UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA
DEPARTAMENTO DE DEMOGRAFIA E CIÊNCIAS ATUARIAIS
ROANNA FIGUEIREDO MENDONÇA DE LIMA
Operadoras de plano de saúde e os impactos financeiros em um cenário de pandemia, Brasil, 2020
NATAL / RN
2021
ROANNA FIGUEIREDO MENDONÇA DE LIMA
Operadoras de plano de saúde e os impactos financeiros em um cenário de pandemia, Brasil, 2020
Monografia de conclusão de curso apresentada ao Departamento de Demografia e Ciências Atuariais da Universidade Federal do Rio Grande do Norte, como requisito parcial à obtenção de título de bacharel em Ciências Atuariais.
Orientadora: Profª. Dra. Luciana Lima.
BANCA EXAMINADORA
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Prof. Drª Luciana Conceição de Lima DDCA/UFRN
___________________________________________
Prof. Drª Luisa Pimenta Terra Unifal/MG
Universidade Federal do Rio Grande do Norte - UFRN Sistema de Bibliotecas – SISBI
Catalogação de Publicação na Fonte. UFRN - Biblioteca Setorial Prof. Ronaldo Xavier de Arruda - CCET
Lima, Roanna Figueiredo Mendonça de.
Operadoras de plano de saúde e os impactos financeiros em um cenário de pandemia, Brasil, 2020 / Roanna Figueiredo Mendonça de Lima. - 2021.
49f.: il.
Monografia (Bacharelado em Ciências Atuariais) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Centro de Ciências Exatas e da Terra, Departamento de Demografia e Ciências Atuariais. Natal, 2021.
Orientadora: Profª Drª Luciana Conceição de Lima.
1. Finanças - Monografia. 2. Operadoras de plano de saúde - Monografia. 3. Covid-19 - Monografia. 4. Agência Nacional de Saúde - Monografia. 5. Instituto de Estudos da Saúde Suplementar - Monografia. I. Lima, Luciana Conceição de. II. Título.
RN/UF/CCET CDU 336
Elaborado por Joseneide Ferreira Dantas - CRB-15/324
AGRADECIMENTOS
Agradeço primeiramente a Deus por sempre estar presente em minha vida, por me abençoar em todos os meus anos de desenvolvimento pessoal e nos meus estudos. Aos meus queridos professores, pelos ensinamentos durante todo o curso, e um agradecimento especial a minha orientadora Professora Drª Luciana Conceição de Lima por me incentivar e acreditar em mim, quando eu estava desmotivada, meus sinceros agradecimentos. Agradeço também a Professora Drª Luisa terra, pelo aceite em fazer parte da banca examinadora e pelos comentários que agregaram muito ao meu trabalho. A minha mãe, que mesmo com toda a dificuldade enfrentada nunca mediu esforços para me proporcionar um ensino de qualidade durante todo o meu período escolar, sempre me apoiando ao longo da minha trajetória.
“O insucesso é apenas uma oportunidade para recomeçar com mais inteligência.”
Henry Ford
RESUMO
A pandemia da Covid-19 se tornou um evento desafiador na história recente da humanidade por se tratar de uma emergência de saúde pública de importância internacional. Além de atentar contra a vida ela também produz impactos sobre as finanças de várias áreas. Com isso, esta monografia possui o objetivo de identificar se as operadoras de saúde da modalidade medicina de grupo foram impactadas financeiramente diante das despesas geradas pela pandemia da Covid-19. Este trabalho se justifica pelo fato de que ainda há poucos estudos sobre os impactos da pandemia sobre as finanças dos planos de saúde. Sendo assim, os objetivos específicos englobam a comparação de fluxos de receitas e de despesas de 2020 com os anos de 2015 a 2019, anteriores à pandemia, como também comparar possíveis diferenças entre receitas e despesas em 2019 e 2020 por meio de um teste
t de diferenças entre médias populacionais.
Foram estabelecidas duas hipóteses: 1) Os gastos das operadoras de saúde na pandemia da Covid-19 não afetaram o equilíbrio financeiro em 2020 das operadoras da modalidade medicina de grupo; 2) O índice VCMH foi negativo no ano de 2020, o que justifica um reajuste negativo para as mensalidades das operadoras de saúde planos individuais. Com o intuito de observar variação do custo médico hospitalar per capita das operadoras de planos de saúde entre dois períodos consecutivos de 12 meses, analisou-se a tendência temporal do Índice de Variação do Custo Médico Hospitalar (VCMH/IESS). A fonte das informações utilizada foi a Agência Nacional da Saúde Suplementar (ANS) e o Instituto de Estudos da Saúde Suplementar (IESS). De um modo geral os resultados apontaram que as receitas observadas em 2020 foram superiores quando comparadas aos anos de pré-pandemia, e as despesas inferiores aos últimos 5 anos: em 2020 houve um aumento de mais de 1,4% no quantitativo de beneficiários tipo de contratação individual na rede privada. Estes resultados confirmaram a hipótese 1. Com relação às variações do custo médico hospitalar em 2020, ela resultou negativa indicando que a hipótese 2 foi confirmada. Os dados mostram que mesmo em um cenário de pandemia em que novos procedimentos precisaram ser adotados pela ANS para o enfrentamento de uma emergência sanitária, as operadoras de saúde da modalidade medicina de grupo apresentaram equilíbrio financeiro em 2020, ou seja, as receitas do primeiro ano de pandemia foram suficientes para cobrir as despesas daquele período. E sobre a variação do VCMH, nem todas se mantiveram negativas durante a pandemia, o que foi o caso das internações, o que se justifica pela gravidade da Covid-19, e das terapias, que são procedimento mais ajustáveis à Telessaúde do que consulta e exames, por exemplo.
Entre as limitações desse estudo, destaca-se o fato de a ANS não dispor dos dados das contraprestações por grandes regiões, que podem ter apresentado perfis distintos em relação às receitas e despesas.
Palavras-chaves: Operadoras de plano de saúde; Covid-19; Finanças; Agência Nacional de Saúde; Instituto de Estudos da Saúde Suplementar.
ABSTRACT
The Covid-19 pandemic has become a challenging event in human recent history to address a public health emergency of international importance. In addition to attacking life, it also impacts finances in several areas. Thus, this monograph aims to identify whether as health care providers in the group medicine modality they were financially impacted by the expenses generated by the Covid-19 pandemic. This work is justified by the fact that there are still few studies on the impacts of the pandemic on the finances of health plans. Therefore, the specific objectives include the comparison of revenue and expenditure flows in 2020 with the years 2015 to 2019, prior to the pandemic, as well as comparisons of possible differences between revenue and expenditure in 2019 and 2020 through a t-test of differences between population averages. There were two hypotheses: 1) The expenses of healthcare operators in the Covid-19 pandemic did not affect the financial balance in 2020 of operators in the group medicine modality; 2) The VCMH index was negative in 2020, which justifies a negative readjustment for the monthly fees of individual health plan operators. In order to change the per capita hospital medical cost variation of health plan operators between two consecutive 12-month periods, the temporal trend of the Hospital Medical Cost Variation Index (VCMH / IESS) was analyzed. The source of the information used by the National Agency for Supplementary Health (ANS) and the Institute for Supplementary Health Studies (IESS). In general, the results indicated that the revenues observed in 2020 were higher when compared to the pre-pandemic years, and the expenses prior to the last 5 years: in 2020 there was an increase of more than 3% in the number of beneficiaries in the private network. These results confirmed hypothesis 1. Regarding the variations in hospital medical costs in 2020, it was negative that hypothesis 2 was confirmed. The data show that even in a pandemic scenario in which new procedures had to be adopted by the ANS to face a health emergency, such as health operators of the group medicine modality financial balance in 2020, that is, the revenues of the first year of pandemic were sufficient to cover the expenses of that period. And about the variation in VCMH, not all of them remained negative during a pandemic, which was the case with hospitalizations, which is justified by the severity of Covid-19, and therapies, which are procedures more adjustable to Telehealth than consultation and exams, for example. Among the limitations of this study, there is the fact that the ANS does not have data on payments by large regions, which may have presented different profiles in relation to revenues and expenses.
Key-words: Health care companies; Covid-19; Finances; National Health Agency;
Institute of Supplementary Health Studies.
LISTA DE ABREVIATURA E SIGLAS
ACP – Análise de Componente Principal
ANS – Agência Nacional da Saúde Suplementar CCET – Centro de Ciências Exatas e da Terra DBC - Database Container
DDCA – Departamento de Demografia e Ciências Atuariais IBA – Instituto Brasileiro de Atuária
IESS – Instituto de Estudos de Saúde Suplementar OMS – Organização Mundial da Saúde
SARS – Síndrome Respiratória Aguda grave SUS – Sistema Único de Saúde
UFRN – Universidade Federal do Rio Grande do Norte UTI – Unidade de Terapia Intensiva
VCMH – Variação dos Custos Médico-Hospitalares
LISTA DE QUADROS
Quadro 1 – Tipo de contratação operadora de saúde no Brasil, 2020...26 Quadro 2 – Nome e descrição das variáveis utilizadas, Brasil, 2020...32
LISTA DE GRÁFICOS
Gráfico 1 – Taxa de Cobertura das operadoras de saúde por grandes regiões, Brasil
2018 a 2020......22
Gráfico 2 – Média da quantidade de operadoras de saúde por modalidade por grande região, Brasil 2018 à 2020.....23
Gráfico 3 – Distribuição percentual das Operadoras de Saúde por porte nas Grandes Regiões do Brasil em dezembro de 2020....24
Gráfico 4 – Beneficiários das modalidades das operadoras de saúde por tipo de contratação, Brasil, 2021....25
Gráfico 5 – Correlação entre os tipos de receitas e despesas, Brasil 2015 a 2020...34
Gráfico 6 – Componentes principais, Brasil 2015 – 2020...35
Gráfico 7 – Mapa fatorial Receitas e Despesas operadoras medicina de grupo, Brasil 2015 – 2020...35
Gráfico 8 – Contribuições das variáveis para a componente principal, Brasil 2015 – 2020...36
Gráfico 9 – Diferença receita-despesa por ano simples de 2015 a 2020....40
Gráfico 10 – Beneficiários por contratação individual/familiar modalidade medicina de grupo Brasil, 2015 a 2020.......41
Gráfico 11 – Variação percentual beneficiários medicina de grupo Brasil, 2015 a 2020.....41
Gráfico 12 – Gráfico T test das despesas de 2019 e 2020...42
Gráfico 13 – Gráfico T test das receitas de 2019 e 2020...43
Gráfico 14 – Variação VCMH/IESS entre janeiro de 2016 a março de 2020...44
Gráfico 15 – Variação VCMH/IESS mensal entre janeiro de 2016 a dezembro de 2020......44
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 – Fluxograma do caminho para a base de dados de receitas e despesas ANS... 31 Figura 2 –Estrutura Banco de dados, Brasil, 2020...33
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 –Distribuição absoluta das operadoras de saúde por modalidade, Grandes Regiões, julho-2021...21 Tabela 2 - Análise descritiva banco de dados dos tipos de receitas e despesas das operadoras de saúde em 2020...33
Sumário
1 INTRODUÇÃO ... 14
2 REFERENCIAL TEÓRICO ... 19
2.1 O que é Saúde Suplementar? ... 19
2.1.2 Saúde Suplementar e as medidas para o enfrentamento da Covid-19 ... 26
3 PRESSUPOSTOS METODOLÓGICOS ... 30
3.1 Dados e metodologia ... 30
3.1.1 Dados ... 30
3.1.2 Análise de Componentes Principais ... 33
3.1.3 Test t de diferença entre médias populacionais ... 35
3.1.4 Indicador de custo médico hospitalar: o índice VCMH ... 37
4 RESULTADOS ... 39
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS ... 45
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ... 47
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1 INTRODUÇÃO
O ano de 2020 foi marcado pela pandemia do novo coronavírus.
Denominada Covid-19, esta doença trouxe diversas implicações, não apenas de cunho epidemiológico, mas também repercussões e impactos de ordem social, econômica, política e cultural (CONASS, 2020). Na saúde suplementar, os atuários necessitam entender o que muda neste cenário, tendo em vista que eles são os “profissionais preparados para mensurar e administrar os riscos” (IBA [s.d.]), que as operadoras de saúde podem enfrentar em uma crise sanitária, por exemplo.
Foi em 1937 que os primeiros casos de coronavírus em humanos foram isolados, sendo descrito com o referido nome por se assemelhar à imagem de uma coroa (OMS, 2020). O novo coronavírus foi descoberto em 2019 em Wuhan, cidade chinesa com 11 milhões de habitantes, por conta de uma série de casos de pneumonia com origem desconhecida registrados até aquele momento (OMS, 2020). Depois de algumas pesquisas, foi descoberta a Covid-19 e ela rapidamente se espalhou por todo o mundo.
No Brasil, o primeiro caso de Covid-19 ocorreu em 25 de fevereiro de 2020 (SILVA, JARDIM, LOTUFO, 2020), e até 21 de agosto de 2021, o país acumulava mais de 20 milhões de casos e mais de 570 mil mortes, colocando a nação como o terceiro maior em número de óbitos no mundo (WHO COVID-19, 2021).
Evidências sugerem a eficácia de intervenções físicas sobre a redução de propagação do vírus como uso de máscaras, luvas, lavar as mãos, aventais e/ou proteção para os olhos, desinfecção de superfícies, isolamento e outras medidas de controle da infecção (BUNT, 2020).
Entretanto, apenas as intervenções não farmacológicas não são totalmente suficientes, tendo em vista, entre outros, que a população não segue à risca os cuidados preventivos. Acrescidos a essa prevenção, muitos esforços vêm sendo feitos em vários países (SILVA, JARDIM, SANTOS, 2020).
A corrida mundial para a fabricação de vacinas veio à tona em oito de dezembro de 2020, quando o Reino Unido começou a vacinar a sua população cuja vacina foi a BNT162B2, desenvolvida pela parceria entre a farmacêutica americana Pfizer e a empresa de biotecnologia alemã BioNTech, a primeira
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aprovada para uso emergencial a base de RNA mensageiro (UNICAMP, 2020).
Sua tecnologia consiste em auxiliar o organismo do individuo a gerar anticorpos contra a Covid-19 (PFIZER, 2021). Logo após, outros países como Russia, Suécia, Sérvia e outros mais 52 iniciaram as vacinações de suas populações.
Em em janeiro de 2021 o Brasil recebeu seis milhões de doses da CoronaVac, fabricada pelo Instituto Butantan em parceria com a empresa Sinovac (AGÊNCIA BRASIL, 2021). Até 23 de agosto de 2021 o país atingiu a marca de 54,5 milhões de pessoas totalmente vacinadas, o equivalente a cerca de 25,8% da população brasileira o que é considerado pouco satisfatório, quando comparado com outros países que já avançam com mais de 60% de suas populações vacinadas (OUR WORLD IN DATA, 2021).
Junto a isso, os repasses federais têm sido fundamentais à execução dos serviços de saúde no âmbito do SUS, dada a fragilidade das fontes de recursos estaduais e municipais (LIMA et al., 2012; SANTOS,2018; LIMA E ANDRADE et al., 2009 apud FERNANDES, PEREIRA, 2020). Fernandes e Pereira (2020) concluem que o modelo de financiamento do SUS não foi modificado diante das necessidades de enfrentamento da Covid-19. É importante destacar isto, pois, diante do tamanho da crise imposta pela pandemia, não houve mudança qualitativa no desenho das regras de financiamento do Sistema Único de Saúde, o que pode ser um uma das causas dos passos lentos na vacinação da população brasileira.
Enquanto a maior parte da população não se encontra vacinada, a pandemia continua gerando perdas de vidas e gastos aos serviços de saúde público e privado. Como exemplo das despesas geradas devido aos casos graves de Covid-19 estão as Unidades de Terapia Intensiva (UTI), cujos pacientes demandam cuidados intensivos e monitoramento contínuo durante as 24 horas do dia, além de equipamentos e o uso de ventiladores pulmonares para o suporte respiratório (SILVA, 2020). Diante do exposto, as operadoras de saúde precisam lidar com gastos diários que giram em torno de R$ 2.836,00 (SILVA, 2020), sem contar com os gastos pós doença que podem ser sequelas neurológicas, cardíacas, pulmonares, renais e metabólicas. Ou seja, a síndrome pós-covid deve se tornar um desafio para todos os sistemas de saúde do mundo (CNNBRASIL, 2021).
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Junto ao exposto, identificar o comportamento dos custos no sistema de saúde suplementar por tipo de procedimento (consultas, exames terapias e internação, entre outros) é de grande importância na avaliação de possíveis sinistros em anos posteriores. O indicador mais utilizado pelo mercado da saúde suplementar é o Índice de Variação dos Custos Médico-Hospitalares (VCMH), produzido pelo Instituto de Estudos de Saúde Suplementar (IESS). Ele capta o custo médico hospitalar per capita das operadoras de planos de saúde entre dois períodos consecutivos de 12 meses podendo ser positivo ou negativo, e que varia de acordo com o perfil de utilização dos beneficiários.
Sendo assim, os problemas ocasionados pela pandemia da Covid-19 precisam ser analisados pela necessidade de desenvolver um sistema de saúde mais resiliente para o futuro, capaz de proteger a vida humana e preservar o equilíbrio econômico e financeiro das operadoras de saúde. (VEJA SAÚDE, 2020). O presente estudo se justifica pelas seguintes razões: a pandemia da Covid-19 é um fenômeno recente, de 2020, e ainda há poucos estudos sobre os impactos dela nas finanças das operadas de saúde. A pergunta norteadora desta monografia foi: qual o impacto da pandemia de Covid-19 sobre as receitas e despesas das operadoras de planos de saúde da modalidade medicina de grupo médico hospitalares? No campo organizacional, esta pesquisa tem potencial de trazer contribuições significativas para o contexto pandêmico em que os gastos podem ser exponencialmente maiores pela possível acumulação de sinistros em função da postergação de procedimentos e atendimentos eletivos pelas operadoras e usuários dos planos.
O objetivo geral desta monografia foi verificar se houve equilíbrio financeiro nas operadoras de saúde da modalidade medicina de grupo no Brasil em 2020. Ou seja, verificar se as receitas do primeiro ano de pandemia foram suficientes para cobrir as despesas daquele período.
Os objetivos específicos foram: comparar as despesas de 2020 das operadoras de saúde da modalidade medicina de grupo com as despesas de 2015 a 2019, considerando a quantidade de beneficiários em cada ano; Realizar um teste t de diferenças entre médias populacionais para comparar possíveis diferenças entre receitas e despesas em 2019 e 2020, afim de verificar se a pandemia da Covid-19 produziu efeito sobre elas; Comparar as variações do
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Índice de Variação do Custo Médico Hospitalar (VCMH/IESS) com o intuito de observar variação do custo médico hospitalar per capita das operadoras de planos de saúde entre dois períodos consecutivos de 12 meses cada, de 2016 a 2020.
As hipóteses desse trabalho foram:
I) Os gastos das operadoras de saúde na pandemia da Covid-19 não afetaram o equilíbrio financeiro em 2020 das operadoras da modalidade medicina de grupo;
II) O índice VCMH foi negativo no ano de 2020, o que justifica um reajuste negativo para as mensalidades das operadoras de saúde tipo individuais.
Para o alcance dos objetivos propostos realizou-se uma análise descritiva cujo aspecto central foi comparar fluxos de receitas e de despesas de 2020, ano de surgimento da pandemia no Brasil, e da média dos últimos cinco anos (2015 a 2019) para estas mesmas informações. Para a escolha das variáveis de receitas e despesas das operadoras de saúde que permaneceriam no banco de dados foi realizada análise de componentes principais (ACP), do inglês principal component analysis. A ACP, segundo Hongyu, Sandanielo, Junior (2016) é uma técnica estatística de análise multivariada que transforma linearmente um conjunto original de variáveis, inicialmente correlacionadas entre si, num conjunto substancialmente menor de variáveis não correlacionadas que contém a maior parte da informação do conjunto original. E para identificar as possíveis diferenças entre as receitas e despesas das operadoras de saúde foi utilizado o test t pareado, que permite comparar as médias das receitas e despesas das operadoras em 2019 e 2020, ou seja, antes da Covid-19 e durante a Covid-19.
E por último, a comparação dos índices VCMH (Variação do custo médico hospitalar) históricos do Brasil por tipo de procedimento. As análises foram realizadas por meio da linguagem de programação R. A fonte das informações foram a Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS), que representam a agência reguladora governamental responsável pela criação de normas, controle e a fiscalização pelo setor de planos de saúde no Brasil (ANS [s.d.]). E o Instituto de Estudos de Saúde Suplementar (IESS), este é uma organização sem fins lucrativos que por meio de estudos conceituais e técnicos servem de
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embasamento para implementar políticas e melhores práticas na saúde suplementar (IESS [s.d.]).
Esta monografia se subdivide em 5 capítulos. Além desta introdução, no Capítulo 2 é apresentado o referencial teórico, no Capítulo 3 os pressupostos metodológicos, no Capítulo 4 os resultados e no Capítulo 5 as considerações finais.
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2 REFERENCIAL TEÓRICO
2.1 O que é Saúde Suplementar?
No Brasil, existe a saúde pública e a privada. A saúde pública está estrututura dentro do sistema único de saúde (SUS) e a saúde privada contempla os serviços de saúde ofertados de forma direta aos individuos, por meio de pagamento e a saúde suplementar que compreende as operadoras de saúde.
De acordo com o portal da indústria (2021):
“A saúde suplementar é o ramo da atividade que envolve a operação de planos e seguros privados de assistência médica à saúde, regulada e fiscalizada pela Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS), e é composta por operadoras, profissionais e beneficiários. Suas ações e serviços desenvolvidos não têm vínculo com o Sistema Único de Saúde (SUS)” (PORTAL DA INDÚSTRIA, 2021).
Os prestadores de assistência podem ser privados, credenciados pelos planos e seguros de saúde ou pelas cooperativas médicas, serviços próprios dos planos e seguros de saúde, serviços conveniados ou contratados pelo subsistema público, que são firmados pelas empresas de planos e seguros de saúde que fazem parte de sua rede credenciada (BRASIL, 2007). O orgão regulador vinculado ao Ministério da Saúde a fim de assegurar o interesse público é a Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS). A regulação pode ser entendida como um conjunto de medidas e ações do Governo que envolvem a criação de normas, o controle e a fiscalização de segmentos de mercado explorados pelas operadoras de saúde (ANS [s.d.]).
De acordo com a Fenasaúde (2021), as operadoras que compõe a estrutura da saúde suplementar se classificam de acordo com a modalidade de atuação no mercado: medicinas de grupo; seguradoras especializadas em saúde, cooperativas médicas; filantropias; autogestões; odontologias de grupo;
cooperativas odontológicas; e, administradoras de benefício. Essa classificação de acordo com a Grande Região de operação é apresentada na Tabela 1:
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Tabela 1 – Distribuição absoluta das operadoras de saúde por modalidade, Grandes Regiões, Julho-2021
Fonte: ANS Tabnet, 2021.
Observando a Tabela 1, verifica-se que as modalidades Cooperativa Médica, Medicina de Grupo e Administradora de Benefícios tinham a maior quantidade de operadoras no Brasil em julho de 2021 (276, 266 e 171 respectivamente). E a Região Sudeste apresentava a maior quantidade em todas as modalidades das operadoras de saúde (N=736) pode ser pelo fato da maior concentração populacional, segundo estimativas da população em 2021 divulgado pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), a Região Sudeste conta com 89.632,912 pessoas o equivalente a cerca de 42% da população brasileira.
Segundo a ANS, a modalidade Autogestão reúne empresas que operam planos de assistência à saúde destinados, exclusivamente, a empregados ativos, aposentados, pensionistas ou ex-empregados, de uma ou mais empresas. Ou, ainda, a participantes e dependentes de associações de pessoas físicas ou jurídicas, fundações, sindicatos, entidades de classes profissionais ou assemelhados e seus dependentes.
A modalidade Medicina de Grupo comercializa planos de saúde para pessoa física ou pessoa jurídica. O beneficiário faz uso de uma estrutura própria e/ou contratada pela operadora (médicos, hospitais, laboratórios e clínicas). A Administradora de Benefícios inclui aquela empresa que apenas administra planos de assistência à saúde, e que são financiados por outra operadora. Uma administradora não assume o risco decorrente da operação desses planos e não possui rede própria, credenciada ou referenciada de serviços médico- hospitalares ou odontológicos. Por não possuir beneficiário, a operadora classificada como administradora está dispensada do envio das informações
Regiao/UF Norte Nordeste Sudeste Sul Centro Oeste Total
Autogestão 5 21 80 25 22 153
Cooperativa Médica 13 28 151 58 26 276
Filantropia 1 0 25 7 0 33
Medicina de Grupo 4 23 188 38 13 266
Seguradora Especializada em Saúde 0 0 8 0 0 8
Cooperativa Odontológica 6 19 56 14 6 101
Odontologia de Grupo 7 39 95 18 9 168
Administradora de Benefícios 2 7 133 11 18 171
Total 38 137 736 171 94 1176
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sobre beneficiários (seus dados são classificados como inconsistentes) (ANS, [s.d.]).
No Gráfico 1 é possível identificar a quantidade de beneficiários por grande região do Brasil em setembro de 2018, 2019 e 2020. O termo beneficiário refere-se a vínculos aos planos de saúde, podendo incluir vários vínculos para um mesmo indivíduo (ANS TABNET, 2021).
Gráfico 1 – Taxa de Cobertura das operadoras de saúde por grandes regiões, Brasil 2018 a 2020
Fonte: ANS Tabnet, 2021.
De acordo com o Gráfico 1, é possível observar que nos anos observados em todas as regiões a taxa de cobertura de operadoras de saúde é praticamente a mesma. É possível observar também que a Região Sudeste tem a maior cobertura em todos os anos: 35,1% em dez/18, 34,9% em dez/19 e 34,9% em dez/20. Mas como é a divisão das modalidades existentes por grandes regiões no Brasil? O Gráfico 2 apresenta esta distribuição.
10,4 10,4 10,412,3 12,2 12,1
35,1 34,9 34,9
25 24,7 24,4
21,3 21,6 22
D E Z / 1 8 D E Z / 1 9 D E Z / 2 0
Norte Nordeste Sudeste Sul Centro Oeste
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Gráfico 2 – Média da quantidade de operadoras de saúde por modalidade por grande região, Brasil 2018 à 2020
Fonte: ANS Tabnet, 2021.
Com o Gráfico 2 é possível observar que o número de beneficiários das cooperativas médicas é o maior entre todas as modalidades nas Regiões Norte, Sul e Centro Oeste de 2018 a 2020. Nas Regiões Nordeste e Sudeste a modalidade com maior quantitativo de beneficiários foi a Medicina de Grupo.
A ANS também classifica as operadoras segundo o porte, ou seja, de acordo com a quantidade de beneficiários em cada plano. Até 20 mil beneficiários a operadora é considerada de pequeno porte, entre 20 mil e 100 mil, de médio porte, e de grande porte se ela possui mais de 100 mil beneficiários. O Gráfico 3 apresenta as operadoras por grandes regiões do Brasil por seu porte em distribuição percentual em dezembro de 2020.
0 2000000 4000000 6000000 8000000 10000000 12000000 14000000
Norte Nordeste Sudeste Sul Centro Oeste
Quantidade de operadoras de saúde
Regiões do Brasil
Autogestão
Cooperativa Médica
Filantropia
Medicina de Grupo
Seguradora Especializada em Saúde
23
Gráfico 3 – Distribuição percentual das Operadoras de Saúde por porte nas Grandes Regiões do Brasil em dezembro de 2020
Fonte: ANS Tabnet, 2021.
De acordo com a Figura 3 pode-se observar que a Região Sudeste tem cerca de 60% das operadoras de saúde no Brasil de todos os portes, a Região Norte tem mais operadoras de grande porte, a Região Nordeste tem 15,32%
operadoras de grande porte, a Região Sul contribui com 20,32% de médio porte e a Região Centro Oeste contribui com 9,09% de operadoras de pequeno porte em dezembro de 2020. Outra característica das operadoras de planos de saúde são os tipos de contratação, que podem ser individuais/familiares, Coletivo empresarial e Coletivo por adesão. O Gráfico 4 mostra os beneficiários das modalidades das operadoras de saúde por tipo de contratação no Brasil em 2021.
0,00%
10,00%
20,00%
30,00%
40,00%
50,00%
60,00%
70,00%
Norte Nordeste Sudeste Sul Centro Oeste Percentual do quantitativo de operadoras de saúde por porte
Regiões do Brasil
Pequeno Porte Médio Porte Grande Porte
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Gráfico 4 – Beneficiários das modalidades das operadoras de saúde por tipo de contratação, Brasil, 2021
Fonte: ANS Tabnet, 2021.
De acordo com o Gráfico 4 o tipo de contratação coletivo empresarial é maior em todas as modalidades, com destaque para a modalidade medicina de grupo. O tipo individual ou familiar tem maior quantidade de beneficiários nas modalidades medicina de grupo e Cooperativa médica. As características de cada tipo de contratação podem ser observadas no Quadro 1:
0 2000000 4000000 6000000 8000000 10000000 12000000 14000000
Autogestão Cooperativa Médica
Filantropia Medicina de Grupo
Seguradora Especializada em
Saúde
Quantidade de beneficiários
Tipo de contratação
Individual ou Familiar Coletivo Empresarial Coletivo por adesão
25
Quadro 1 – Tipo de contratação de operadoras de saúde no Brasil, 2020
Fonte: ANS, 2021.
O mercado de saúde suplementar no Brasil de acordo com a Pesquisa Nacional de Saúde 2019 (pág. 29), contava no referido ano com 59,7 milhões de usuários com algum tipo de plano de saúde seja médico, de saúde ou odontológico, ou seja, 28,5% da população daquele ano. A Região Sudeste apresentava 37,5% do quantitativo de beneficiários, seguido pela Região sul com 32,8%; Centro-oeste 28,9%; Nordeste 16,6% e Norte com 14,7%; portanto, a região Sudeste em 2020 tinha o maior mercado de operadoras privadas com cerca de 60% do quantitativo geral de planos de saúde sejam elas pequeno, médio ou grande porte foi observado também que há mais operadoras Medicina de Grupo e Cooperativas Médicas em todas as regiões da nação. Com base
Tipo de contratação Características
Individual ou familiar
Qualquer pessoa pode procurar o plano e contratar.
Adesão: Livre Carência: Sim
Cobertura: Conforme o contrato e o rol de procedimentos Rescisão: Apenas em caso de fraude ou falta de pagamento Cobrança: Diretamente ao consumidor pela operadora de planos de saúde
Coletivo por Adesão
Associação profissional ou sindicato contrata o plano para o beneficiário
Adesão: Exige vínculo com associação profissional ou sindicato Carência: Sim. Salvo para quem ingressa no plano em até 30 dias da celebração do contrato ou no aniversário do mesmo.
Cobertura: Conforme o contrato e o rol de procedimentos Rescisão: Previsão em contrato e somente válida para o contrato como um todo.
Cobrança: Diretamente ao consumidor pela pessoa jurídica contratante ou pela administradora do benefício.
Coletivo por Empresarial
Associação profissional ou sindicato contrata o plano para o beneficiário
Adesão: Exige vínculo com pessoa jurídica por relação empregaticia ou estatutária
Carência: Sim. Salvo para contratos com 30 ou mais beneficiários e para quem ingressa no plano em até 30 dias da celebração do contrato ou da vinculação da empresa
Cobertura: Conforme o contrato e o rol de procedimentos Rescisão: Previsão em contrato e somente válida para o contrato como um todo.
Cobrança: Diretamente ao consumidor pela pessoa jurídica contratante ou pela administradora do benefício.
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nisso o foco da pesquisa atual é analisar possíveis impactos financeiros na modalidade medicina de grupo, contudo, por não dispor de dados financeiros por região a pesquisa será baseada em todas as regiões do Brasil.
No próximo tópico serão abordadas as medidas para o enfrentamento da Covid-19 que a ANS precisou incluir e modificar em caráter emergencial frente à emergência sanitária.
2.1.2 Saúde Suplementar e as medidas para o enfrentamento da Covid-19 Com a pandemia da Covid-19, a ANS precisou tomar uma série de providências frente à emergência sanitária. Uma delas foi a postergação dos prazos de atendimentos de consultas, exames, terapias, cirurgias eletivas, objetivando reduzir a sobrecarga nas unidades de saúde e a exposição de beneficiários à Covid-19 (ANS, 2020). Bem como a inclusão no rol de procedimentos de forma extraordinária os exames para detecção do novo coronavírus (ANS, 2020). O exame incluído foi o “SARS-CoV-2”
(CORONAVÍRUS COVID-19) – pesquisa por RT-PCR, é um exame que atua detectando o material genético do vírus. A cobertura é obrigatória quando o paciente se enquadrar na definição de caso suspeito ou provável de doença pela Covid-19, conforme definido pelo Ministério da Saúde.
Além deste exame, foram incluídos outros seis que auxiliam no diagnóstico e tratamento do novo coronavírus na lista de coberturas obrigatórias dos planos de saúde. São eles:
• D-dímero (dosagem);
• Procalcitonina (dosagem);
• Pesquisa rápida para Influenza A e B e PCR em tempo real para os vírus;
• Pesquisa rápida para Vírus Sincicial Respiratório e PCR em tempo real para Vírus Sincicial Respiratório;
É importante destacar a inclusão desses novos exames pois são novas despesas que as operadoras de saúde precisaram arcar.
Outra medida adotada foi o uso e a ampliação da Telessaúde. Aprovada em caráter emergencial pelo Congresso Nacional em quaisquer atividades da área de saúde até o fim da pandemia (Projeto de Lei nº 696, 2020), ela permite que as pessoas mantenham seus cuidados períodicos e sejam acompanhadas
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pelos profissionais de saúde respeitando o distanciamento social. O termo Telessaúde refere-se a um conceito amplo, englobando diferentes serviços remotos de assistência, educação, pesquisa em saúde e diagnóstico. De acordo com o Ministério da Saúde (2020) suas aplicações podem ser por:
• Teleconsultoria: Consulta registrada e realizada entre trabalhadores, profissionais e gestores da área de saúde, objetivando esclarecer dúvidas sobre procedimentos clínicos, ações de saúde e questões relativas ao processo de trabalho.
• Telediagnóstico: Utilização das TIC em serviços de apoio ao diagnóstico por meio de distâncias geográficas e/ou temporais, que inclui telerradiologia, teleECG, teleespirometria, telepatologia etc.
• Telemonitoramento: Monitoramento à distância de parâmetros de saúde e/ou doença de pacientes, incluindo coleta de dados clínicos, transmissão, processamento e manejo por profissional de saúde.
• Telerregulação: Ações em sistemas de regulação, avaliação e o planejamento das ações, fornecendo à gestão uma inteligência reguladora operacional. Possibilita a redução nas filas de espera no atendimento especializado.
• Teleeducação: Aulas, cursos ou disponibilização de objetos de aprendizagem interativos sobre temas relacionados à saúde.
• Teleconsulta: Realização de consulta médica ou de outro profissional de saúde à distância por meio de TIC, que até a epidemia só era permitida, no Brasil, pelo Conselho Federal de Medicina em emergências.
Logo, a Telessaúde é considerada um recurso fundamental, dada a sua capacidade de diminuir a circulação de indivíduos em estabelecimentos de saúde, reduzir o risco de contaminação de pessoas e a propagação da doença (CAETANO et al.,2020).
Uma medida de enfrentamento que também poderia ser utilizada para diagnosticar a Covid-19 era a testagem em massa da população. Segundo MAGNO et al., (2020) é considerado um desafio pela dificuldade de obtenção de insumos para maior disponibilização do teste molecular de detecção do RNA viral, uma vez que este se tornou uma necessidade global e o custo relativamente caro, custando entre R$ 150,00 a R$ 350,00 por amostra, além de
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ter outras limitações como: a positividade do teste geralmente ocorre nos primeiros 4 a 8 dias após o aparecimento dos sintomas e nem sempre as pessoas realizam os testes dentro desta janela imunológica; trata-se de teste de alta complexidade técnica, que necessita de uma infraestrutura com um nível de biossegurança adequado para a sua realização.
No próximo tópico será abordado o perfil do paciente infectado pela Covid- 19 e a demanda de leitos de UTI no Brasil.
2.1.3 Perfil sociodemográfico do paciente infectado pela Covid-19 e demanda de leitos de UTI.
De acordo com (PORTO et al., 2020) entre 17 de março de 2020 e 26 de abril de 2020, constatou-se que 72% das mortes por Covid-19 foram de pessoas com mais de 60 anos, 60% do sexo masculino, e 70% apresentavam pelo menos uma comorbidade, sendo a cardiopatia a mais comum entre elas. Na primeira onda, o país vivenciou uma grande pressão por leitos de UTI. De acordo com Moreira (2020) em seu artigo que engloba em sua metodologia as 450 Regiões de Saúde do Brasil, a nação contava com:
“29.891 unidades, sendo 14.094 UTI do SUS e 15.797 de UTI privada.
O SUS tinha 40.508 ventiladores mecânicos. Das 450 Regiões de Saúde,126 não tinham UTI, seja do SUS ou privada, com 44,4% na Região Nordeste. Outras 145 Regiões de Saúde não contavam com UTI do SUS, também com predominância na Região Nordeste (45,5%).
Encontrou-se 188 Regiões de Saúde sem UTI privadas, sendo 42% na Região Nordeste” (MOREIRA, 2020, PÁG. 4).
A chamada segunda onda da pandemia experimentada no primeiro semestre de 2021 trouxe um perfil diferenciado para os hospitalizados, em decorrência principalmente pelo fato do processo de vacinação ter se iniciado pelas pessoas dos grupos etários mais avançados.
Segundo um levantamento do Observatório Covid-19 da Fiocruz, nos primeiros meses de 2021, a média de idade dos pacientes internados diminuiu progressivamente. Entre janeiro e o início de março, as faixas etárias de 30 a 39 anos, 40 a 49 anos e 50 a 59 anos aumentaram seus casos em 565%, 626% e 525% respectivamente. Outra mudança é que com essa redução nas idades, de acordo com a (FIOCRUZ, 2021) muitos internados não tinham comorbidades por
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serem mais jovens, porém, o tempo de internação no hospital tornou-se maior em função da maior sobrevida de pessoas dessas idades, elevando assim as despesas das operadoras de saúde com as internações nesses leitos.
No próximo tópico serão abordados os dados e a metodologia utilizada para verificar se houve impacto da pandemia de Covid-19 sobre as receitas e despesas das operadoras de planos de saúde modalidade medicina de grupo.
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3 PRESSUPOSTOS METODOLÓGICOS
Este capítulo está organizado em duas partes. No item 3.1.1, apresentam-se os dados que foram utilizados. Em seguida, no item 3.1.2, apresentam-se os métodos utilizados para verificar se houve impacto da pandemia de Covid-19 sobre as receitas e despesas das operadoras de planos de saúde modalidade medicina de grupo.
3.1 Dados e metodologia
3.1.1 Dados
A base de dados obtida para o presente estudo foi coletada no site da Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS)1. A ANS promove diversas ações voltadas à disponibilização de dados setoriais para a sociedade em geral incluindo consultas sobre beneficiários, operadoras e planos privados de saúde nos sistemas de informações da ANS, taxa de crescimento, cobertura e a legislação. Além dos dados foi preciso coletar os arquivos auxiliares de tabulação e documentação para manipulação e interpretação das informações. O caminho para a obtenção dos dados se deu pelo seguinte passo a passo ilustrado pela Figura 1.
Figura 1 – Fluxograma do caminho para obtenção da base de dados de receitas e despesas no site da ANS
Fonte:ANS, 2020.
1 https://www.gov.br/ans/pt-br
Dados e Indicadores do Setor
Base de Dados (Operadoras, Beneficiários e planos de saúde)
Baixar arquivos (Consultas)
Base de dados (Operadoras)
Receitas e despesas (selecionar os anos de 2015 à 2020).
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Os arquivos disponibilizados estão em formato DBC (Database Container), um tipo de banco de dados criado com o Visual FoxPro que é uma ferramenta comercializada pela Microsoft desde 1995. Para a leitura e manipulação desse banco de dados na linguagem R foi necessário baixar as bibliotecas “read.dbc” e “readr”. Para identificar o significado das variáveis do banco de dados foi utilizado a documentação disponibilizada também na opção
“baixar base de dados em documentação e arquivos auxiliares”. O Quadro 2 apresenta as variáveis e a descrição de cada uma.
Quadro 2 - Nome e descrição das variáveis utilizadas, Brasil, 2020
CMPT Identificação da data, por ano e mês (aaaamm), de referência do dado.
ANO Ano a que se referem os dados MÊS Mês a que se referem os dados
MODALIDADE Modalidade da operadora, conforme seu estatuto jurídico:
21 = Administradora 22 = Cooperativa Médica 23 = Cooperativa Odontológica 24 = Autogestão
25 = Medicina de Grupo 26 = Odontologia de Grupo 27 = Filantropia
28 = Seguradora Especializada em Saúde 29 = Seguradora
55 = Administradora de Benefícios
OPERADORA Código de registro da operadora de Plano de Saúde na ANS
RECEITA Soma das receitas de contraprestações informadas pelas operadoras à ANS OUTRAS_REC Trata-se de outras receitas operacionais
DESP_AST Soma das despesas relacionadas à prestação direta dos serviços de assistência à saúde informadas pelas operadoras à ANS DESPESAS_C Despesas da comercialização
OUTRAS_DES Trata-se de outras despesas operacionais DATA_CARGA Data em que ocorreu a atualização dos dados
REF Trimestre a que se refere o DIOPS
Fonte: ANS, 2021.
A estrutura do banco de dados final utilizado nesta monografia pode ser observada na Figura 2. Na linha se encontram as operadoras de plano de saúde e na coluna suas características.
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Figura 2 – Estrutura Banco de dados, Brasil, 2020
Fonte:ANS, 2021.
Das variáveis disponibilizadas nos bancos de dados de 2015 a 2020, inicialmente permaneceram as que seriam importantes para a consecução dos objetivos propostos:
• MODALIDADE;
• OPERADORA;
• RECEITA;
• OUTRAS_REC;
• DESP_AST;
• DESPESAS_C;
• OUTRAS_DES.
É importante destacar que todos os bancos de dados têm a mesma referência temporal, ou seja, os dados são acumulados até o início do quarto trimestre do ano. Após reduzir o banco de dados para as sete variáveis apresentadas, foi realizada uma análise nos dados das receitas e despesas para identificar se RECEITA, OUTRAS_REC, DESP_AST, DESPESAS_C e OUTRAS_DES permaneceriam no banco de dados. Ele contava inicialmente com 6.796 observações, e após remover as variáveis que não seriam utilizadas e filtrar apenas as operadoras medicina de grupo, o banco de dados, final contém 1537 casos de operadoras de plano de saúde. A análise descritiva dos dados referente ao ano de 2020 é exibida na tabela 2.
Tabela 2 – Análise descritiva banco de dados dos tipos de receitas e despesas das operadoras de saúde em 2020
Fonte:ANS, 2021.
RECEITA OUTRAS_REC DESP_AST DESP_ADM DESPESAS_C OUTRAS_DES
Mínimo R$ - R$ - -R$ 1.877.000,00 R$ - R$ - -R$ 472.219,00 1º Quartil R$ 6.475.000,00 R$ 212,00 R$ 3.849.000,00 R$ 1.558.000,00 R$ - R$ 112.330,00 Mediana R$ 34.940.000,00 R$ 172.443,00 R$ 25.250.000,00 R$ 4.723.000,00 R$ 267.086,00 R$ 1.151.282,00 Média R$ 279.100.000,00 R$ 6.049.366,00 R$ 205.200.000,00 R$ 30.210.000,00 R$ 10.393.741,00 R$ 10.398.046,00 3º Quartil R$ 118.700.000,00 R$ 1.596.850,00 R$ 82.310.000,00 R$ 15.780.000,00 R$ 2.632.240,00 R$ 5.663.516,00 Máximo R$ 19.280.000.000,00 R$ 370.980.653,00 R$ 15.250.000.000,00 R$ 1.771.000.000,00 R$ 758.819.255,00 R$ 374.501.293,00
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3.1.2 Análise de Componentes Principais
A primeira análise realizada foi a Análise de Componentes Principais ACP ou PCA (do inglês Principal Components Analysis). Segundo Varella (2008) essa análise é uma técnica estatística multivariada que transforma um conjunto de variáveis originais em um outro conjunto de variáveis de mesma dimensão denominadas de componentes principais. Ou seja, agrupa os indivíduos segundo a variação de suas características, sendo uma técnica multivariada de modelagem da estrutura de covariância. Ela foi utilizada a fim de identificar quais tipos de Receitas e Despesas permaneceriam no banco de dados, conforme citado no tópico anterior, pois era preciso saber se seria necessário utilizar todas as variáveis de receitas e despesas existentes na base de dados.
Das diversas maneiras de escolher as componentes principais é importante que elas mantenham uma certa proporção (80%) da variância explicada e as componentes estarem acima de algum valor, como por exemplo, a média do conjunto de dados. O Gráfico 5 mostra a correlação entre as variáveis das Receitas e Despesas das operadoras de saúde, Brasil 2015 a 2020.
Gráfico 5 – Correlação entre os tipos de receitas e despesas, Brasil 2015 a 2020
Fonte: ANS, 2020.
Observa-se que todas as variáveis têm correlação positiva entre si, sendo que a variável OUTRAS_REC tem a menor correlação entre todas as variáveis e o par DESP_AST e RECEITAS tem correlação +1, ou seja, um perfeito positivo e diretamente correlacionadas. Do ponto de vista prático, essa correlação positiva
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significa dizer que há um aumento no valor de uma variável quando a outra aumenta, ou seja, na medida que as receitas aumentam as despesas também aumentam (DESP_AST e RECEITAS).
A Gráfico 6 mostra que a primeira dimensão explicou quase 100% da variância das variáveis.
Gráfico 6 – Componentes principais, Brasil 2015 – 2020
Fonte: Ans, 2020.
De acordo com o Gráfico 6 verifica-se que a componente principal é a primeira dimensão com quase 100% da variabilidade dos dados. Então para essa pesquisa foram incluídas as variáveis que estão na primeira componente principal. Para melhor visualizar a relação entre as dimensões e as variáveis vemos o mapa fatorial na Gráfico 7.
Gráfico 7 – Mapa fatorial das Receitas e Despesas das operadoras de medicina de grupo, Brasil, 2015 – 2020
Fonte: ANS, 2020.
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Pode-se notar que a primeira dimensão explicou 82,3% da variabilidade dos dados, enquanto a segunda 15,6%. Logo, pode-se considerar que o mapa perceptual bidimensional apresentado está adequado para avaliar as relações entre as variáveis Receitas e Despesas, uma vez que ele explica grande parte da variabilidade dos dados (mais que 80%). As variáveis que são correlacionadas com a dimensão 1 ou seja com a CP1 são as mais importantes para explicar a variabilidade no conjunto de dados, e as demais podem ser removidas para simplificar a análise geral. O Gráfico 8 mostra as variáveis indicadas para a análise das despesas e receitas das operadoras de saúde.
Gráfico 8 – Contribuições das variáveis para a componente principal, Brasil 2015 – 2020
Fonte: ANS, 2020.
As variáveis acima da linha vermelha são as variáveis que mais contribuem para a PC1, logo a variável OUTRAS_REC foi a única não indicada a permanecer no banco de dados (GRAF.8).
3.1.3 Test t de diferença entre médias populacionais
O teste t de amostra pareada, às vezes chamado de teste t de amostra dependente, é um procedimento estatístico utilizado para determinar se a diferença média entre dois conjuntos de observações é zero. Em um teste t de amostra pareada, cada sujeito ou entidade é medido duas vezes, resultando em pares de observações. Aplicações comuns do teste t da amostra pareada incluem estudos de caso-controle ou desenhos de medidas repetidas (MINITAB, 2019).
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Para verificar se a pandemia da Covid-19 produziu efeito sobre as diferenças entre receitas e despesas, o que seria um tipo de caso-controle, foi realizado um teste t de diferença entre médias populacionais para comparar essas possíveis diferenças entre 2019 (ano anterior à pandemia) e 2020 (ano da pandemia). Para cálculo na linguagem R, inicialmente foi preciso instalar os pacotes das seguintes bibliotecas:
• Tidyverse para manipulação e visualização de dados;
• Ggpubr para criar gráficos;
Em seguida os dados foram salvos em dois vetores numéricos diferentes. Os parâmetros do teste são:
• t é o valor estatístico do teste t.
• df são os graus de liberdade ou seja esta relacionado ao tamanho da amostra.
• p-value é o nível de significância do teste t;
• conf.int é o intervalo de confiança da média das diferenças a 95% ;
• sample estimates é a média das diferenças;
• n = População;
•
X
𝐷=
Média das diferenças pareadas;• μ
0=
média populacional de todas as diferenças pareadas;•
S
𝐷=
desvio padrão das diferenças pareadas.𝑡 =
X𝐷S𝐷−μ0√𝑛
,
df = n-1Com base no teste e nos objetivos do presente estudo, o teste de hipótese pode ser formulado como:
H0: a pandemia da Covid-19 não produziu efeito sobre as diferenças entre receitas em 2019 e receitas em 2020, e entre as despesas em 2019 e despesas em 2020.
H1: a pandemia da Covid-19 produziu efeito sobre as diferenças entre receitas em 2019 e receitas em 2020, e entre as despesas em 2019 e despesas em 2020.
37 O nível de significância utilizado foi de α = 0,95.
3.1.4 Indicador de custo médico hospitalar: o índice VCMH
O Índice de Variação dos Custos Médico-Hospitalares (VCMH), produzido pelo Instituto de Estudos de Saúde Suplementar (IESS), é um dos indicadores utilizado pelo mercado como referência sobre o comportamento dos custos no sistema de saúde suplementar.
De acordo com o IESS (2021):
“A VCMH é uma média ponderada por padrão de plano (básico, intermediário, superior e executivo), o que possibilita a mensuração mais exata da variação do custo médico-hospitalar. O custo médico- hospitalar resulta do produto da frequência de utilização pelo preço dos serviços de saúde. Portanto, a variação do custo ou a VCMH, é a soma das variações dos preços e das frequências de utilização, mais os efeitos cruzados” (IESS, 2021).
Internacionalmente o termo variação do custo médico hospitalar é pouco utilizado e, ao invés dele, utiliza-se o termo inflação médica. Embora não seja calculado como a inflação, ela capta variação de preços de todos os procedimentos como consultas, exames, terapias, internação e a variação da frequência de utilização como também a variação de faixa etária, ou seja, o envelhecimento também ocasiona um aumento no VCMH.
Em vários países, inclusive no Brasil, as despesas de atenção à saúde aumentam significativamente desde os anos 1980, sendo os principais vetores a incorporação de novas tecnologias e o envelhecimento populacional (KAISER FOUNDATION, 2012; CECHIN et al, 2008 apud LARA & LEITE, 2014). Nos Estados Unidos, estima-se que entre 27% e 48% do crescimento dos gastos com saúde desde 1960 foi devido às novas tecnologias (SMITH et al., 2009 apud LARA & LEITE, 2014 apud ). No que se refere ao envelhecimento populacional, por ser um processo natural do ser humano ele pode vir acompanhado de uma maior prevalência de doenças e, consequentemente, aumentar a demanda por serviços especializados em saúde. O impacto desses vetores de custo são captados pelas variações dos custos médico-hospitalares (TOWERS WATSON, 2012 apud LARA & LEITE, 2014).
A fonte principal para o cálculo da VCMH é o caderno Mapa Assistencial da Saúde suplementar. Esses dados são disponibilizados pela ANS anualmente, sendo o caderno referente à 2020 inserido em 16 de agosto de 2021. Este
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caderno traz uma visão geral da saúde suplementar no Brasil sobre a demanda por procedimentos com uma abertura dos eventos monitorados pela ANS e dos custos assistenciais com uma menor abertura, mas suficiente para o cálculo do índice.
Este índice varia de acordo com os 12 últimos meses, ou seja, se no fim de deteminado período o índice foi de 10%, significa que em relação ao período anterior os custos variaram em 10%. Ou seja, as despesas foram maiores em 10%. Em outro ponto de vista, caso termine o período em -1% significa que os custos foram inferiores ao ano anterior em 1%. Esse índice é importante pois apresenta a variação dos gastos por procedimento, como internação, terapias, consultas e exames. Segundo a IESS (2021) é importante destacar que o índice VCMH/IESS tem no seu cálculo apenas planos individuais (antigos e novos) de operadoras de abrangência nacional, não refletindo necessariamente a variação das despesas dos planos coletivos. No próximo capítulo serão apresentados os resultados obtidos na monografia a fim de se responder à pergunta norteadora:
qual o impacto da pandemia de Covid-19 sobre as receitas e despesas das operadoras de planos de saúde da modalidade medicina de grupo médico hospitalares?
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4 RESULTADOS
A ANS disponibiliza os dados das receitas e despesas das operadoras de saúde por ano. As seleções disponíveis podem ser escolhidas por modalidade, operadora e grupo modalidade. No Gráfico 9 é apresentada a diferença receita- despesa por ano de 2015 a 2020.
Gráfico 9 – Diferença receita-despesa por ano simples de 2015 a 2020
Fonte:Tabnet ANS, 2021.
Podemos identificar que os anos de 2015, 2016 e 2017 tiveram suas despesas maiores que as receitas do período. A partir de 2018 as receitas foram superiores, especialmente em 2020. Essa maior diferença entre receita e despesa em 2020 pode ser explicado pelo distanciamento social da população em que muitos beneficiários tiveram suas cirurgias, consultas e exames adiados (conforme medidas inseridas pela ANS) ou pelo possível aumento da massa de beneficiários (GRÁF. 10).
O quantitativo de beneficiários modalidade medicina de grupo de 2015 a 2020 está apresentado no Gráfico 10.
R$ 20.000.000.000,000 R$ 25.000.000.000,000 R$ 30.000.000.000,000 R$ 35.000.000.000,000 R$ 40.000.000.000,000 R$ 45.000.000.000,000 R$ 50.000.000.000,000 R$ 55.000.000.000,000 R$ 60.000.000.000,000 R$ 65.000.000.000,000
2015 2016 2017 2018 2019 2020
Receitas e despesas
RECEITA DESPESA
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Gráfico 10 – Beneficiários por contratação individual/familiar modalidade medicina de grupo Brasil, 2015 a 2020
Fonte: ANS, 2021.
É possível verificar com o Gráfico 10 que a quantidade de beneficiários ao longo dos anos segue tendência de crescimento a partir do ano de 2018. No Gráfico 11 é mostrado a variação percentual de beneficiários de cada par (2015/2016, 2016/2017, 2017/2018, 2018/2019, 2019/2020).
Gráfico 11 – Variação percentual beneficiários contratação individual/familiar Medicina de Grupo Brasil, 2015 a 2020
Fonte: ANS, 2021.
4.050.000 4.100.000 4.150.000 4.200.000 4.250.000
2015 2016 2017 2018 2019 2020
Beneficiários por contratação individual/famiiar
-2,00% -1,50% -1,00% -0,50% 0,00% 0,50% 1,00% 1,50% 2,00%
2015/2016 2016/2017 2017/2018 2018/2019 2019/2020
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Pode-se identificar que houve um maior crescimento da massa de beneficiários em 2020 com variação percentual com cerca de 1,40% em relação a 2019, conforme Gráfico 11.
Segundo Araújo apud Tavares e Ícaro (2021), esse aumento pode te sido por influência da pandemia da Covid-19 por receio por parte dos beneficiários de precisarem de uma internação.
Para verificar se a pandemia da Covid-19 produziu efeito sobre as diferenças entre receitas e despesas, foi empregado um teste t de diferença entre médias populacionais para comparar essas possíveis diferenças entre 2019 e 2020. A população de operadoras na análise foi de 140 planos de saúde modalidade medicina de grupo em cada ano.
O teste resultou que tanto as receitas e despesas obteve valor p de 0,1976 e 0,7664 respectivamente, ou seja, aceitando a hipótese nula do teste por serem maiores que o intervalor de confiança de 0,05. Sendo assim é possível concluir a partir deste teste que a pandemia não produziu efeitos sobre as diferenças entre receitas e despesas nos anos 2019 e 2020, ou seja, a pandemia não afetou o equilíbrio financeiro em 2020 das operadoras medicina de grupo. Nos Gráficos 12 e 13 podemos visualizar os resultados.
Gráfico 12 – Gráfico test t das despesas de 2019 e 2020
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Gráfico 13 – Gráfico test t das receitas de 2019 e 2020
Nos gráficos 12 e 13 podemos observar a semelhança entre as receitas e despesas dos anos 2019 e 2020, os pontos destacados no gráfico de forma paralela aponta a semelhança entre as receitas e despesas. Cada linha representa uma das 140 operadoras de saúde.
Diante desses resultados, há indícios de que os gastos das operadoras de saúde na pandemia da Covid-19 não afetaram o equilíbrio financeiro em 2020 das operadoras da modalidade medicina de grupo, confirmando a hipótese 1.
Outra análise realizada foi a obtenção da variação do VCMH/IESS no tempo, de janeiro de 2016 a dezembro de 2020. O Gráfico 14 apresenta que a VCMH em 2020, foi negativa com percentual médio de -1,9% o que confirma a hipótese 2 de que justifica um reajuste negativo para as mensalidades das operadoras de saúde tipo de contratação individuais.
