Information System of Federal Teaching Hospitals (SIHUF/MEC): an administrative database
Maria Stella de Castro Lobo1, Katia Vergetti Bloch2, Roberto Fiszman3,
Martha Regina de Oliveira4, Vagner José de Paula Ribeiro5
RESUMO
O artigo analisa indicadores de estrutura (docente-assistenciais e administrativos) e de processo presentes no Sistema de Informações dos Hospitais Universitários do Ministério da Educação (SIHUF/MEC), correlacionando-os com grau de complexidade (pontuação SIPAC/MEC) e perfil dos hospitais. Nas 45 unidades do país, há concentração de alta complexidade nos hospitais gerais, havendo associação positiva entre a complexidade e os seguintes indicadores de estrutura: porte, leitos de unidade de terapia intensiva (UTI), valor médio pago pela autorização de internação hospitalar (AIH), capacitação docente (todos com p<0,01), relação funcionário/leito e proporção de leitos de UTI (p =0,10 e p=0,09, respectivamente). Tanto o percentual do comprometimento da receita do Sistema Único de Saúde (SUS) com custeio e pessoal (p=0,10) quanto o preço negociado de oxigênio (p<0,01) foram mais altos em hospitais de menor complexidade. Também foi evidenciada correlação linear entre esses indicadores e o SIPAC/MEC: leitos hospitalares (R=0,76), capacitação docente: (R=0,70), leitos de UTI (R=0,65), relação AIH/internação (R=0,67) e preço de oxigênio (R=-0,55). Na regressão linear múltipla, a variação da complexidade foi explicada por: taxa de comprometimento da receita SUS, capacitação docente, preço de oxigênio
e leitos totais (R2=0,75). O SIHUF/MEC pode ser explorado para definição de
padrões de desempenho hospitalar e a variável SIPAC/MEC é medida válida para estratificar grupos de comparação.
PALAVRAS-CHAVE
Validade, indicadores de qualidade em assistência à saúde, avaliação da qualidade dos serviços de saúde, avaliação de desempenho, hospitais de ensino
1 Mestre em Saúde Pública. Serviço de Epidemiologia e Avaliação (SEAV)/Divisão de Saúde da Comunidade (DSC)/Hospital Universitário Clementino Fraga Filho(HUCFF)/Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ). Acadêmico do SEAV/DSC/HUCFF/UFRJ. Rua Capistrano de Abreu, 28/204 - CEP: 22271-000 e-mail: clobo@hucff.ufrj.br
2 Doutora em Saúde Pública. Professora Adjunta do Núcleo de Estudos de Saúde Coletiva e do Departamento de Medicina Preventiva da UFRJ, SEAV / DSC / HUCFF / UFRJ.
3 Mestre em Clínica Médica. SEAV / DSC / HUCFF / UFRJ. 4 Mestre em Saúde Coletiva.
ABSTRACT
Indicators of structure and process obtained from an the information system concerning federal teaching hospitals of the Ministry of Education, Brazil, are analyzed according to the hospitals assistance profile and complexity score (SIPAC/MEC). Among 45 units studied, high complexity (HC) is a characteristic of general hospitals and complexity level is positively associated with the following structure indicators: hospital beds, number of intensive care unit (ICU), mean revenue per admission, percent of MSc/ PhD professors (all with p<0.01), proportion of ICU beds (p=0.09) and the ratio of worker to bed (p=0.10); and negatively associated with proportion of expenses with salaries (p=0.10) and price paid for oxygen (p<0.01). The indicators linearly correlated with complexity score were: hospital beds (R=0.76), percent of MSc/PhD professors (R=0.70), ICU beds (R=0.65), mean revenue of admission (R=0.67) and oxygen price (R=-0.55). The multivariate regression model fitted showed that the proportion of expenses with salaries, percent of professor with post-graduation degree, oxygen price and number of beds explained 75% of the complexity variability. The information system of the teaching hospitals can be explored as a tool for hospital performance assessment and SIPAC/MEC is a valid score to establish groups of comparison. KEYWORDS
Validity (epidemiology), health care quality indicators, health care quality assessment, public performance indicators, teaching hospitals
1. INTRODUÇÃO
Em 1997, foi concebido pela Coordenação dos Hospitais Universitários da Secretaria de Ensino Superior do Ministério da Educação o Sistema de Informações de Hospitais Universitários Federais – SIHUF/MEC (Ministério da Educação, 1998), para acompanhamento e avaliação das unidades hospitalares universitárias federais. São objetivos desse sistema de informação: a definição do perfil docente-assistencial, a análise da qualidade da assistência prestada e a capacitação gerencial e administrativa dos dirigentes da unidade.
pelo Ministério da Saúde (Sistema de Informações de Procedimentos de Alta Complexidade - SIPAC) e realizados por cada instituição (Ministério da Educação, 1998). A cada um desses procedimentos que exigem credenciamento para serem pagos pelo Ministério da Saúde, foi atribuído um peso específico (1 a 5), de acordo com o volume de recursos necessários para a realização ou credenciamento do mesmo (Quadro em anexo). A partir do somatório dos procedimentos, com seus respectivos pesos, criou-se um índice para cada hospital. Com base nesse índice, os hospitais são classificados como de baixa complexidade (pontuação menor que 25), média complexidade (pontuação maior ou igual a 25 e menor que 50) ou alta complexidade (pontuação maior que 50). Os pontos de corte foram estabelecidos confrontando-se a pontuação obtida com a realização de procedimentos específicos, como, por exemplo, apenas os hospitais com pontuação acima de 50 realizavam transplantes (Ministério da Educação, 1998).
Hoje, a principal aplicação do SIHUF/MEC consiste na construção da matriz de alocação de recursos que serve de referência para o envio de recursos fixos adicionais para o custeio das unidades, a partir da análise comparativa dos indicadores de assistência, ensino e gestão. Nessa matriz, o grau de complexidade da assistência prestada – aferido pelo SIPAC – é um importante fator de incremento. Em um cenário de distribuição de recursos limitados para as crescentes necessidades institucionais, faz-se necessária uma discussão transparente e a validação técnica dos indicadores propostos como referência para a metodologia de distribuição de recursos.
O objetivo deste trabalho consiste em analisar a associação dos indicadores do SIHUF/MEC com o indicador SIPAC/MEC, que mede a complexidade da unidade hospitalar, de forma a avaliar a adequação do uso do indicador de complexidade para a comparação do desempenho dos hospitais universitários federais e como parâmetro na definição das demandas institucionais.
2. METODOLOGIA
Foram selecionados os seguintes indicadores do SIHUF/MEC, relativos ao segundo semestre de 2000:
a) De estrutura: número de leitos, número de leitos de UTI, proporção de leitos
de UTI, relação funcionário/leito, valor da AIH1/internação (em reais),
percentual de capacitação docente (percentual de docentes com mestrado ou doutorado), percentual de comprometimento da receita SUS (com custeio e pessoal), preço negociado do milímetro cúbico de oxigênio (em reais);
b) De desempenho: taxa de ocupação hospitalar (clínicas médica e cirúrgica), média de permanência (clínicas médica e cirúrgica), exames laboratoriais/ consulta, exames radiológicos/consulta, cirurgias realizadas/sala cirúrgica, cirurgias/cirurgião, consultas médicas ambulatoriais/sala.
Na análise dos dados, utilizou-se o teste estatístico não paramétrico de Kruskall-Wallis para comparar, entre os hospitais universitários gerais, os valores médios de indicadores de estrutura e de processo no período, de acordo com o grau de complexidade. Foi também avaliada a correlação linear dos indicadores com o grau de complexidade, representada pela variável contínua pontuação SIPAC/ MEC (Correlação de Spearman).
Ajustou-se um modelo multivariado de regressão linear para predição do grau de complexidade através dos indicadores de estrutura. Utilizou-se o procedimento stepwise backward como estratégia de modelagem para ajuste do modelo de predição estabelecendo-se um valor de p=0,10 para manutenção das variáveis no modelo. O diagnóstico do modelo foi realizado para avaliar os principais pressupostos e potenciais problemas de ajuste. A análise dos dados foi realizada no EpiInfo 6.04 d, Microsoft Excel 2000 e Stata 7.0.
3. RESULTADOS
Para as 45 unidades hospitalares, o grau de complexidade variou entre 1 e 69, com média de 27,9 e desvio-padrão de 19,3. Das 45 unidades universitárias federais, houve maior concentração de alta complexidade nos hospitais gerais (54,8% dos 31 hospitais gerais eram de alta ou média complexidade). A distribuição dos hospitais por perfil de assistência e categoria de complexidade encontra-se na Tabela 1.
Tabela 1
Distribuição dos hospitais universitários por categoria e complexidade, 2000.
Ao se realizar a análise dos valores médios dos indicadores docente-assistenciais e administrativos no período estudado, percebeu-se a presença de um gradiente relaci-onando à complexidade (Tabela 2). O mesmo não ocorreu para os indicadores de processo (Tabela 3). Nas 45 unidades do país, há concentração de alta complexidade nos hospitais gerais, havendo associação entre a complexidade e os indicadores de estrutura: porte, leitos UTI, valor médio de AIH, capacitação docente (todos com p<0,01), relação funcionário/leito e proporção de leitos de UTI (p =0,10 e p=0,09, respectivamente) (valores maiores para alta complexidade); e comprometimento da receita SUS com custeio e pessoal (p=0,10) (valores menores para alta complexidade) e preço negociado de oxigênio (p <0,01) (valores menores para alta complexidade). Tabela 2
Indicadores de estrutura dos hospiatis universitários: Docente - assistenciais e administrativos, 2000.
A análise bivariada dos indicadores de estrutura com a complexidade hospitalar mostrou correlação significativa para os indicadores: número de leitos hospitalares (R = 0,76) (Figura 1), capacitação docente (R = 0,70), número de leitos de UTI (R = 0,65), valor da AIH/internação (R = 0,67), e preço do oxigênio (R = -0,55). O modelo que melhor explicou a variação da complexidade hospitalar com base nos indicadores de estrutura incluiu taxa de comprometimento da receita SUS, capacitação docente, preço de oxigênio e leitos totais. O modelo final teve
um R2 ajustado de 0,75 (Tabela 4).
Tabela 3
Indicadores de desempenho (processo) dos hospitais universitários, 2000.
3. DISCUSSÃO
Hospitais, tanto quanto universidades, são exemplos clássicos de organizações que apresentam problemas gerenciais complexos, nos quais os sistemas de avaliação e de incentivos têm papéis primordiais (Marinho, 2001). Nesse sentido, a análise de desempenho torna-se uma prática fundamental para o monitoramento e comparação da eficiência dessas unidades. Se, por um lado, predomina na literatura a avaliação de resultados na caracterização da atenção médica e na definição de políticas públicas (Hartz, 1999), por outro, um número cada vez maior de pesquisadores e formuladores de políticas está chamando a atenção sobre a necessidade de se conhecer em maior detalhe os mecanismos pelos quais a estrutura e os processos podem influenciar o desempenho da atenção (Paganini, 1993).
A utilização de bancos de dados de abrangência nacional é uma importante ferramenta para o diagnóstico sanitário e para o planejamento e avaliação de programas e ações de saúde, contribuindo para o processo decisório em saúde. Dentro dessa perspectiva, o Sistema de Informações dos Hospitais Universitários/ MEC soma-se à gama de outros sistemas já usados atualmente, tendo um maior
Figura 1
Correlação da pontuação SIPAC/MEC com leitos hospitalares (R=0,76), 2000.
Tabela 4
Predição da pontuação MEC/SIPAC: regressão linear múltipla (31 hospitais universitários), 2000.
detalhamento em aspectos da gerência e administração, mas também permitindo o acompanhamento de indicadores de estrutura e de processo. A grande vantagem da utilização do SIHUF/MEC está no fácil acesso e confiabilidade dos dados, já que são disponibilizados na internet e sujeitos à verificação periódica por equipes do MEC, mediante visitação, ao passo que a maior desvantagem está na escassez de dados clínicos que permitiriam, por exemplo, a comparação de resultados entre hospitais, como a mortalidade, a partir de ajuste de risco baseado em variáveis clínicas.
Com relação à necessidade de ajuste de risco, a comparação do desempenho entre hospitais deve considerar também a influência do perfil de gravidade dos pacientes atendidos que, afora as variações individuais e aleatórias, pode justificar as diferenças encontradas entre as unidades independentemente da qualidade do atendimento ofertado. Conseqüentemente, existe a necessidade da busca de variáveis que possibilitem a melhor homogeneização das categorias a serem comparadas (Travassos et al., 1999). Assim sendo, no trabalho da equipe técnica do MEC, empregou-se a complexidade dos procedimentos ofertados pelos hospitais universitários como uma variável proxy para a gravidade do universo dos pacientes atendidos. Ou seja, para a análise comparativa dos hospitais universitários, e na ausência de dados clínicos, considera-se a pontuação SIPAC/MEC como um possível fator de diferenciação de categorias de hospitais e de ajuste de risco, desde que aceito como variável de gravidade.
Do ponto de vista epidemiológico e científico, a aceitação do indicador depende da sua validade, ou seja, da sua capacidade de reduzir erros sistemáticos e de eliminar explicações alternativas para os achados (validade interna), permitindo a generalização dos mesmos e aplicação em universos mais abrangentes de unidades avaliadas (validade externa) (Donabedian, 1980). A abordagem da validade do indicador SIPAC/MEC como uma variável proxy de ajuste de risco deve considerar dimensões diversas, tais como: validade lógica, de conteúdo e de critério/construção (Daley, 1997).
A validade lógica indica se o método ou indicador parece refletir o que ele realmente pretende (plausibilidade lógica ou senso comum). O indicador de complexidade SIPAC/MEC foi discutido com o conjunto de gestores hospitalares, sendo consenso que a diferença de níveis de complexidade é um fator que diferencia a demanda por aporte financeiro. Embora de menor poder enquanto método científico, essa dimensão é a que garante a aplicação do método na prática, dada a necessidade de aceitação dos atores envolvidos no processo.
da Saúde, que destina um fundo para pagamento de procedimentos de alta complexidade e outros estratégicos (SIPAC), sendo os hospitais submetidos a um processo de credenciamento, que averigua a existência local de recursos físicos e humanos necessários à realização do procedimento. Vale acrescentar que os procedimentos considerados de alta complexidade são de maior risco e muitas vezes destinados a pacientes com prognósticos reservados (Aids, transplantes, cirurgias de alto risco e oncologia, por exemplo).
Na ausência de um padrão-ouro cuja confrontação quantifique a acurácia do método ou variável (validade de critério), busca-se a validade de construto, que mede o quanto da medida avaliada se relaciona com outras medidas de igual conceito. A influência da gravidade dos pacientes nas medidas de desempenho hospitalar baseadas em bancos de dados administrativos foi extensi-vamente avaliada na literatura, a exemplo dos índices de case mix, que medem as variações de recursos utilizados para os procedimentos necessários a diferentes diagnósticos. Esses índices são usados como indicadores de gravidade dos pacientes (medidas proxy), inclusive para subsidiar a definição dos valores a serem pagos pelo sistema Medcare, nos EUA, com base nos custos e recursos necessários para as diferentes DRGs (Diagnostic Related Diseases) (Rosko & Chilingerian, 1999). No presente estudo, a forte associação observada entre a variável SIPAC/MEC e outras de estrutura reconhecidamente encontradas em instituições universitárias complexas, terciárias e quaternárias, que atendem pacientes não raro com múltiplas co-morbidades associadas, é também uma evidência em prol da validade de construção.
(literalmente, o envelope), baseada nas melhores práticas. Nesta aplicação à área da saúde, por exemplo, as DMUs correspondem aos hospitais; as variáveis de
input, aos recursos necessários de estrutura (leitos, funcionários etc.) e as variáveis
de output à produção hospitalar (consultas, cirurgias etc.). Vale acrescentar que grande parte dos trabalhos que utilizam DEA ajustam os indicadores de outputs por índices de case mix (Oszcan, 1995). A variável SIPAC/MEC poderia também ser testada em seu potencial de ajuste se integrada ao conjunto de outputs durante a modelagem da técnica.
Com esse mesmo conjunto de dados (SIHUF/MEC), Marinho e Façanha (2001) fizeram avaliação comparativa da eficiência técnica dos hospitais universitários utilizando DEA, entretanto, o ranking de eficiência resultante foi prejudicado pela falta de homogeneização das categorias comparadas (indicadores de hospitais gerais foram comparados com os de maternidade, sem diferenciação de peso), mais uma vez apontando para a necessidade de ajustes de risco para gravidade.
Neste trabalho não se pretendeu chegar à comparação de desempenho entre hospitais, mas descrever as categorias de indicadores e as potencialidades de análise para o SIHUF/MEC, enfatizando a correlação das variáveis com a complexidade hospitalar.
Se hoje existe uma resolução do Conselho Nacional de Saúde (Ministério da Saúde, 1999) da inserção prioritária dos hospitais universitários no SUS como referência de alta complexidade, temos que, entre as 45 unidades gerenciadas pelo MEC, apenas 36% podem ser consideradas de alta ou média complexidade de acordo com o critério adotado. Por outro lado, nas regiões norte e nordeste do país, hospitais universitários federais com pontuação de baixa complexidade têm funcionado como pólo de referência regional, atraindo pacientes de maior gravidade, mesmo que não estejam equipados para tal.
gerenciamento, mais uma vez se observando melhor resultado gerencial para os hospitais de maior complexidade (menor comprometimento de receita e maior poder de negociação no mercado). Essas correlações tenderam a ser mantidas quando a variável de complexidade (pontuação SIPAC/MEC) foi tratada como uma variável contínua, indicando uma correlação linear. O modelo de predição ajustado mostrou que 75% da variabilidade do grau de complexidade pode ser explicada pelo conjunto de quatro variáveis de estrutura, relativamente fáceis de obtenção. Exceção talvez para a questão de capacitação docente, caso se queira aplicar e testar o modelo em hospitais fora da rede de ensino, até porque existem estudos que mostram diferenças de desempenho entre hospitais de acordo com a relação dos mesmos com o ensino (Grosskopf et al., 2004).
A classificação do nível de complexidade SIPAC/MEC não foi suficiente para ajustar as comparações de indicadores de processo quando as unidades de observação são os hospitais. Isso denota, provavelmente, a influência e o confundimento de outros fatores que não a complexidade, entre eles, a qualidade de atendimento e a disponibilidade de equipamentos, que condiciona a possibilidade de processá-los ou não (indicado pela baixa na utilização de exames radiológicos em unidades de menor complexidade). A provável influência do perfil dos pacientes nos indicadores de processo mais uma vez chama a atenção para a necessidade de ajustes de risco mais finos quando da comparação do desempenho dos hospitais e estudos devem ser aprofundados nesse sentido. Nesse caso, poderiam ser agregadas informações sobre morbidade, co-morbidades e mortalidade específica para determinadas doenças, permitindo um aprofundamento da análise da qualidade de assistência como parâmetro adicional para alocação de recursos aos hospitais universitários. Essas informações poderiam ser obtidas agregando-se dados de outros sistemas de informação em saúde, como SIH-SUS (Sistema de Informações Hospitalares-Sistema Único de Saúde) e SIM (Sistema de Informação sobre Mortalidade).
Esse assunto não se esgota aqui, mas concluímos que o SIHUF/MEC, ao contemplar informações sistemáticas de estrutura e processo, deve ser explorado para subsidiar a vigilância da qualidade e a definição de padrões de assistência hospitalar. A variável de complexidade SIPAC/MEC mostrou-se válida para homogeneizar grupos de hospitais, mostrando alta correlação com indicadores de estrutura, mas novas abordagens de ajuste de risco precisam ser desenvolvidas de modo a garantir uma distribuição mais eqüitativa de recursos.
Quadro
R
E F E R Ê N C I A SB
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