A quarta e última parte teórica a ser abordada na pesquisa está conforme a descrição constante no Quadro 10.
Do ponto de vista analítico, cada uma das quatro dimensões da judicialização da saúde e as suas possíveis relações, conforme se propõe na Figura 2, podem ser representadas por vetores de acordo com a lógica fuzzy.
Essa lógica faz parte das alternativas metodológicas às técnicas qualitativas e quantitativas tradicionais, conhecida como Qualitative Comparative Analysis (QCA). Para Ragin (1987) no seu livro intitulado “The Compatative Method: moving beyong qualitative and
quantitative strategies”, a ideia do método consiste em demostrar que técnicas puramente
quantitativas e qualitativas não dão resposta a certas peculiaridades de pesquisa.
Segundo Sandes-Freitas e Bizarro-Neto (2016) a utilização do método permite uma quebra de paradigma metodológico pelo qual é possível pensar os fenômenos não como resultantes de um conglomerado de variáveis independentes, mas como processos de condições relacionais que são configuradas a partir da sua relação com um determinado contexto. De acordo com Gomide, Gudwin e Tanscheit (1995), na lógica fuzzy o valor verdade de uma proposição pode ser um subconjunto fuzzy, contrariando os sistemas lógicos binários ou bivalentes.
Camargos (2002) é categórico ao afirmar que o mundo é binário, dando como exemplo de informações que utilizam essa lógica: do tipo liga/desliga, Sim/Não e 0/1. Em convergência a este raciocínio, Shaw e Simões (1999) destacam que a lógica fuzzy se diferencia da lógica bivalente aristotélica, pois esta reconhece somente dois valores: verdadeiro ou falso. A lógica
fuzzy, também conhecida como lógica nebulosa, reconhece diversos valores, assumindo
característica multivalorada. Isso significa que a verdade é uma questão do ponto de vista ou de graduação.
Em complementação a essas ideias, Gomide, Gudwin e Tanscheit (1995) afirmam que ao contrário dos sistemas lógicos binários, em que o valor verdade pode assumir somente dois valores: verdadeiro (1), falso (0), a lógica fuzzy pode apresentar valores expressos linguisticamente, como: muito, mais ou menos, menos perto, mais alto, em torno, provável, etc. De acordo com Shaw (2001), a modelagem básica de um sistema fuzzy compreende entrada, regras e saídas, conforme a Figura 5.
Foram analisadas 51 produções científicas, entre artigos e dissertações. Os trabalhos analisados foram categorizados em quatro dimensões distintas: sociodemográfica, processual, médico-sanitária e político-administrativa. Dentro de cada dimensão, foram sintetizadas as variáveis que compuseram o Quadro abaixo.
Quadro 14 – Síntese das variáveis de pesquisa DIMENSÃO SÓCIODEMOGRÁFICA DIMENSÃO PROCESSUAL DIMENSÃO MÉDICO- SANITÁRIA DIMENSÃO POLÍTICO- ADMINISTRATIVA
Variáveis Variáveis Variáveis Variáveis
1-Sexo 1-Representação jurídica 1-Origem da Receita médica 1-Argumentação contra e a favor da judicialização 2 – Renda 2-Deferimento x indeferimento 2-Gastos com medicamentos 2-Registro na Anvisa 3 – Idade 3-Tipo de ação (Individual x
Coletiva)
3-Tipo de medicamento
adquirido 3-Uso off label
4 - Classe Social 4-Exigências do juiz 4-Tipo de doença 4 –Medicamento por tipo de financiamento 5 - Escolaridade 5-Medicamentos pertencentes a
lista do SUS 5-Argumentos médicos
5-Incorporação de novas tecnologias ao SUS * 6-Local de residência 6-Inclusão de termo de responsabilidade pessoal pelo uso da medicação *
6-Indicação terapêutica alternativa
6-Interface entre banco de dados do Ministério da Saúde e banco de dados diversos *
7 – Ocupação - - 7-Cumprimento de ações por meio de depósito judicial *
Fonte: Do autor.
Nota: * variáveis não identificadas em estudos incluídos na revisão bibliográfica.
A relevância das variáveis visando possíveis ações do Ministério da Saúde em relação à judicialização da saúde foi discutida em três ciclos de discussão - grupos focais. O primeiro grupo focal teve a função de módulo piloto e objetivou a validação das variáveis encontradas
na literatura. Para validar as variáveis, foram feitas quatro perguntas aos especialistas em cada uma das quatro dimensões da judicialização da saúde conforme a seguir:
Quadro 15 – Síntese das variáveis de pesquisa
DIMENSÕES VARIÁVEIS PERGUNTAS
Dimensão sociodemográfica
Sexo
1) O MS dispõe de todas as informações representadas por essas variáveis?
2) Como as informações disponíveis afetam as decisões relativas à judicialização do âmbito do MS?
3) Como o MS poderia utilizar essas informações para diminuir a judicialização?
4) Esse conjunto de variáveis é satisfatório?
5) Alguma variável poderia ser acrescentada ou suprimida? Renda Idade Classe Social Escolaridade Local de Residência Ocupação Dimensão Processual Representação jurídica Deferimento x indeferimento
Tipo de ação (Individual x Coletiva) Exigências do juiz 5-Medicamentos pertencentes a lista do SUS 6-Inclusão de termo de responsabilidade pessoal pelo uso da medicação *
Dimensão Médico- sanitária
1-Origem da Receita médica 2-Gastos com medicamentos 3-Tipo de medicamento adquirido 4-Tipo de doença 5-Argumentos médicos 6-Indicação terapêutica alternativa Dimensão Político- administrativa 1-Argumentação contra e a favor da judicialização 2-Registro na ANVISA 3-Uso off label
4 –Medicamento por tipo de financiamento 5-Incorporação de novas tecnologias ao SUS * 6-Interface entre banco de dados do Ministério da Saúde e banco de dados diversos * 7-Cumprimento de ações por meio de depósito judicial *
O Quadro 16 serviu de parâmetro para a análise das demais dimensões e variáveis de pesquisa, visto que as perguntas realizadas nas três rodadas de discussão foram basicamente as mesmas, com exceção da última rodada em que foi acrescida mais uma pergunta referente à aderência das dimensões à variável dependente. Assim, se fará referência ao citado Quadro no decorrer das seções, visando não replicá-lo desnecessariamente ao longo da apresentação dos resultados.
Nas seções que seguem serão apresentados os resultados de pesquisa divididos em quatro blocos. No primeiro bloco serão apresentados os resultados da dimensão sociodemográfica, subdivididos na análise de conteúdo dos grupos focais, resultados estatísticos dos questionários e, por fim, a apresentação dos resultados da análise fuzzy. Na sequência serão apresentados os resultados das dimensões processual, médico-sanitária e político-administrativa, seguindo a mesma organização explicitada para o primeiro bloco.
Figura 4 – Funcionamento básico de um sistema fuzzy
Fonte: Adaptado de Shaw (2011) e Da Costa et al (2006)
Segundo Silveira et al (2004), o processo de fuzzificação consiste na conversão de valores reais de entrada em graus de pertinência de um conjunto fuzzy. Em outras palavras, a
fuzzificação trata-se da conversão do paradigma matemático clássico para um plano de
pertinência linguística. Após a fuzzificação das variáveis, o conjunto fuzzy será submetido ao tratamento da máquina de inferência cujo o resultado deve ser um valor desfuzzificado. Ou seja, uma saída em forma de resultado numérico ( DA COSTA et al, 2006). A máquina de inferência
Base de Regras Função de pertinência de entrada Função de Pertinência de Saída Saída Entrada Defuzzificador Fuzzificador Máquina de inferências Fuzzy
é subsidiada pela Base de Regras estabelecida para o sistema fuzzy. Segundo Da Costa et al (2006), a Base de Regras é formada por uma lógica do tipo “SE-ENTÃO” que faz a ligação entre as funções de pertinência de entrada e de saída.
Dadas essas características, a lógica fuzzy será utilizada neste trabalho como ferramenta de análise das variáveis de pesquisa, convertendo ou fuzzificando os valores reais de entrada (variáveis linguísticas: conforme Quadro 16) em graus de pertinência. Ademais, essa lógica permite aferir a consistência dos agrupamentos, sumarizando as diferentes possibilidades de valoração de cada um dos quatro conjuntos de variáveis na representação mais consistente. Isso permite distinguir as variáveis mais importantes e, por conseguinte, os mecanismos causais atribuídos, de modo a formatar uma agenda ordenada de procedimentos para acumulação de dados e pesquisas relativas à redução da judicialização no MS.
Assim, para os fins desta pesquisa, relevância corresponde ao grau de consistência do conjunto das variáveis em cada dimensão.
Dessa forma, propõe-se no Quadro 16 a relação das varáveis linguísticas empregadas, com seus respectivos universos de discurso, bem como os conjuntos fuzzy correspondentes.
Quadro 16 – Relação das variáveis linguísticas, universo do discurso e conjuntos fuzzy VARIÁVEIS LINGUÍSTICAS (ENTRADAS) GRAUS DE PERTINÊNCIA (UNIVERSO DO DISCURSO) CONJUNTOS FUZZY VARIÁVEIS SÓCIO-DEMOGRÁFICA SEXO
[0; 0,25; 0,49; 0,75; 1] 1 - Irrelevante, 2 - pouco relevante, 3 - Relevante, 4 - muito relevante, 5 - Essencial. RENDA IDADE CLASSE SOCIAL ESCOLARIDADE LOCAL DE RESIDENCIA OCUPAÇÃO VARIÁVEIS PROCESSUAIS REPRESENTAÇÃO JURÍDICA
[0; 0,25; 0,49; 0,75; 1] 1 - Irrelevante, 2 - pouco relevante, 3 - Relevante, 4 - muito relevante, 5 - Essencial.
DEFERIMENTO X
INDEFERIMENTO COLETIVO TIPO DE AÇÃO (INDIVIDUAL X COLETIVA)
EXIGÊNCIAS DO JUIZ
MEDICAMENTOS PERTENCENTES À LISTA DO SUS
ORIGEM DA RECEITA MÉDICA
[0; 0,25; 0,49; 0,75; 1] 1 - Irrelevante, 2 - pouco relevante, 3 - Relevante, 4 - muito relevante, 5 - Essencial. TIPO DE DOENÇA TIPO DE MEDICAMENTO ADQUIRIDO ARGUMENTOS MÉDICOS INDICAÇÃO TERAPÊUTICA ALTERNATIVA
VARIÁVEIS POLÍTICO ADMINISTRATIVAS
ARGUMENTAÇÃO CONTRA E A FAVOR DA JUDICIALIZAÇÃO
[0; 0,25; 0,50; 0,49; 0,75; 1]
1 - Irrelevante, 2 - pouco relevante, 3 - Relevante, 4 - muito relevante,
5 - Essencial. REGISTRO NA ANVISA
USO OFF LABEL
MEDICAMENTO POR TIPO DE FINANCIAMENTO
5-INCORPORAÇÃO DE NOVAS TECNOLOGIAS AO SUS *
6-INTERFACE ENTRE BANCO DE DADOS DO MINISTÉRIO DA SAÚDE E BANCO DE DADOS DIVERSOS *
7-CUMPRIMENTO DE AÇÕES POR MEIO DE DEPÓSITO JUDICIAL * Fonte: Do autor
Para a análise qualitativa dos dados, foram utilizadas as técnicas de análise descritiva e interpretativa do conteúdo tendo por objetivo enriquecer a pesquisa com as percepções dos entrevistados acerca do tema proposto. No que se refere aos dados quantitativos, serão sumariados pelo método estatístico descritivo e analisados pela lógica fuzzy. Assim, se estabelecem as seguintes hipóteses: