Ensaios sobre economia da saúde : uma abordagem sobre a eficiência no Sistema Público de Saúde

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Silva, Luciano Marchese
• Orientador(a): Pôrto Júnior, Sabino da Silva
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Economia da saúde; Sistema de saúde; Saúde pública
• Palavras-chave em Inglês: Health economics; Efficiency; Public health system
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/275737

O objetivo desta tese é analisar alternativas para melhorar a eficiência do sistema público de saúde brasileiro. Ela é composta por três ensaios que se unem no campo da Economia da Saúde, com um enfoque na eficiência do sistema público de saúde do país. O primeiro ensaio tem como objetivo, analisar a relação entre o volume hospitalar de Cirurgias de Revascularização do Miocárdio (CRM) realizadas, em 2019, e a taxa de mortalidade intra-hospitalar dos pacientes no Sistema Único de Saúde (SUS). Além disso, realizou-se um exercício de simulação para testar a hipótese da implementação de uma política de volume mínimo para CRM para analisar seus impactos sobre o acesso dos pacientes à rede hospitalar do SUS nas diversas regiões brasileiras. Os resultados obtidos indicam que os pacientes que realizaram a CRM em hospitais de maior volume de atendimentos tiveram, em média, uma probabilidade menor de virem a óbito. Também se verificou que a implementação hipotética da política de volume mínimo afetaria de forma relevante e negativa o acesso dos pacientes aos hospitais. Além disso, essa política hipotética impactaria os pacientes de formas diferentes dependendo da região de moradia. O segundo ensaio aborda o absenteísmo como fonte de ineficiência e desperdício de recursos. Neste estudo, foram utilizados algoritmos supervisionados de aprendizado de máquina para prever a probabilidade de um paciente faltar a uma consulta agendada no SUS. Para essa finalidade, utilizou-se dados de consultas ginecológicas realizadas pelo SUS no município de São Paulo, entre janeiro de 2018 até junho de 2019. O modelo de Decision Tree apresentou o melhor desempenho na previsão. Com base nesses resultados, consideramos que a implementação de políticas que utilizem modelos de aprendizado de máquina para reduzir o absenteísmo no sistema público de saúde e, consequentemente, aumentar sua eficiência são relevantes. O último ensaio analisa os padrões de fluxo de pacientes em busca de assistência hospitalar no Estado do Rio Grande do Sul, pelo SUS, em 2022, dentro das macrorregiões e regiões de saúde, considerando o processo de regionalização da saúde pública. Foram exploradas três dimensões: eficiência migratória, acesso às macrorregiões e análise da estrutura hospitalar. O objetivo foi compreender como esses fluxos se manifestam em diferentes áreas geográficas, suas características predominantes e o impacto no acesso aos serviços hospitalares no Rio Grande do Sul. Os resultados revelaram uma predominância de regiões de saúde com evasão de pacientes quando comparamos as regiões de saúde que atraem pacientes. Além disso, observou-se uma disparidade no acesso aos serviços hospitalares entre as diversas regiões de saúde do Estado. No entanto, essa discrepância é reduzida ao ser avaliada a partir das macrorregiões de saúde, evidenciando características de hierarquização e regionalização dos serviços hospitalares no Rio Grande.