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

Abstract

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.

The objective of this thesis is to analyze alternatives to improve the efficiency of the Brazilian public healthcare system. We developed three papers that converge in the field of Health Economics, focusing on the efficiency of the country's public healthcare system. The first paper aims to analyze the relationship between the hospital volume of Myocardial Revascularization Surgeries (MRS) performed in 2019 and the inhospital mortality rate of patients in the Unified Health System (SUS). Additionally, a simulation exercise was conducted to test the hypothesis of implementing a minimum volume policy for MRS to analyze its impacts on patients' access to the SUS hospital network in various Brazilian regions. The results obtained indicate that patients undergoing MRS in hospitals with higher volumes of procedures had, on average, a lower probability of mortality. It was also found that the hypothetical implementation of the minimum volume policy would significantly and negatively affect patients' access to hospitals. However, this hypothetical policy would impact patients differently depending on their region of residence, indicating a trade-off between efficiency and access to the hospital network in the tested hypothetical minimum volume policy for MRS. The second paper addresses absenteeism as a source of inefficiency and resource wastage. In this study, supervised machine learning algorithms were used to predict the probability of a patient missing a scheduled appointment in SUS. For this purpose, data from gynecological appointments performed by SUS in the city of São Paulo, between January 2018 and June 2019, were used. The Decision Tree model showed the best performance in predicting absenteeism. Based on these results, we consider that implementing policies that use machine learning models to reduce absenteeism in the public healthcare system, and consequently increase its efficiency, is relevant. The final paper analyzes patient flow patterns seeking hospital care in the state of Rio Grande do Sul, through SUS, in 2022, within the macro-regions and health regions, considering the process of public health regionalization. Three dimensions were explored: migratory efficiency, access to macro-regions, and analysis of hospital structure. The objective was to understand how these flows manifest in different geographical areas, their predominant characteristics, and the impact on access to hospital services in Rio Grande do Sul. The results revealed a predominance of health regions with patient outflow when comparing them to the health regions that attract patients. Additionally, a disparity in access to hospital services among the various health regions of the state was observed. However, this discrepancy is significantly reduced when evaluated from the perspective of health macro-regions, highlighting characteristics of hierarchy and regionalization of hospital services in Rio Grande do Sul.