A oferta de práticas integrativas e complementares cresce na crise: uma abordagem de ciência de dados

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Barbosa Júnior, Djalma Adão
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Aprendizagem de Máquina; Causalidade; Causality; Ciência de Dados; Complementary and Integrative Practices; Data Science; Healthcare Delivery; Machine Learning; Oferta de Serviços de Saúde; Práticas Integrativas e Complementares
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/6/6143/tde-28082023-144657/

Utilizando dados do Programa Nacional de Melhoria do Acesso e da Qualidade da Atenção Básica (PMAQ) observamos, com uma análise descritiva, que a oferta de Práticas Integrativas e Complementares (PICs) na Atenção Básica do Sistema Único de Saúde, pelas Equipes de Saúde da Família (eSF) cresceu continuamente entre 2012 e 2018, período marcado por crise econômica e política. Por outro lado, o crescimento da oferta de PICs não foi uniforme entre as regiões do país, sendo menor nas regiões Centro-Oeste e Norte. Observamos que a oferta de PICs está associada à região, ao porte municipal e ao IDH municipal. Observamos também que a oferta de PICs é maior quando há Núcleo de Apoio à Saúde da Família estruturado no município, quando as eSF participam do Programa Academia da Saúde e quando o gestor da saúde não é formado em medicina. Receber apoio do gestor municipal de saúde, receber ações de educação permanente e realizar planejamento das suas ações também está associado à oferta de PICs pelas eSF. Além disso, utilizando uma estrutura de análise causal baseada no uso de gráficos acíclicos direcionados e análise de sensibilidade, concluímos que a formação do gestor influencia diretamente a oferta de PICs, privilegiando gestores formados em odontologia e psicologia. Utilizando uma abordagem de aprendizagem de máquina, identificamos modelos capazes de prever a oferta de PICs (área sob a curva ROC variando entre 0,70 e 0,88) pelas eSF. Estes modelos mostraram que, dentre outras características, o tamanho populacional, o IDH municipal e a distribuição de renda são relevantes em prever a expansão da oferta de PICs.