Predição de visitas domiciliares na atenção primária

uma abordagem de séries temporais com o modelo Autoregressive Integrated Moving Average

Autores

DOI:

https://doi.org/10.5712/rbmfc17(44)3012

Palavras-chave:

Determinação de Necessidades de Cuidados de Saúde, Atenção Primária à Saúde, Visita Domiciliar, Projeções e predições.

Resumo

Introdução: Espera-se, nos próximos anos, um novo perfil de demanda para o Sistema Único de Saúde em consequência do envelhecimento populacional e do aumento da prevalência de doenças crônicas. Diante disso, faz-se necessário o uso de ferramentas para estimar a demanda futura por serviços. Modelos para a análise de séries temporais como o Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) podem auxiliar. Objetivo: Estimar a demanda por visitas domiciliares na Atenção Primária à Saúde (APS) do Sistema Único de Saúde, em Florianópolis (SC). Métodos: Estudo ecológico de séries temporais que utilizou o ARIMA para projeções. Adotaram-se as visitas domiciliares realizadas pela APS, registradas do prontuário eletrônico da Secretaria de Saúde do município, de janeiro de 2015 a fevereiro de 2019. As projeções dos 20 meses seguintes foram realizadas para o município e para cada um de seus 49 Centros de Saúde. Resultados: A previsão aponta, em agosto de 2019, a máxima de 702 visitas, seguida de queda para 573 visitas em dezembro de 2019 e posterior recuperação, com estimativa de 632 para outubro de 2020. A previsão para cada Centro de Saúde indicou variações na demanda entre unidades com o mesmo número de equipes de Saúde da Família (ESF), entre 11,3 e 1,3 visitas/ESF, no 20o mês. Conclusões: O ARIMA possibilitou a realização das projeções de visitas domiciliares no município, indicando queda na demanda de visitas domiciliares. O método pode ser de grande valia para a projeção de outras demandas no mesmo município ou em outros que possuam dados de série histórica. Estudos futuros podem expandir a análise nesse sentido, bem como comparar o ARIMA com modelos como a suavização exponencial.

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Biografia do Autor

Luiza Bolsoni, Prefeitura Municipal de Ponte Serrada – Ponte Serrada (SC), Brasil.

Graduação em Medicina pela UFSC, Residência de Medicina de Família e Comunidade pela Secretaria Municipal da Saúde de Florianópolis, atuação na Atenção Primária à Saúde. 

Leandro Pereira Garcia, Secretaria Municipal de Saúde de Florianópolis – Florianópolis (SC), Brasil.

Graduado em Medicina pela Universidade de Brasília, fez Residência Médica em Pediatria, MBA em Gestão Empresarial, MBA em Gestão de Projetos, Mestrado em Administração e Doutorado em Ciências da Saúde. Desenvolveu sua dissertação, na linha de pesquisa Gestão Pública e Coprodução do Bem Público, propondo um modelo de Governança Pública que visa a promover a emancipação solidária de pessoas em comunidade: a Governança para a Emancipação. Doutorado sanduíche na University College London, em Ciências da Saúde com a tese Eficácia, efetividade e eficiência de governos sobre a mortalidade de crianças e a proporção de gastos públicos destinados à saúde em países pobres ? a importância de pensar os governos de forma sistêmica para avançar rumo aos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável. Tem experiência em Administração Pública, tendo atuado como Coordenador de Centro de Saúde, Gestor de Projetos e de Programas, além de de ter atuado no Planejamento Estratégico; como Diretor de Diretor de Vigilância em Saúde do Município de Florianópolis, ; e como chefe do Departamento de Análise de Dados da Secretaria Municipal de Saúde de Florianópolis.

Daniela Baumgart de Liz Calderón, Secretaria Municipal de Saúde de Florianópolis – Florianópolis (SC), Brasil.

Enfermeira graduada pela Universidade Federal de Santa Catarina, Mestre em Saúde Coletiva e Especialista em Saúde Pública e Especialista em Economia da Saúde. Atua principalmente na área de Saúde Coletiva com ênfase em Planejamento e Gestão em Saúde.

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Publicado

2022-10-07

Como Citar

1.
Bolsoni L, Garcia LP, Calderón DB de L. Predição de visitas domiciliares na atenção primária: uma abordagem de séries temporais com o modelo Autoregressive Integrated Moving Average. Rev Bras Med Fam Comunidade [Internet]. 7º de outubro de 2022 [citado 29º de março de 2024];17(44):3012. Disponível em: https://rbmfc.org.br/rbmfc/article/view/3012

Edição

Seção

Artigos de Pesquisa

Plaudit