Monitoramento pela perspectiva da gestão pública

Embora monitoramento e avaliação sejam frequentemente tratados em conjunto (Boulmetis & Dutwin, 2014; Cunha, 2018; L. A. M. Paula, 2001; Rodrigues, 2015), os significados de tais atividades e consequentemente as recomendações quanto a elas, devem ser diferenciados. O primeiro diz respeito ao processo sistemático de coleta e análise de dados para determinar se os objetivos têm sido ou estão sendo alcançados, e em que grau, visando auxiliar na tomada de decisões. A segunda, por sua vez, à valoração das ações com o intuito de conferir se são desenvolvidas de acordo com o que foi planejado, bem como verificar se estão adequadamente direcionadas à população-alvo (Boulmetis & Dutwin, 2014). Assim, os resultados do monitoramento subsidiam as avaliações. Corroborando tal distinção, Jannuzzi (2016, p. 84), conceitua monitoramento na gestão pública como:

[...] uma atividade regular de acompanhamento de processos-chave previstos na lógica de intervenção de um programa e que permite rápida avaliação situacional e identificação de anormalidades na execução deste, com objetivo de subsidiar a intervenção oportuna e a correção tempestiva para garantir a obtenção dos resultados e impactos que ele deve provocar.

Sistemas de monitoramento devem ser projetados para coletar dados sobre indicadores específicos, fornecendo às partes interessadas informações sobre a extensão do progresso e a realização dos objetivos a qualquer momento ou ao longo do tempo, indicando o que funciona melhor em cada contexto e fornecendo subsídios sobre abordagens intersetoriais no planejamento de intervenções. Particularmente no caso de políticas públicas sociais, é importante que os diferentes sistemas, ainda que setoriais, apresentem interfaces comuns de modo a permitir aos gestores “potencializar

as ações desenvolvidas, evitar a sobreposição de programas, gerenciar os recursos financeiros e avaliar os resultados obtidos de maneira integrada” (Oliveira, 2019, p. 82).

Destarte, adota-se a premissa de que o monitoramento permeia todo o ciclo de políticas públicas (Figura 8), pelo acompanhamento de indicadores que subsidiem ajustes nas diversas etapas do processo, uma vez que fornece informações fundamentais sobre possíveis problemas e desvios no desempenho da política, permitindo tomar decisões para correção e prevenção (Jannuzzi, 2017).

Figura 8 - Monitoramento interposto às etapas do ciclo de políticas públicas

Fonte: adaptada de Januzzi (2017, p. 30).

Embora evidenciada a relevância do monitoramento nas políticas públicas intersetoriais, tanto pesquisadores quanto gestores têm encontrado dificuldades em atender à prerrogativa de que a intersetorialidade seja contemplada nos modelos propostos (Bennett et al., 2018; Ndumbe-Eyoh & Moffatt, 2013; Rantala et al., 2014; Sadana et al., 2010).

Ao avaliar a literatura que se dedica ao tema do monitoramento de ações intersetoriais para saúde, Bennet et al. (2018) destacam o desafio de medir efeitos em

intervenções de natureza complexa, com múltiplos atores atuando por canais interligados, o que dificulta a identificação de relações causais diretas. Rantala et al. (2014) notam que em estudos que mencionam avaliar as decorrências de intervenções, em poucos isso engloba o processo intersetorial, usualmente focando apenas parte das ações ou resultados. Ndumbe-Eyoh e Moffat (2013) relatam que a maior parte da literatura disponível é descritiva, percebem a falta de mecanismos de ligação entre processos e consequências, e apontam carência de avaliações com maior rigor metodológico.

Nesse entremeio, percebe-se que monitorar os determinantes sociais requer informações além do setor de saúde, logo os sistemas de coleta de dados de rotina em outros setores (como educação e habitação) podem ser fontes ricas de informações sobre os principais determinantes sociais, bem como medidas de desenvolvimento. Como as políticas que atuam sobre DSS precisam atuar em todos os setores, o monitoramento requer uma abordagem sistêmica, com a identificação da informação relevante (Marmot et al., 2008). Nesse contexto, é imprescindível a criação de indicadores pertinentes a atividades intersetoriais, capazes de retratar as conexões entre as áreas a partir de dados advindos de cada parte.

A partir da identificação da demanda atual e crescente dos atores do governo por soluções intersetoriais e integradas, é obrigatório que os métodos de avaliação também sejam projetados e aplicados por uma perspectiva holística da sociedade e de seu ambiente. Essa instância visa fornecer aos formuladores de políticas informações relevantes que buscam soluções coesivas para lidar com questões compartilhadas em várias áreas. É latente no setor público, principalmente no nível local, a necessidade de informações tratadas de maneira intersetorial, com a interlocução entre as diversas bases de dados. Essa inteligência visa apoiar a tomada de decisões abrangendo todas as áreas envolvidas em cada situação-problema (Dantas et al., 2017, p. 38).

Vale lembrar que indicadores são padrões elementares para auxiliar na tomada de decisão (Jannuzzi, 2014; Sobral & Freitas, 2010), porém podem ser insuficientes para captar todas as nuances de fenômenos naturalmente complexos, por apresentar limitações como a dificuldade em retratar dimensões controversas e eventos minoritários, além da influência direta que sofrem das “visões de mundo” dos grupos que os desenvolveram (Dantas, 2016; R. C. Garcia, 2009; Lascoumes & Le Galès, 2012). Ao utilizar indicadores é importante ter em mente que a redução a uma

racionalidade técnica pura pode significar a banalização dos conceitos estudados pelas medidas criadas para operacionalizá-los, fazendo com que a sintetização e a sofisticação da técnica releguem a segundo plano a profundidade dos diagnósticos sociais (Dantas, 2016; R. C. Garcia, 2009; Jannuzzi, 2011; Lascoumes & Le Galès, 2012; Minayo, Hartz, & Buss, 2000; Siche, Agostinho, Ortega, & Romeiro, 2007).

Garantir a disponibilização de dados adequados, continuamente, melhora a definição de objetivos, ajuda a aumentar a transparência e a prestação de contas, revela o progresso em direção a metas dentro e fora do setor permite uma melhor alocação de recursos e documenta os benefícios potenciais do gasto público. Destarte, as informações precisam ser institucionalizadas como parte dos mecanismos de responsabilização para orientar a formulação de políticas em todos os setores (Marmot et al., 2008; World Health Organization, 2010). Rantala et al. (2014), Passador e Passador (2005) ressaltam a responsabilidade dos governos em manter disponíveis bases de dados desagregados e o potencial de auxílio de universidades e instituições de pesquisa, que podem possuir melhores condições de conduzir tal ação, por conjugar recursos e know-how.

Pela perspectiva da gestão pública, Sadana et al. (2010) retratam que na maioria dos países os sistemas de informação em saúde não são projetados para rotineiramente gerar, sintetizar ou disseminar dados e informações sobre DSS e sua relação com os resultados em saúde, limitação encontrada também em setores correlatos.

As medidas de saúde geralmente não estão bem vinculadas aos sistemas de monitoramento de políticas de outros setores e, nos casos em que estão, o acesso e o uso na tomada de decisões políticas são limitados. Isso representa uma grande barreira para se obter maior compreensão e direcionamento de políticas para abordar as desigualdades de saúde e os DSS. Os países que não têm dados que tecnicamente possibilitam a ligação entre as condições sociais e de saúde ou os quais o acesso é limitado também enfrentam uma maior probabilidade de enviesamento no relato de desigualdades de saúde e um potencial descompasso nas respostas políticas subsequentes e no investimento do programa (Sadana et al., 2010, p. 88 tradução nossa).

Os sistemas de informação tradicionais por vezes confundem quantidade com qualidade, se baseando em registros descontínuos, dados irrelevantes, análises setoriais descontextualizadas e ferramentas estatísticas não pertinentes, chegando a

gerar desinformação (Dantas, 2016; R. C. Garcia, 2009; L. R. Oliveira, 2019). É preciso que, tanto no desenho dos sistemas, quanto na geração de relatórios, tenha-se em mente o usuário final (no caso os tomadores de decisão), adequando linguagem, formato, periodicidade, desagregação (Figueiredo & Figueiredo, 1986; R. C. Garcia, 2009; Pinto, 1986).

A mesma atenção direcionada à geração de dados deve ser dispensada à disseminação das informações relevantes. É fundamental entender o que é mais relevante para cada cenário e saber como transformar dados em informações que possam ser usadas por diferentes públicos que contribuem para a formulação de políticas, incluindo a sociedade civil.

Uma melhor disseminação da informação deve ser acompanhada de esforços para apresentar informações de maneira significativa para o público, compatível com a capacidade de governantes e comunidade de interpretá-las e utilizá-las. A síntese em linguagem clara, complementada com ilustrações e apontamento de diretrizes para ação podem tornar essas evidências disponíveis de forma útil e compreensível para os formuladores de políticas, contribuindo para a efetividade da atuação governamental e do controle social (Marmot et al., 2008).

Diante dessa complexidade, faz-se mister comentar que, embora no Brasil tenha havido avanço expressivo no desenvolvimento dos processos avaliativos e bases de dados públicas, existem ainda diversas deficiências a serem sanadas, como: descontinuidade nas pesquisas; atrasos na publicação dos resultados; falhas nos levantamentos; questionamentos quanto à qualidade dos registros; problemas quanto à cobertura territorial (Dantas, 2016; Jannuzzi, 2011).