 4 considera os 1.880 municípios comuns aos dois modelos. Observa-se nos municípios de porte 1 que nenhum foi eficiente e 88,1% foi ineficiente nos dois modelos. Os municípios eficientes nos dois modelos representam 7,7%, sendo 1% referência eficiente apenas para eles mesmos e 2,9% referência para vários municípios nos dois modelos.

Tabela 4 Número e percentual de municípios segundo classificação de eficiência e porte populacional. Brasil, 2012. 

Eficiência Porte do município n (%)

1 2 3 4 5 Total
Ineficientes nos dois modelos 332 (88,1) 238 (56,4) 362 (58,0) 211 (53,3) 13 (21,3) 1.156 (61,5)
Ineficientes em um modelo e eficientes para vários municípios em outro 30 (8,0) 81 (19,2) 90 (14,4) 65 (16,4) 11 (18,0) 277 (14,7)
Eficiente apenas para eles mesmos em apenas um dos modelos 15 (4,0) 72 (17,1) 120 (19,2) 79 (19,9) 16 (26,2) 302 (16,1)
Eficientes para eles mesmos nos dois modelos - 3 (0,7) 5 (0,8) 4 (1,0) 7 (11,5) 19 (1,0)
Eficientes para eles mesmos em um modelo e para vários municípios em outro - 14 (3,3) 27 (4,3) 19 (4,8) 12 (19,7) 72 (3,8)
Eficientes para vários municípios nos dois modelos - 14 (3,3) 20 (3,2) 18 (4,5) 2 (3,3) 54 (2,9)

Total 377 (100) 422 (100) 624 (100) 396 (100) 61 (100) 1.880 (100)

Porte 1: até 5 mil habitantes; Porte 2: 5 ┤ 10 mil habitantes; Porte 3: 10 ┤ 20 mil habitantes; Porte 4: 20 ┤ 50 mil habitantes; Porte 5: 50 ┤ 100 mil habitantes.

O modelo DEA-BCC com orientação para produto indica a expansão equiproporcional do(s) produto(s) para que o município atinja a eficiência. No modelo 1, o resultado indica que as visitas domiciliares de médicos e enfermeiros da AB devem ser aumentadas em 62%, o que significa quase dois milhões de consultas. As consultas de atendimento pré-natal devem aumentar em 22%, ou seja, quase 492 mil atendimentos a mais. Para as consultas de enfermagem, o número chega a mais de sete milhões de consultas (35% a mais) e, quando observada a cobertura vacinal tetra/pentavalente em crianças menores de um ano, o valor que deve ser aumentado representa 12%, o que equivale a mais de 50 mil vacinas. No modelo 2, deve-se aumentar 2% de nascidos vivos com peso normal ao nascer, representando quase seis mil nascimentos; e, quanto às internações, quase 33 mil internações por condições sensíveis à atenção primária poderiam ser evitadas.

DISCUSSÃO

O desempenho na área da saúde mantém-se como um parâmetro importante para o gestor conduzir suas ações e garantir acesso e qualidade de serviços de saúde à população.

Este estudo identificou, por meio do critério de eficiência, o desempenho dos municípios brasileiros na AB em saúde, a partir das ações em saúde realizadas nesse nível de atenção e dos seus resultados. Os municípios foram analisados por porte populacional e, para ambos os modelos, o alto percentual de ineficiência dos municípios de pequeno porte se destacou dentre os demais portes populacionais. Quando comparados os modelos, o modelo que enfatiza as ações em saúde (modelo 1) teve maior percentual de municípios eficientes.

Os insumos utilizados – equipamentos, materiais, financeiros e profissionais – diminuem relativamente ao aumento da população, e os produtos sofrem variação com o porte somente a partir dos municípios com mais de 100 mil habitantes8. Assim, a economia de escala pode justificar a maior ineficiência de municípios de pequeno porte. Todavia, o modelo de atenção também pode influenciar a produtividade, sendo possível melhorar o desempenho com a adoção de programas com incentivo financeiro e com o aumento da quantidade de procedimentos oferecidos por outros profissionais9.

Os municípios de pequeno porte populacional apresentam características próprias. Pode-se destacar a rotatividade dos profissionais que integram as equipes de saúde, unidades de ESF abrangendo áreas rurais com baixa densidade populacional e restrições particulares nas condições de trabalho. Além disso, há a ineficiência econômica por natureza, indicando a dificuldade de realizar a arrecadação tributária para custear as despesas quanto à oferta de serviços de saúde à população10.

A possibilidade de ser eficiente na produção de ações sem consequente eficiência na produção de resultados já foi verificada em Santa Catarina em estudo de ações e resultados relacionados à hipertensão arterial sistêmica (HAS) em municípios com até 10 mil habitantes. O número de municípios eficientes na produção de consultas e exames foi mais que o dobro dos municípios eficientes em evitar internações decorrentes da hipertensão13.

Além das diferenças existentes entre as regiões do país, observa-se que as avaliações dos serviços ofertados pela AB também são influenciadas pelo porte populacional, já que municípios de pequeno e médio porte exibem uma realidade de saúde e de organização do serviço diferente da encontrada nos grandes centros urbanos14. O contexto dos grandes centros urbanos é um desafio para a reorganização do modelo de AB por meio da ESF, uma vez que possuem uma rede grande e complexa dos serviços de saúde oferecidos através do modelo tradicional e dos serviços privados. Destacam-se nesses municípios as situações de pobreza e desigualdades sociais, a violência, a criminalidade, o desemprego, uma rede de saúde assistencial desarticulada e mal distribuída, dentre outras características. Tais considerações evidenciam a problemática dessas localidades e requerem não apenas políticas públicas de saúde, mas a articulação de políticas públicas que estejam relacionadas ao desenvolvimento urbano15.

O critério de eficiência isoladamente não avalia acesso e qualidade, mas indica práticas de relação insumo-produto que podem ser referência para a otimização dos recursos limitados na AB. Nesse critério, observou-se maiores percentuais de eficiência para a realização das ações em saúde do que para o alcance de resultados. Adicionalmente, os municípios com 50 a 100 mil habitantes apresentaram o maior percentual de eficientes para realização de ações e alcance de resultados. Esse resultado pode estar associado à economia de escala. Entretanto, quando são avaliados outros critérios como acesso, qualidade, efetividade e desempenho do sistema de saúde, outros portes populacionais surgem com melhores resultados14.

Com efeito, ao analisar as referências para os municípios ineficientes atingirem a eficiência do modelo 1, destacam-se duas ações que precisam aumentar mais de 30% para que os municípios se tornem eficientes: a visita domiciliar realizada por médicos e enfermeiros na AB e a consulta de enfermagem na AB. Essas ações são características do modelo de atenção baseado na ESF, que propõe um vínculo maior entre os profissionais da unidade básica de saúde com a comunidade e a não centralização das atividades apenas no profissional médico, destacando o papel de uma equipe multiprofissional.

Em alguns casos, a visita domiciliar pode evidenciar dificuldades de alguns profissionais em se integrarem à essa atividade. A visita domiciliar raramente é realizada pelo médico16, sendo geralmente mediada pela ação do enfermeiro e agente comunitário de saúde para definir os critérios de condução de organização das visitas.

A atuação do enfermeiro nas consultas de enfermagem na AB constitui tarefa importante para a mudança do modelo de atenção centrado no médico. Sua inserção na equipe multiprofissional é capaz de ampliar o acesso da população às consultas em saúde17.

Para as metas do modelo 2, destaca-se a necessidade da redução relativa das internações por condições sensíveis à atenção primária, que refletiria o acesso, a qualidade, a cobertura e a resolutividade da AB. A redução das internações por condições sensíveis indica fortalecimento da AB, com consequente redução de custos por internações evitáveis12,18.

Os resultados desse estudo indicaram que ser eficiente na execução de ações não garante a eficiência para alcance de resultados. Entende-se que fatores peculiares aos sistemas locais de saúde podem influenciar a resolutividade de determinadas ações. Os municípios com as melhores práticas, que são referência para outros, permitem o estabelecimento de metas possíveis na melhoria organizacional19, mas os fatores locais devem ser considerados para ajustes à realidade de cada município.

O processo de descentralização no SUS colocou o município como responsável pela oferta das ações e serviços de saúde da AB, possibilitando uma diversidade de meios e resultados de implantação da ESF20. Uma das preocupações dos gestores do SUS é o acompanhamento das ações em saúde relacionadas à AB, assim como os resultados dessas ações sobre a saúde da população atendida21.

As ações em saúde na AB, garantidas por diretrizes e legislações específicas, são priorizadas localmente pelo gestor municipal. Essa condução define a grande diversidade de modelos de atenção e prioridades nos municípios, que possuem características singulares a serem consideradas.

A avaliação do desempenho dessas ações em saúde, assim como dos seus resultados, faz-se necessária quando se tem como proposta reduzir as desigualdades do acesso da AB por meio da reorganização do modelo de atenção utilizando a ESF. Dentre os diversos critérios de avaliação, a eficiência auxilia os gestores municipais na tomada de decisões quanto à melhor alocação dos recursos. E diante de um contexto global com recursos em saúde cada vez mais escassos, a otimização dos insumos utilizados para prover os serviços necessários é crucial para atender a demanda da população.

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bViacava F, coordenador. PROADESS: avaliação de desempenho do sistema de saúde brasileiro: indicadores para monitoramento: relatório final. Rio de Janeiro: Fiocruz, ICICT; 2011 [citado 13 abr 2017]. Disponível em: http://www.proadess.icict.fiocruz.br/SGDP-RELATORIO_FINAL%20_com_sumario_atualizadorev%202014.pdf

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Recebido: 19 de Novembro de 2015; Aceito: 21 de Setembro de 2016

Correspondência: Paula Vitali Miclos. Av. Miguel Stéfano, 400 Saúde, 04301-000 São Paulo, SP, Brasil. E-mail: pvmiclos@gmail.com

Contribuição dos Autores: Análise e interpretação dos dados: PVM. Redação do manuscrito: PVM. Revisão crítica do manuscrito: PVM, MCMC, CFC. Todos os autores aprovaram a versão final do manuscrito e assumem a responsabilidade pública pelo conteúdo do artigo.

Conflito de Interesses: Os autores declaram não haver conflito de interesses.

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