DISCUSSÕES EM RELAÇÃO AOS INDICADORES VBHC

A presente seção tem por objetivo classificar os resultados otimizados dos modelos preditivos sob a ótica dos diferentes indicadores de serviços de prestação de saúde baseados valor no Brasil.

Com base na Tabela A.1 no Anexo A, proveniente do estudo feito pela EIU (2016) como já explanado nesta pesquisa, os seguintes indicadores VBHC, apresentados na Tabela 12, foram elencados como aqueles que possuem inclinação, ou até mesmo que podem sofrer influência com as futuras aplicações dos modelos preditivos propostos.

Tabela 12 - Indicadores VBHC que podem sofrer influência dos resultados obtidos por meio da aplicação dos modelos preditivos

Domínio # Indicador

Medição de resultados e custo

2.1 Registros nacionais de doenças (0-4) 2.2 Acessibilidade aos dados dos resultados dos

pacientes (0-2)

2.3 Padronização de dados de resultados de pacientes

(0-2)

2.4 Coleta de dados sobre os custos do tratamento do

paciente (0-3)

2.5 Desenvolvimento de registros eletrônicos de

saúde interoperáveis (Sim/Não) Assistência

integrada e focada no paciente

3.1

Política nacional que apoia a organização da distribuição de saúde em unidades integradas e/ou focadas no paciente (Sim/Não)

Abordagem de pagamento baseada em resultados

4.1 Pagador(es) principal(ais) do sistema

promove(m) pagamentos agrupados (0-3) 4.2

Existência de mecanismo(s) para identificar intervenções para a desaprovação

(desinvestimento) (Sim/Não)

Indicadores gerais

5.10 Médicos por 1.000 habitantes 5.11 Leitos por 1.000 habitantes

5.13 Índice de Resultados de Saúde (score) 5.14 Gasto de saúde per capita (US$) 5.15 Custo por ponto de resultado (US$) Fonte: Elaborado pelo autor (2019).

• Indicador 2.1: O governo brasileiro define por meio da Portaria Nº 1.271 de 6 de junho de 2014 (BRASIL, 2014) a Lista Nacional de Notificação Compulsória de doenças, agravos e eventos de saúde pública nos serviços de saúde públicos e privados. A aplicação de modelos preditivos que determinem a data de alta de pacientes internados, no caso desta pesquisa para PAC, pode contribuir diretamente para a qualidade das informações que os profissionais de saúde podem encontrar em tal lista. Uma pontuação máxima neste indicador (4) garante um sistema abrangente consolidando os registros de doenças existentes, com dados atualizados regularmente e acessíveis aos interessados na área da saúde.

• Indicador 2.2: Uma pontuação máxima neste indicador (2) garante que registros de doenças existam, e há ampla acessibilidade aos dados de resultados para fins de pesquisa. O presente trabalho teve acesso aos dados do hospital por meio de sistemas EHR, como citado anteriormente, que, por sua vez, eram alimentados em tempo real com dados dos pacientes. Uma vez aplicado os modelos preditivos, os dados extraídos de cada predição para cada paciente, poderiam ser disponibilizados em um banco nacional por meio de sistemas descentralizados EHR para cada unidade de saúde. O acesso a estes dados garantiriam que diferentes unidades pudessem comparar seus resultados, implementando ações para corrigir possíveis déficits.

• Indicador 2.3: Uma pontuação máxima neste indicador (2) garante que os dados de registros das doenças estejam padronizados e vinculados adequadamente. Do ponto de vista prático e computacional, a padronização dos resultados provenientes das predições é de fácil implementação, visto que as saídas podem ser programadas de acordo com um padrão pré-definido por todas as unidades de saúde, facilitando o acesso, transformação e carregamento de novos dados.

• Indicador 2.4: Uma pontuação máxima neste indicador (3) garante que o governo e/ou os principais provedores de serviços de saúde estejam ativamente coletando dados de custos de tratamento de pacientes. Uma vez predito a duração de internação de um paciente em uma unidade de saúde, os custos relacionados ao tratamento podem ser mais facilmente estimados pelo fator previsibilidade e controle.

• Indicador 2.5: Uma boa pontuação neste indicador (Sim) garante que o governo e/ou os principais provedores de serviços de saúde estejam se esforçando para desenvolver sistemas EHR interoperáveis. A presente pesquisa teve total impacto decorrente dos dados coletados diretamente de sistemas EHR, que por sua vez facilitaram a busca, extração e futuras transformações destes dados. Portanto, ficou claro a importância destes sistemas na promoção de serviços de saúde mais eficientes e eficazes.

• Indicador 3.1: Uma boa pontuação neste indicador (Sim) garante que exista uma política nacional em vigor que ofereça suporte à distribuição de saúde em unidades integradas e/ou focadas no paciente. Isso também inclui uma política nacional que incentive um sistema de gestão que acompanhe um paciente durante todas as etapas do tratamento. Todas as medições de sintomas coletadas e aplicadas nos modelos preditivos foram realizadas nas primeiras três horas após internação do paciente no hospital. Isso só foi possível pela gestão eficiente do hospital ao acompanhar todas as etapas do paciente durante o seu tratamento, coletando e armazenando os dados em tempo real. Uma política que promova isso é essencial para o melhoramento dos serviços de prestação de saúde.

• Indicador 4.1: Uma pontuação máxima neste indicador (3) garante que os pagamentos pelos serviços de saúde são realizados de forma agrupada em pacotes, e não pela chamada taxa por serviço. Ao predizer a data de alta de um paciente com base em seus sintomas, a unidade de

saúde consegue, também, planejar quais tratamentos e quais medicamentos este paciente deverá ter/receber para atingir tal estimativa de data. Assim, o pagamento pelos serviços pode ser agrupado em pacotes pré-definidos e planificados de acordo com as diferentes estimativas, e não mais baseados no imediatismo.

• Indicador 4.2: Uma boa pontuação neste indicador (Sim) garante que o governo e/ou os principais provedores de saúde possuam mecanismos para identificar intervenções menos eficazes para desinvestimento nos planos de tratamento. Quando se trata de predizer algo, praticamente todas as variáveis estão voltadas para a melhor eficácia do sistema como um todo, e não é diferente neste caso em questão. A partir dos resultados preditos com uma boa margem de tempo para planejamento, as unidades de saúde podem redistribuir os recursos, realocando para áreas mais necessitadas, reavendo assim investimentos desnecessários.

• Indicador 5.10, 11, 13, 14 e 15: Os resultados de predição impactam indiretamente no número de médicos especialistas e gerais por número de habitantes, bem como o número de leitos de saúde disponíveis, uma vez que promovem acima de tudo o planejamento e eficiência na alocação de recursos. O indicador 5.13 é influenciado por todos os outros indicadores, sintetizados em um score único. Por sua vez, os indicadores 5.14 e 5.15 são influenciados pelos resultados propostos uma vez que tratam diretamente de custos relacionados a tratamentos de saúde. Numa abordagem mais ampla, as soluções aqui abordadas procuram promover a redução dos custos associados as internações por PAC.