Mortalidade hospitalar : modelos preditivos de risco usando os dados do sistema de informações hospitalares do SUS

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2009

RESUMO

CONTEXTUALIZAÇÃO: A preocupação com a qualidade da assistência tem aumentado nas últimas décadas em todo o mundo. O aumento da demanda, aliado à escassez de recursos financeiros e ao desenvolvimento e incorporação de novas tecnologias, tem suscitado reflexões e pesquisas que busquem avaliar a assistência hospitalar prestada em termos de custo-efetividade. Os estudos têm utilizado, na sua grande maioria, taxas de mortalidade hospitalar, que é um indicador tradicional de desempenho hospitalar. A análise comparativa de indicadores de desempenho pressupõe que as taxas de mortalidade sejam ajustadas às características dos pacientes e ao perfil do hospital, que também contribui na probabilidade de óbito hospitalar. Muitos autores têm utilizado bases de dados administrativas para avaliar estabelecimentos de saúde, principalmente pelo baixo custo e fácil disponibilidade. Diversos estudos internacionais têm analisado a eficiência dos serviços hospitalares de forma intensa e constante. No Brasil, os estudos ainda são poucos e a maioria tem avaliado diagnósticos específicos ou faixas-etárias específicas. Além disso, são poucos os que agregam o perfil dos hospitais na análise de predição do óbito hospitalar. OBJETIVO: O objetivo desta tese é desenvolver um índice de risco para óbito hospitalar ajustado pelas características das internações e pelo perfil dos hospitais a partir dos dados disponíveis no Sistema de Informações Hospitalar (SIH-SUS), com a finalidade de comparação de desempenho entre hospitais. É também objetivo desenvolver um modelo preditivo de probabilidade de óbito hospitalar utilizando a metodologia de modelo multinível. MÉTODOS: Trata-se de um estudo transversal com dados de 453.515 Autorizações de Internação Hospitalar (AIHs) do Sistema de Informações Hospitalares do Sistema Único de Saúde (SIH-SUS) do Rio Grande do Sul no ano de 2005. Utilizou-se regressão logística tradicional a fim de desenvolver um modelo preditivo das chances de óbito hospitalar considerando as características das internações. A seguir, foi realizada modelagem multinível buscando desenvolver um modelo preditivo das chances de óbito hospitalar considerando as características das internações e o perfil dos hospitais. Após o ajuste do modelo, foi calculado o Índice de Risco (IR), que permitiu o cálculo das probabilidades de óbitos hospitalares esperados (E), que foram comparados aos óbitos observados (O). O ordenamento do desempenho dos estabelecimentos foi realizado através da razão O/E em função da incorporação das características das internações (nível individual) e do perfil dos hospitais (nível contextual) conjuntamente no modelo preditivo. RESULTADOS: A taxa bruta de mortalidade para o conjunto dos 332 hospitais (453.515 AIHs) foi de 6,3%. A mortalidade foi maior para os homens. As doenças infecciosas e parasitárias, neoplasias, doenças do sistema nervoso, do aparelho circulatório e respiratório e, ainda, diagnósticos informados como sinais e sintomas anormais foram os que apresentaram significativamente maior número de óbitos do que o esperado através do teste Qui-quadrado. A especialidade clínica médica apresentou maior número de óbitos em comparação à especialidade cirurgia. A maioria das internações ocorreu em hospitais privados, enquanto que a taxa bruta de mortalidade foi maior nos hospitais públicos. Através da modelagem por regressão logística, utilizando o perfil das internações, obteve-se um Índice de Risco (IR) para mortalidade hospitalar. A partir do modelo preditivo foram calculados os óbitos esperados para os hospitais. Dos 206 hospitais analisados, a razão O/E (óbito observado/óbito esperado) mostrou 40 hospitais com mortalidade significativamente superior à esperada e 58 hospitais com mortalidade significativamente inferior à esperada. A partir do modelo preditivo multinível, formado por variáveis explicativas referentes à internação (primeiro nível) e variáveis explicativas referentes ao hospital (segundo nível), verificou-se que o perfil dos hospitais tem papel importante na predição do óbito hospitalar. As variáveis uso de UTI, seguida por idade foram as principais preditoras para óbito hospitalar no nível individual e porte do hospital, seguida por natureza jurídica, o foram no nível contextual respectivamente. A razão O/E baseada no modelo multinível mostrou que os hospitais de pequeno porte tem pior desempenho, os de grande porte melhoram seu desempenho e os de médio porte mantiveram-se praticamente sem modificações, quando comparados ao desempenho medido pela razão O/E obtida apenas para as características das internações. Constatou-se, ainda, um melhor desempenho dos estabelecimentos públicos, para todos os portes, e pior desempenho para os hospitais privados CONCLUSÕES: O índice de risco construído a partir das características da internação e do perfil dos estabelecimentos por modelos multinível pode ser empregado na análise de desempenho dos hospitais do SIH-SUS. O IR construído permitirá calcular a probabilidade de óbito e assim obter a taxa ajustada de mortalidade, a ser usada como um indicador de desempenho. Esta metodologia mostrou-se útil para rastrear hospitais que merecem uma atenção maior por parte de gestores, prestadores de serviços, profissionais e comunidade. A ordenação dos hospitais utilizando apenas a taxa de mortalidade bruta não é igual à ordenação quando se utiliza o ranking ajustado pelo modelo preditivo de probabilidade para o nível de internações, e esse último também não é igual quando se adiciona o nível dos hospitais. Recomenda-se que, ao comparar hospitais, seja utilizado o ajuste pelo modelo preditivo de probabilidade de risco que incorpora tanto o nível das internações, quanto dos hospitais. Estudos acrescentando outras variáveis do nível de internações, do nível hospitalar, além da região, poderão contribuir para o aprimoramento do modelo e do índice de risco. O desenvolvimento de uma série histórica de acompanhamento, bem como a discussão com representantes de várias instâncias envolvidas no processo de avaliação hospitalar poderão aumentar a eficiência do método.

ASSUNTO(S)

hospital mortality mortalidade hospitalar sistema Único de saúde. medição de risco predictive model of probability fatores de risco probability of risk of hospital mortality risk adjustment probabilidade epidemiologia evaluation of health services quality care

Documentos Relacionados