REFORMA DA ATENÇÃO PRIMÁRIA NO MUNICÍPIO DO RIO DE JANEIRO E O IMPACTO NOS DESFECHOS DA TUBERCULOSE. Betina Durovni Salvador - Maio 2018

Transcrição

1 REFORMA DA ATENÇÃO PRIMÁRIA NO MUNICÍPIO DO RIO DE JANEIRO E O IMPACTO NOS DESFECHOS DA TUBERCULOSE Betina Durovni Salvador - Maio 2018

2 O CASO RIO DE JANEIRO THE CASE OF RIO DE JANEIRO Um dos maiores gasto per capita em saúde do País. Os piores indicadores do País até O menor financiamento publico municipal entres as Capitais em One of the highest per capita health budget in Brazil. The worst health indicators in Brazil up to The lowest public financing among all capital municipalities in Brazil in Segunda classe Tarsila do Amaral (1933) 2

3 COBERTURA POPULACIONAL DAS EQUIPES DE SAÚDE DA FAMÍLIA NAS CAPITAIS BRASILEIRAS 2008 E 2016 % de cobertura 80,0 70,0 67,25 63,8 60,0 50,0 44,9 46,2 39,8 39,4 40,0 27,6 30,0 20,0 14,8 9,2 10,0 7,2 0, (*) (*) projeção até dez/2016 Fonte: MS/DATASUS/SCNES capitais 2008 Teresina 94,34 João pessoa 90,35 Aracaju 86,71 Vitória 77,25 Florianópolis 77,22 Belo Horizonte 71,45 Boa Vista 71,04 Palmas 65,41 Recife 52,83 Macapá 44,86 Natal 43,68 Rio Branco 42,29 Porto Velho 37,23 Manaus 35,68 Curitiba 32,60 Goiania 32,23 Fortaleza 30,55 São Luis 29,31 Campo Grande 28,38 São Paulo 26,62 Maceió 26,55 Belém 23,42 Porto Alegre 22,27 Cuiabá 19,62 Salvador 10,17 Rio de Janeiro 7,20 Brasília 5,64 capitais 2016(*) Florianópolis 100,00 Teresina 100,00 Palmas 92,64 João pessoa 88,75 Belo Horizonte 82,95 Aracaju 76,31 Vitória 72,49 Boa Vista 63,90 Rio de Janeiro 63,80 Porto Velho 61,57 Rio Branco 60,41 Macapá 58,95 Recife 56,13 Fortaleza 50,23 Porto Alegre 50,17 Goiania 44,75 Curitiba 44,27 Natal 43,46 Cuiabá 40,56 Campo Grande 39,41 São Paulo 34,42 Manaus 32,24 São Luis 31,53 Maceió 30,76 Salvador 30,67 Brasília 27,22 Belém 21,77 3 (*) set/2016

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5 CRITÉRIO DE INCLUSÃO Pacientes adultos ( 15 anos) residentes no Rio de Janeiro notificados ao SINAN-TB, por qualquer unidade de saúde com um desfecho conhecido. Somente pacientes tratados com o primeiro esquema RHZE (tuberculose sensível sem complicações) foram incluídos.

6 FONTES DE DADOS SINAN-TB Cadastro Único Prontuário Eletrônico do Saúde da Família

7 MÉTODO 1 A principal variável de exposição foi o registro individual em uma CF. Também foi analisada a exposição ao Bolsa Família e possíveis interações com o PSF. Desfechos foram classificados como sucesso (cura) ou insucesso (abandono, transferência e morte por qualquer causa). Outros desfechos (mudança de diagnóstico, complicações ou TB resistente) foram excluídos da análise pois não são tratado na ESF As varáveis de ajuste foram as disponíveis no Sinan como informações sócio demográficas, sexo, raça, anos de escolaridade, tipo de TB, HIV, diabetes e alcoolismo.

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9 MÉTODO 2 Indivíduos encontrados no SINAN TB foram pesquisados nos outros bancos de dados. Como não existe um identificador único comum a todos os bancos de dados, utilizamos uma estratégia que combina linkage determinístico e probabilístico de registros com base no nome dos usuários e mães, sexo e data de nascimento. Foram utilizado o software R (R Core Team, 2016) e OpenRecLink (http: // reclink.sourceforge.net/). Foi considerado exposto à ESF durante o tratamento da TB so indivíduo que estivesse cadastrado na unidade de ESF antes ou até 30 dias após o diagnóstico de TB. Para o Bolsa Família CTP, as folhas de pagamento semestrais de cada ano estavam disponíveis. Os sujeitos foram considerados expostos a benefícios de transferência de renda se estivessem em pelo menos uma folha de pagamento durante o ano do diagnóstico de TB. Assumimos que se um sujeito estava na folha de pagamento de um desses meses, ele recebeu o benefício pelos 6 meses seguintes (duração do tratamento). Na verdade, são necessários pelo menos 6 meses para que ocorra exclusão da folha de pagamento devido à não-adesão à condicionalidade do programa.

10 ANÁLISE As análises foram estratificadas pelo status de entrada do SINAN TB: casos novos e de retratamento. Análises bivariada e multivariada foram realizadas com o dependente (desfecho tratamento) e as principais covariáveis independentes (variáveis de exposição e de ajuste). Para avaliar adequadamente os efeitos do CTP, optou-se por avaliar esse efeito entre os mais propensos a receber o benefício. Uma análise separada foi realizada nos pacientes com TB com <4 anos de escolaridade, com baixa escolaridade sendo usada como proxy para pobreza e elegibilidade para o CTP.

11 R E S U L T A D O S

12 RESULTADOS

13 R E S U L T A D O S

14 OBRIGADA