Permanência de utentes nas listas de espera nacionais para cirurgia: análise de duração como instrumento de apoio à gestão

• Autor(a) principal: Machado, Cândida
• Data de Publicação: 2011
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10198/5159
• topic: Lista de Espera; SIGIC; Análise de sobrevivência; Portugal

Constituindo as listas de espera para cirurgia um problema na prestação de cuidados médicos nos países mais desenvolvidos é importante que se conheça, e perceba, a realidade que enquadra esta problemática de forma a melhorar o processo de implementação de medidas de gestão de listas de espera, já em prática ou a desenvolver, e a compreender o impacto das mesmas sobre os tempos de espera a que os utentes estão sujeitos. Desta forma, o trabalho de investigação, subjacente a esta dissertação, tem como objectivo a análise dos tempos de permanência dos utentes em lista de espera para cirurgia em Portugal Continental, para um período que decorre entre 1990 e 2009. A análise foi realizada com recurso a modelos econométricos de sobrevivência (ou duração) onde se inclui uma análise não-paramétrica, com recurso aos estimadores de Kaplan-Meier e Nelson-Aalen, e uma análise semi-paramétrica com recurso ao modelo de risco proporcional de Cox. Através destas metodologias foi possível quantificar os tempos de espera, calculando a probabilidade de saída dos utentes da lista, tendo em conta as características sociodemográficas dos indivíduos. Para o efeito foi utilizada uma base de dados individual fornecida pelo SIGIC. Observa-se que tempo de espera por uma cirurgia se situa, em geral, entre os 2 a 3 meses, o que se encontra dentro dos parâmetros estabelecidos pelo SIGIC. Quando se subdivide a amostra tendo em conta as características da população observa-se que os utentes femininos permanecem mais tempo em lista de espera, a ARS Alentejo é a que apresenta maior eficiência, com menor tempo de espera (58 e 59 dias) e a ARS Algarve a menos eficiente (88 e 89 dias). Quando o utente recebe efectivamente a cirurgia por que espera permanece menos tempo em espera em comparação com os utentes que vêm a sua cirurgia cancelada por alguma razão. The waiting lists for surgery are a problem relating the provision of medical care in most developed countries. For this reason is important to know and understand the reality that fits this problem in order to improve the process of implementation and management of waiting lists’ related measures. The measure and knowledge of the reality is also important to understand its impact on the respective waiting times. Being aware of this international framework the research work presented in this Master thesis aims to analyse the time spend by a Portuguese individual in a waiting list over a period of 19 years (from 1990 to 2009). The applied analysis uses the survival (or duration) econometric methodology that includes a non-parametric analysis, the Kaplan-Meier and Nelson-Aalen estimators, and a semiparametric analysis, the Cox Proportional Hazards Models. Through these methods is possible to quantify waiting times. By calculating the probability of survival (risk) is possible to compute, for an individual, the time spell between entry and exit from the waiting list. The analysis is made for the all population and for sub-populations divided according to sociodemographic characteristics as gender, region and state. In order to achieve the research goals the survival methodology is applied using an administrative microeconomic dataset made available, for this particular research, by SIGIC. The waiting time for surgery stands, in median, between 2 to 3 months, according to the parameters established by SIGIC. When the sample is divided, taking into account the characteristics of the population, it is observe that female users remain longer in the waiting list, ARS Alentejo is the one with greater efficiency and ARS Algarve the least efficient. When the user actually receives surgery he/she stays less time on the waiting list.