Business Intelligence: uma

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1 Instituto Politécnico de Coimbra Instituto Superior de Engenharia de Coimbra Departamento de Engenharia Informática e de Sistemas Mestrado em Informática e Sistemas Estágio/Projecto Industrial Relatório Final Business Intelligence: uma Aplicação no Domínio da Saúde Dulce Isabel Marques Bento Orientadores: Professor Doutor Viriato M. Marques (ISEC) Eng.º Abel Amaro (HUC) Coimbra, Dezembro, 2011 i

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3 So I am called eccentric for saying in public: that Hospitals, if they wish to be sure of improvement, (1) must find out what their results are; (2) must analyze their results, to find out their strong and weak points; (3) must compare their results with those of other hospitals; and (8) must welcome publicity not only for their successes but for their errors. Such opinions will not be eccentric a few years hence A. CODMAN, 1916 Eu sou apelidado de excêntrico por dizer em público que os hospitais têm de avaliar os seus resultados ; têm de comparar os seus resultados com outros hospitais; têm de saber acolher publicamente não apenas os seus sucessos mas também os seus insucessos... Estas opiniões não serão consideradas excêntricas dentro de alguns anos. iii

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5 Business Intelligence: uma Aplicação no Domínio da Saúde Agradecimentos Agradecimentos Ao Professor Doutor Viriato Marques por ter aceitado a orientação deste trabalho, pelo seu incentivo constante, pelo apoio científico, pela análise de soluções alternativas e pela indicação de caminhos adequados à realização deste trabalho. Ao Eng. Abel Amaro, responsável pelo Serviço de Tecnologias e Sistemas de Informação dos Hospitais da Universidade de Coimbra pela sua co-orientação, pelo seu sentido crítico e pragmático na abordagem das diversas questões constantes neste trabalho e pela disponibilização das condições necessárias para a prossecução e realização do trabalho. Aos colegas Dra. Leontina Marques, Eng. Pedro Silva e Eng. Nuno Simões, pela compreensão e pela disponibilização das condições necessárias para a prossecução e realização do trabalho, sugestões e opiniões. À minha família pelo apoio constante. Em especial ao Paulo que sempre me incentivou e ajudou a ultrapassar dificuldades que foram surgindo ao longo deste trabalho e aos meus pais, pela força que me deram. v

6 Business Intelligence: uma Aplicação no Domínio da Saúde Resumo vi

7 Business Intelligence: uma Aplicação no Domínio da Saúde Resumo Resumo A disponibilidade de informação de qualidade no sector da saúde é ainda um problema significativo com repercussões ao nível dos custos. (Deloitte, 2011) Esta dificuldade na gestão da informação tem como consequência uma enorme duplicação de esforços em todos os organismos que preparam e analisam essa informação, o que resulta em elevados custos e num baixo retorno. Adicionalmente, os sistemas de informação são desenvolvidos sem uma perspectiva de integração de dados, com consequências ao nível da interoperabilidade e da qualidade da informação que se consegue posteriormente agregar e disponibilizar. (Deloitte, 2011) Com este trabalho pretende-se contribuir para ultrapassar este problema, nomeadamente no que respeita à análise dos internamentos e seu financiamento, tomando como exemplo um Hospital Central e Universitário. Aborda-se o financiamento da saúde em Portugal, o SNS (Serviço Nacional de Saúde) e o financiamento hospitalar, em particular com base nos GDH (Grupos de Diagnósticos Homogéneos). Cria-se uma solução de BI que permite apresentar análises multidimensionais. Faz-se um estudo de financiamento por GDH e análise de desvios de tempo de internamento. Aplicam-se técnicas de Data-Mining para verificação e descoberta de padrões. vii

8 Business Intelligence: uma Aplicação no Domínio da Saúde Resumo Abstract The availability of quality information in the health sector is still a considerable problem affecting cost level. (Deloitte, 2011) This difficulty in the management of information has resulted in a huge duplication of efforts across all agencies that prepare and analyze information, with high costs and low returns. Additionally, the development of information systems lacks a data integration perspective, with negative consequences in terms of interoperability and the quality of the information later added and made available. (Deloitte, 2011) This work aims to help overcome these problems, particularly with regard to the analysis of admissions and required financing, taking as an example a major university hospital. It addresses health financing in Portugal, the SNS (the National Health Service) and hospital funding, particularly on the basis of GDH's (Diagnosis-Related Groups). It creates a Business Intelligence solution that allows for displaying multidimensional analyses. It includes a study of funding by means of GDH's and an analysis of admission length deviations. Data mining techniques for verification and pattern discovery are applied. viii

9 Business Intelligence: uma Aplicação no Domínio da Saúde Palavras-Chave Palavras-Chave BI - Business Intelligence OLAP - On-line Analytical Processing Data-Mining KDD - Knowledge Discovery in Databases Keywords BI - Business Intelligence OLAP - On-line Analytical Processing Data-Mining KDD - Knowledge Discovery in Databases ix

10 Business Intelligence: uma Aplicação no Domínio da Saúde Símbolos e Abreviaturas x

11 Business Intelligence: uma Aplicação no Domínio da Saúde Símbolos e Abreviaturas ABREVIATURAS AGI Áreas de Gestão Integrada BI Business Intelligence BIDS Business Intelligence Design Studio CRISP-DM CRoss-Industry Standard Process for Data Mining ETL Extract, Transform and Load GCD Grandes Categorias de Diagnósticos GDH Grupos de Diagnósticos Homogéneos HUC Hospitais da Universidade de Coimbra KDD Knowledge Discovery in Databases MCDT Meios Complementares de Diagnóstico e Terapêutica OLAP On-line Analytical Processing OLTP Online Transaction Processing SEMMA Sample, Explore, Modify, Model, Assess SQL Structured Query Language SSIS SQL Server Integration Services SSAS SQL Server Analysis Services SSRS SQL Server Reporting Services TI Tecnologias de Informação xi

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13 ÍNDICE CAPÍTULO 1. INTRODUÇÃO Caracterização dos HUC Missão, Visão e Valores Objectivos estratégicos Estrutura e funcionamento A História dos HUC Os HUC em Números Financiamento dos Hospitais O GDH e o financiamento hospitalar... 9 CAPÍTULO 2. OBJECTIVOS, ESTRUTURA E METODOLOGIA Objectivos Estrutura Metodologia Plataformas de Desenvolvimento Terminologia CAPÍTULO 3. DATAWAREHOUSING E OLAP Datawarehouse ETL OLAP CAPÍTULO 4. ANÁLISE DE DADOS - PONTO DE VISTA CLÍNICO Análises Internamentos Internamentos por ano xiii

14 Internamentos por mês Internamentos por ano e por mês Internamentos por sexo Internamentos por sexo e por ano Internamentos por grupo etário Internamentos por grupo etário por ano Internamentos por grupo etário em Obstetrícia Internamentos por grupo etário por sexo Demora média por grupo etário Demora média por sexo por ano Serviços hospitalares com maior número de internamentos por faixa etária Internamentos por serviço hospitalar Demora média por serviço hospitalar Internamentos por proveniência geográfica Internamentos de doentes da Região Centro Internamentos da Região Centro por sexo Internamentos do Distrito de Coimbra Internamentos por proveniência Região Centro e por grupo etário Internamentos por destino de alta Internamentos por serviço hospitalar com destino de alta falecido Falecidos por grupo etário Internamentos por serviço hospitalar com destino de alta contra parecer médico / abandono Internamentos com destino da alta para cuidados continuados Internamentos por profissão Internamentos por diagnóstico principal Demora média por diagnóstico principal xiv

15 Internamentos e demora média por diagnóstico principal por grupo etário Internamentos por diagnóstico principal por ano Doenças do Aparelho Circulatório Neoplasias Doenças do Aparelho Respiratório Internamentos por Grandes Categorias de Diagnóstico (GCD) Demora média por Grandes Categorias de Diagnóstico (GCD) Diagnósticos secundários Procedimentos Desvios de tempos de internamentos, relação entre demora média observada e demora média esperada Simetria, variabilidade e identificação de Outliers Conclusões CAPÍTULO 5. ANÁLISE DE DADOS - PONTO DE VISTA FINANCEIRO Serviço Nacional de Saúde Administração Regional de Saúde Financiamento do SNS Grupos de Diagnósticos Homogéneos Índice de case-mix Limiares de excepção Doentes equivalentes HUC e o financiamento por GDH Facturação Contrato-Programa Facturação pela Portaria Facturação Contrato-Programa vs Facturação pela Portaria Desvio dos valores calculados face aos valores contratados Conclusões xv

16 CAPÍTULO 6. DATA-MINING VISÃO GERAL Aspectos Gerais Técnicas de Data-Mining Metodologias de Condução de Projecto de Data-Mining Metodologia Crisp-DM Metodologia SEMMA Data-Mining na Saúde CAPÍTULO 7. DATA-MINING CASOS DE ESTUDO Financiamento Diabetes Panorama Influência dos diabetes no tempo de internamento Conclusões Cancro Panorama Minas da Panasqueira Conclusões CAPÍTULO 8. CONCLUSÕES E TRABALHO FUTURO REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS xvi

17 ÍNDICE DE FIGURAS Figura 3.1. Database Diagram Admissões de internamentos Figura 3.2. Database Diagram Altas de internamentos Figura 3.3. Database Diagram Diagnósticos secundários associados ao internamento Figura 3.4. Database Diagram Procedimentos associados aos internamentos Figura 3.5. Query do connection manager da componente ADO Net Source do SISS Packages: load_altas_internamento.dtsx Figura 3.6. Fluxo de carregamento admissões de internamentos Figura 3.7. Estrutura criada visível no Solution Explorer através da ferramenta Microsoft SQL- Server Analisys Services (Visual Studio 2008) Figura 4.1. Browser : front-end da ferramenta Microsoft SQL- Server Analisys Services Figura 4.2. Exemplo de Report - Microsoft SQL- Server Reports Services Figura 4.3. Front-End Excel Figura 4.4. Número de admissões por ano Figura 4.5. Número de altas por ano Figura 4.6 Demora média, em dias, para cada ano Figura 4.7. Total de dias de internamento, para cada ano Figura 4.8. Admissões por mês Figura 4.9. Altas por mês Figura Comparativo de admissões e altas por mês Figura Internamentos de 2000 por mês Figura Internamentos de 2001 por mês Figura Internamentos de 2002 por mês Figura Internamentos de 2003 por mês Figura Internamentos de 2004 por mês Figura Internamentos de 2005 por mês Figura Internamentos de 2006 por mês Figura Internamentos de 2007 por mês Figura Internamentos de 2008 por mês Figura Internamentos de 2009 por mês xvii

18 Figura Internamentos de 2010 por mês Figura Altas por sexo Figura 4.23 População residente segundo os Censos: total e por sexo Portugal, Fontes/Entidades: INE, PORDATA Última actualização: Figura Altas por sexo (excepto altas do serviço de Obstetrícia) Figura Demora média por sexo (excepto altas do serviço de Obstetrícia) Figura Altas de internamentos por sexo por ano (excepto Obstetrícia) Figura Internamentos por grupo etário Figura Internamentos por grupo etário, excepto em Obstetrícia Figura Internamentos por grupo etário e por ano Figura Internamentos por grupo etário < 1 ano Figura Internamentos por grupo etário 1 a 4 anos Figura Internamentos por grupo etário 5 a 9 anos Figura Internamentos por grupo etário 10 a 14 anos Figura Internamentos por grupo etário 15 a 24 anos Figura Internamentos por grupo etário 25 a 44 anos Figura Internamentos por grupo etário 45 a 64 anos Figura Internamentos por grupo etário 65 a 74 anos Figura Internamentos por grupo etário > 75 anos Figura Evolução do número de internamentos por grupo etário Figura Distribuição de internamentos por grupo etário Figura Internamentos em Obstetrícia por grupo etário Figura Internamentos em Obstetrícia por grupo etário por ano Figura Internamentos por grupo etário (sem Obstetrícia) Figura Internamentos por grupo etário e por sexo Figura Internamentos por grupo etário e por sexo (sem Obstetrícia) Figura Internamentos por faixa etária e por sexo de 2007 a 2010 (sem Obstetrícia) 56 Figura Internamentos grupo etário <1, por sexo Figura Internamentos grupo etário 1 a 4 anos, por sexo Figura Internamentos grupo etário 5 a 9 anos, por sexo Figura Internamentos grupo etário 10 a 14 anos, por sexo Figura Internamentos grupo etário 15 a 24 anos, por sexo Figura Internamentos grupo etário 15 a 24 anos, por sexo (sem Obstetrícia) xviii

19 Figura Internamentos grupo etário 25 a 44 anos, por sexo Figura Internamentos grupo etário 25 a 44 anos, por sexo (sem Obstetrícia) Figura Internamentos grupo etário 45 a 64 anos, por sexo Figura Internamentos grupo etário 65 a 74 anos, por sexo Figura Internamentos grupo etário > 75 anos, por sexo Figura Demora média por grupo etário Figura Demora média por grupo etário e por ano Figura Demora média por sexo Figura Internamentos por grupo etário, por sexo e por ano Figura Internamentos por grupo etário, por sexo e por ano (sem Obstetrícia) Figura Gráfico demora média versus grupo etário (utilizada a ferramenta Statistica, StatSoft Inc. (2011)) Figura Internamentos com proveniência Região Centro Figura Gráfico com representação linear (Internamentos e População) Figura Gráfico com representação linear (Distância e Internamentos) Figura Demora média por distritos da Região Centro Figura Gráfico com representação linear (Demora Média versus Distância) Figura Internamentos com proveniência Região Cento, por sexo Figura Internamentos com proveniência Região Cento, por sexo (sem Obstetrícia) 76 Figura Concelhos do Distrito de Coimbra Figura Freguesias do Concelho de Coimbra Figura Percentagem de internamentos por destino de alta Figura Internamentos por destino de alta Figura Demora média por destino alta Figura Percentagem de internamentos com alta óbito por serviço hospitalar (Totais ) Figura Percentagem de internamentos com alta óbito, por serviço hospitalar, em Figura Falecidos por grupo etário por ano Figura Pirâmide etária da população residente na Região Centro, 2001 e 2009 (ARS Centro, 2010) Figura Diagnósticos mais frequentes na faixa etária acima dos 75 anos xix

20 Figura Procedimentos mais frequentes, realizados na faixa etária acima dos 75 anos, em Figura Operações realizadas na faixa etária acima dos 75 anos Figura Internamento com saída contra parecer médico / abandono Figura Internamentos saídos contra parecer médico / abandono por serviço hospitalar em 2010, por faixa etária Figura Internamentos por destino saídos para continuação de cuidados prestados e rede de cuidados continuados por ano Figura Percentagem de profissões dos doentes internados Figura Profissões de mulheres com internamentos em Figura Profissões de homens com internamentos em Figura Internamentos por diagnóstico principal Doença do Aparelho Circulatório. 99 Figura Internamentos de Doenças do Aparelho Circulatório por sexo Figura Internamentos com diagnóstico principal Neoplasias Figura Internamentos de Neoplasias por sexo Figura Internamentos por Doença do Aparelho Respiratório Figura Desvios de tempos de internamentos por grupo etário Figura Desvios de tempos de internamentos por sexo Figura Desvios de tempos de internamento por grupo etário e proveniência Figura Desvio de tempos GCD Pré-Grandes Categorias Diagnósticas Figura Desvio de tempos GCD Doenças e Perturbações da Pele, Tecido Celular Subcutâneo e Mama Figura Desvio de tempos GCD Doenças e Perturbações do Aparelho Circulatório Figura Desvio de tempos GCD Doenças e Perturbações do Aparelho Digestivo 127 Figura Desvio de tempos GCD Doenças e Perturbações do Aparelho Genital Feminino Figura Desvio de tempos GCD Doenças e Perturbações do Aparelho Genital Masculino Figura Desvio de tempos GCD Doenças e Perturbações do Aparelho Respiratório Figura Desvio de tempos GCD Doenças e Perturbações do Olho xx

21 Figura Desvio de tempos GCD Doenças e Perturbações do Ouvido, Nariz, Boca e Garganta Figura Desvio de tempos GCD Doenças e Perturbações do Rim e do Aparelho Urinário Figura Desvio de tempos GCD Doenças e Perturbações do Sangue / Órgãos Hematopoiéticos e Doenças Imunológicas Figura Desvio de tempos GCD Doenças e Perturbações do Sistema Hepatobiliar e Pâncreas Figura Desvio de tempos GCD Doenças e Perturbações do Sistema Músculoesquelético e Tecido Conjuntivo Figura Desvio de tempos GCD Doenças e Perturbações do Sistema Nervoso Figura Desvio de tempos GCD Doenças e Perturbações Endócrinas Nutricionais e Metabólicas Figura Desvio de tempos GCD Doenças e Perturbações Mentais Figura Desvio de tempos GCD Doenças e Perturbações Mieloproliferativas e Maldiferenciadas Figura Desvio de tempos GCD Doenças Infecciosas e Parasitárias (Sistémicas ou de Localização Não Específica) Figura Desvio de tempos GCD Factores com influência no Estado de Saúde e Outros Contactos com os Serviços de Saúde Figura Desvio de tempos GCD Gravidez, Parto e Puerpério Figura Desvio de tempos GCD Grupos com Procedimentos no Bloco Operatório Não Relacionados com o Diagnóstico Principal Figura Desvio de tempos GCD Infecções pelo Vírus da Imunodeficiência Humana Figura Desvio de tempos GCD Queimaduras Figura Desvio de tempos GCD Recém-nascidos e Lactentes com Afecções do Período Perinatal Figura Desvio de tempos GCD Traumatismos Múltiplos Significativos Figura Desvio de tempos GCD Traumatismos, Intoxicações e Efeitos Tóxicos de Drogas Figura Desvio de tempos GCD Uso de Álcool / Droga e Perturbações Mentais Orgânicas Induzidas por Álcool ou Droga xxi

22 Figura Gráfico Caixa de Bigodes para GDH com maior número de dias de internamento Figura Critérios do Statistica para identificar Outliers e Extremos Figura Gráfico Caixa de Bigodes - GDH Figura Gráfico Caixa de Bigodes GDH Figura Gráfico Caixa de Bigodes GDH Figura Gráfico Caixa de Bigode GDH Figura Estatística Descritiva GDH Figura Gráfico Caixa de Bigodes GDH Figura Proveniência de doentes com internamentos classificado com GDH 541, com tempos de internamentos superiores a 26 dias Figura Sexo dos doentes com internamentos classificado com GDH 541, com tempos de internamentos superiores a 26 dias Figura Grupos etários de doentes com internamentos classificado com GDH 541, com tempos de internamentos superiores a 26 dias Figura Profissões de doentes com internamentos classificado com GDH 541, com tempos de internamentos superiores a 26 dias Figura Destinos pós alta de internamentos classificado com GDH 541, com tempos de internamentos superiores a 26 dias Figura Diagnósticos Principais de internamentos classificado com GDH 541, com tempos de internamentos superiores a 26 dias Figura 5.1. Percentagem de tempos de internamentos por limiares de excepção Figura 5.2. Evolução do ICM Figura 5.3. Evolução dos ICM Cirúrgicos e Médicos Figura 5.4. Comparação dos valores de financiamento pelas regras do Contrato-Programa e pelos valores da Portaria Figura 5.5. Comparativo entre valores calculados segundo as regras do Contrato- Programa e os valores contratados pelos HUC Figura 6.1. Uma visão geral dos passos que compõem o processo de KDD (Fayyad, U. M. et al., 1996) Figura 6.2. Técnicas de Data-Mining Figura 6.3. Data-Mining, método preditivo, modelo adaptado (Thearling, 2011) Figura 6.4. Fases da Metodologia CRISP-DM, adaptado de (Chapman, P., 2000) xxii

23 Figura 6.5. Etapas da metodologia SEMMA (Marques, Business Intelligence; Data- Mining: Metodologias de Condução de Projecto, 2011) Figura 7.1. Modelo usado no RapidMiner para regressão linear Figura 7.2. Parâmetros do operador SimpleValidation Figura 7.3. Dados usados para criação do modelo de regressão Figura 7.4. Valores a prever data-mining Figura 7.5. Valores da recta linear regression Figura 7.6. Representação gráfica da recta de regressão linear Figura 7.7. Histograma dos tempos de internamentos com Fracturas em Ortopedia Figura 7.8. Gráfico Caixa de Bigodes para internamentos em Ortopedia com Fracturas 183 Figura 7.9. Visão parcial 1 (A e B) da Rede Neuronal através Microsoft Neural Network Viewer ferramenta BIDS SSAS Figura 7.10 Visão parcial 2 (A e B) da Rede Neuronal através Microsoft Neural Network Viewer ferramenta BIDS SSAS Figura Visão parcial 1 (A e C) da Rede Neuronal através Microsoft Neural Network Viewer ferramenta BIDS SSAS Figura Visão parcial 2 (A e C) da Rede Neuronal através Microsoft Neural Network Viewer ferramenta BIDS SSAS Figura História ocupacional de doentes com diagnóstico principal ou secundário foi de silicose entre 1996 e 2006, internados no serviço de Pneumologia dos HUC (Santos, et al., 2008) Figura Localização geográfica da mina da Panasqueira (Gama, Torres, Lopes, & Nobre, 2002) Figura Representação gráfica do algoritmo do Microsoft Decision Trees Figura Legenda da representação gráfica do algoritmo do Microsoft Decision Trees Figura 8.1. Metodologia de Gestão Balanced Scorecards (Kaplan & Norton, 1996) xxiii

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25 ÍNDICE DE TABELAS Tabela 1.1. HUC em Números (HUC, EPE, 2011)... 7 Tabela 1.2. Percentagem do financiamento com base em GDH. Mateus, C. O Financiamento Hospitalar com grupos de Diagnósticos homogéneos: Resultados para Portugal entre 1995 e Tabela 4.1. Total de admissões Tabela 4.2. Total de altas Tabela 4.3.Total de dias de internamento Tabela 4.4. Demora média Tabela 4.5. Internamentos por mês Tabela 4.6. Serviços hospitalares com maior número de internamentos por grupo etário 64 Tabela 4.7. Demora média dos serviços hospitalares com maior número de internamentos por grupo etário Tabela 4.8. Serviços hospitalares com maior demora média por grupo etário Tabela 4.9. Internamentos por serviço hospitalar Tabela Demora média por serviço hospitalar Tabela Internamentos por proveniência geográfica Tabela Demora média por proveniência geográfica Tabela Coeficiente de Pearson para estudo da correlação entre o número de internamentos e a população dos distritos da Região Centro Tabela Coeficiente de Pearson para estudo da correlação entre a distância e o número de internamentos Tabela Percentagem de internamentos dos Concelhos de Coimbra e Freguesias do Concelho de Coimbra Tabela Percentagem de internamentos por Distrito de Coimbra e Outros Distritos, por grupo etário Tabela Percentagem dos internamentos por grupo etário, por Distrito de Coimbra e Outros Distritos Tabela Percentagem de Internamentos por distritos da Região Centro, por grupo etário xxv

26 Tabela Percentagem de internamentos por composição dos destinos pós alta Tabela Internamentos por profissões mais frequentes Tabela Internamentos por diagnóstico principal Tabela Demora média por diagnóstico principal Tabela Internamentos de demora média por diagnóstico principal e por grupo etário Tabela Internamentos por diagnóstico principal e ano Tabela Internamentos por diagnósticos principais mais frequentes, pertencentes às Doenças do Aparelho Circulatório Tabela Internamentos por diagnósticos principais mais frequentes pertencentes às Doenças do Aparelho Circulatório, agrupados por sexo Tabela GDH de internamentos com diagnóstico principal Doença do Aparelho Circulatório Tabela Internamentos por diagnósticos mais frequentes de Neoplasias Tabela Internamentos por Neoplasias mais frequentes por sexo Tabela Percentagem de internamentos de Neoplasias por sexo Tabela GCD mais frequentes de internamentos por diagnóstico principal Neoplasias Tabela Neoplasias por grupo etário Tabela Internamentos com diagnóstico principal Doenças do Aparelho Respiratório Tabela Percentagem de internamentos de doença respiratória, por sexo Tabela Internamentos por Grandes Categorias de Diagnóstico Tabela Demora média de internamentos por Grandes Categorias de Diagnóstico. 108 Tabela Diagnósticos secundários Tabela Os 50 Procedimentos mais realizados no internamento Tabela Desvios de tempos de internamentos Tabela KPI desvios de tempos por proveniência do doente Tabela Desvios de tempos de internamentos por destino da alta Tabela Desvios de tempos de internamento por profissão Tabela Desvios de tempos de internamento por diagnóstico principal Tabela Desvios de tempos de internamentos por serviço hospitalar Tabela Desvios de tempos de internamento por serviço hospitalar por ano xxvi

27 Tabela Desvios de internamentos por GCD Tabela GDH por GCD com desvios superiores a quatro dias Tabela GDH com maior percentagem de dias de internamento Tabela Estatística Descritiva GDH Tabela Estatística Descritiva GDH Tabela Estatística Descritiva GDH Tabela Estatística Descritiva GDH Tabela 5.1. Internamentos por limiares de excepção Tabela 5.2. Percentagem de internamentos por limiares de excepção Tabela 5.3. Percentagem de doentes equivalentes Tabela 5.4. Percentagem de doentes equivalentes (episódios normais e evolução prolongada) Tabela 5.5. ICM (APÊNDICE D) Tabela 5.6. Cálculo ICM Cirúrgicos e Médicos (APÊNDICE D) Tabela 5.7. ICM Cirúrgicos e Médicos (APÊNDICE D) Tabela 5.8. Formula de cálculo do financiamento por Contrato-Programa Tabela 5.9. Cálculo do financiamento pela fórmula do Contrato-Programa Tabela Valor de financiamento calculado pela Portaria GDH (APÊNDICE E) Tabela Comparação financiamento calculado pelas regras do Contra-Programa e calculado pelos valores da Portaria Tabela Comparativo entre valores calculados segundo as regras do Contrato- Programa e os valores contratados pelos HUC Tabela 7.1. Valores calculados pelas regras do Contrato-Programa Tabela 7.2. Valores preditos para financiamento pelo Contrato-Programa xxvii

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29 CAPÍTULO 1. INTRODUÇÃO 1. INTRODUÇÃO Com este trabalho pretende contribuir-se para ultrapassar a deficiência de informação existente nos sistemas de saúde, mais especificamente no que toca aos internamentos e ao financiamento deles resultante, para um Hospital Central e Universitário Caracterização dos HUC Missão, Visão e Valores Os HUC - Hospitais da Universidade de Coimbra - apresentam-se como uma referência do Serviço Nacional de Saúde, com funções diferenciadas na prestação de cuidados de saúde, na formação pré-graduada, pós-graduada e contínua, e na investigação científica, sustentadas no mais actualizado conhecimento científico e técnico dos seus profissionais e na inovação e desenvolvimento de metodologias terapêuticas e tecnológicas próprias. Os HUC têm como predicados naturais a abordagem de questões clínicas e diagnósticas de elevada complexidade. Constitui-se como visão dos HUC: Aprofundar a sua natureza de grande hospital geral, central e aglutinador de um centro hospitalar universitário; Ser um centro assistencial de elevada competência, saber e experiência, dotado dos mais avançados recursos tecnológicos e terapêuticos; Ter um forte compromisso com a investigação, a inovação e o desenvolvimento tecnológico e terapêutico; Ser, na área da saúde, uma referência de elevada capacidade e qualidade no ensino superior e universitário e na formação pós-graduada e contínua. 1

30 CAPÍTULO 1. INTRODUÇÃO No cumprimento da sua missão, os HUC e os seus profissionais perfilham os seguintes valores e princípios: Respeito pela dignidade humana, pela diversidade cultural e pelos direitos dos doentes; Universalidade do acesso a cuidados de saúde e equidade no tratamento; Colocação do doente no centro dos processos; Honestidade, sinceridade e franqueza no relacionamento com os doentes e com os seus familiares e entre os seus profissionais; Elevados padrões de humanização, de qualidade e de competência técnica e científica dos serviços prestados excelência; Espírito de equipa, integridade, confidencialidade, privacidade e cordialidade; A mudança como motor do desenvolvimento, centrada nos profissionais; Respeito pela cultura e pelas tradições fundadoras do hospital, assumindo cada um o dever de acrescentar algo ao capital de cultura herdado; Responsabilidade social; Respeito pelo ambiente; Eficácia e eficiência na utilização dos recursos que a comunidade coloca ao seu dispor. (HUC, EPE, 2011) Objectivos estratégicos Tendo como drivers da mudança os princípios do primado do utente e da liberdade de escolha, os HUC assumem como seus os desafios mais relevantes do sector da saúde em Portugal: operacionalizar o planeamento estratégico em saúde, promover e educar para a saúde e para o consumo em saúde, optimizar os gastos em serviços de saúde, melhorar a acessibilidade aos cuidados de saúde e promover a inovação. E tendo como finalidades a sustentabilidade de elevados padrões de qualidade assistencial, mais eficácia e eficiência e o fomento da inovação, da investigação e do 2

31 CAPÍTULO 1. INTRODUÇÃO desenvolvimento, os HUC definiram os seguintes objectivos estratégicos para o período de 2008 a 2012: A reorientação da oferta para o aumento da diferenciação; O desenvolvimento do ambulatório médico e cirúrgico, num cenário de reorganização do internamento e de encerramento de blocos cirúrgicos periféricos, assentes, nomeadamente, na criação de um pólo de consultas externas centralizado, na centralização da cirurgia de ambulatório com a criação de um pólo diferenciado, na concentração dos hospitais de dia não oncológicos, na criação da consulta de alta resolução. A manutenção de uma dinâmica de inovação e de uma cultura da medicina de emergência, na vanguarda da resposta às novas necessidades da procura; O combate à dispersão, assimetria e desperdício de recursos, ao nível do internamento; A alteração do modelo de gestão por forma a ir de encontro às expectativas do utente, potenciar sinergias e desenvolver actividades de excelência reconhecida; A reorganização da oferta de MCDT s tendente à optimização de recursos, melhoria dos níveis de qualidade e de eficiência dos serviços prestados e aproveitamento de sinergias; A melhoria da eficiência na gestão da logística hospitalar, numa perspectiva de satisfação das expectativas dos utilizadores e melhoria da qualidade dos serviços prestados; O desenvolvimento do Sistema de Gestão Integrada do Circuito do Medicamento, beneficiando o utente e contribuindo com a racionalização de recursos; A promoção de uma articulação efectiva com outras unidades de saúde, proporcionando ao utente um nível de acessibilidade acrescida, maior conveniência, conforto e acesso à informação; 3

32 CAPÍTULO 1. INTRODUÇÃO A melhoria da qualidade, eficiência, diminuição de custos e facturação acrescida através da implementação de um sistema de informação integrado, centrado no utente; A implementação de políticas de qualidade efectiva, potenciando a redução de custos e permitindo uma maior eficiência na prestação de cuidados; O investimento na qualificação dos recursos humanos, impulsionando a participação activa dos colaboradores na vida da organização; O aprofundamento das relações com instituições de ensino e investigação, nomeadamente com a Faculdade de Medicina da Universidade de Coimbra, na procura do melhor equilíbrio entre uma formação eminentemente científica projectada para o futuro e uma efectiva prestação de cuidados de saúde pautada por padrões de excelência. O modelo desenvolvido foi validado através da realização de um conjunto abrangente de experiências. (HUC, EPE, 2011) Estrutura e funcionamento O edifício central dos HUC é constituído por vários corpos, apresentando o corpo mais elevado uma planta cruciforme, contendo nos seus braços nascente, sul e poente as enfermarias e os seus apoios. O braço norte alberga as consultas externas e exames especiais, além de uma zona de ensino. Faz ainda parte deste hospital, a clínica obstétrica Dr. Daniel de Matos, o Bloco de Celas. A solução arquitectónica adoptada concentra no seu núcleo central as comunicações verticais das enfermarias (ascensores, escadas), interligando todos os pisos e serviços para a circulação de visitas, doentes, pessoal, alimentação, roupas e material. As zonas de ensino e de consultas externas dispõem de um eixo vertical autónomo de circulação, 4

33 CAPÍTULO 1. INTRODUÇÃO utilizando os doentes das consultas externas e os estudantes, uma entrada situada na fachada nascente do edifício. As 1375 camas da unidade central repartem-se por unidades de internamento de 33 camas, comportando cada uma dessas unidades, enfermarias de 6, 3 e 1 camas. A Clínica Obstétrica Dr. Daniel de Matos está localizada na Rua Dr. Miguel Torga, em edifício próprio. Tem a lotação de 110 camas. O Bloco de Celas é formado por 9 edifícios A História dos HUC A assistência hospitalar em Coimbra, terá sido iniciada com a criação do Hospital de Milreu, junto da antiga Alcáçova, após a reconquista cristã, por Fernando Magno, em 1093, por conseguinte anterior ao nascimento da nacionalidade. Durante a Idade Média outros hospitais foram fundados em Coimbra, quer pelos monarcas, como o Hospital-Gafaria de S. Lázaro para doentes leprosos, pelo Rei D.Sancho I, e o Hospital de Santa Elisabete (Rainha da Hungria) por iniciativa da Rainha Santa Isabel, quer por ordens religiosas, como os Hospitais de São Nicolau e de Montarroio. Em 1774, no âmbito da Reforma da Universidade, o Marquês de Pombal determinou que estes Hospitais, além de outros entretanto criados, passassem a ser administrados pela Universidade, conservando contudo os seus nomes. Poderá considerar-se este facto o "nascimento" dos "Hospitais da Universidade"? As precárias instalações e as reduzidas dimensões dos referidos Hospitais, a deficiente organização e ausência de estatutos adequados, levam-nos a supor que estaria na mente do reformador da Universidade, garantir, para já, o indispensável apoio ao ensino da Medicina aproveitando o que existia no campo hospitalar, a usar enquanto não fosse possível dar à Universidade o Hospital que efectivamente estivesse ao nível que a reforma do ensino exigia. O ano de 1870, foi na história dos Hospitais da Universidade um marco de particular importância pois representou a data em que o Hospital ficou finalmente instalado nos 3 edifícios (São Jerónimo, Colégio das Artes e Castelo) que utilizou até 1961, altura em que 5

34 CAPÍTULO 1. INTRODUÇÃO o Hospital do Castelo foi destruído para construção da cidade universitária, continuando os H.U.C., a viver nos outros 2 edifícios até ao dia 6 de Março de 1987, data em que passou a ocupar um novo edifício feito expressamente para o efeito. Ao longo da sua existência, os HUC sofreram transformações e adaptações tanto da estrutura como da organização, mantendo-se na linha da frente em desenvolvimento e capacidade de resposta às necessidades dos seus utentes (ORL HUC, 2011). Os HUC construíram, assim, uma imagem consolidada e prestigiada como grande instituição nas áreas dos cuidados de saúde hospitalares, do ensino e da investigação. Actualmente, os HUC reúnem todas as condições para enfrentarem os novos desafios e complexidades em saúde do século XXI: Alicerçados nas capacidades humanas e materiais ao seu dispor, na dinâmica existente e no conhecimento e dedicação dos seus profissionais e no seu estatuto de entidade pública empresarial (EPE) criada pelo Decreto-Lei n.º 180/2008, de 26 de Agosto e pessoa colectiva de direito público e de natureza empresarial, dotada de autonomia administrativa, financeira e patrimonial; Sustentados por um orçamento anual que ronda os 300 milhões de euros; Orientados por um Plano de Desenvolvimento Estratégico para os anos ; Organizados sob o ponto de vista gestionário e funcional por um Regulamento Interno que inova, mas que também integra o melhor da sua cultura; Orientados, ainda, por um Plano Director que espelha a forma de responder, no futuro, às necessidades de uma procura que evoluiu quantitativa e qualitativamente e que já não cabe no espaço físico actualmente disponível; E apoiados para a modernização das suas estruturas físicas e dos seus equipamentos num capital estatutário de 108,5 milhões de euros e num Plano de Investimentos de 87,1 milhões de euros (HUC, EPE, 2011). 6

35 CAPÍTULO 1. INTRODUÇÃO Os HUC em Números Tabela 1.1. HUC em Números (HUC, EPE, 2011) Movimento Assistencial Ano 2010 Doentes Saídos (Sem T. Internas) Consultas Externas Urgências Sessões Hospital de Dia Doentes Operados Intervenções Cirúrgicas Partos MCDT's Fonte de dados: SIG/HUC Recursos Físicos Existentes Ano 2010 Lotação Salas de Bloco Operatório 40 Cadeirões de Hospital de Dia 109 Fonte de dados: Serviços HUC Equipamentos Ano 2010 Angiografia Digital 4 ECO com Dopler 17 ECO sem Dopler 2 Mamografia Digital 1 Rx Digital 4 Rx Convencional 3 Rx Móvel Convencional 10 Rad. Telecomandada Digital 2 TAC Multiplanar (Multicorte) 4 Câmara Gama 6 PET 1 Osteodensitómetro (por MN) 1 Ressonância Magnética 1 Videogastrocópios 12 Vídeo - colonoscópios/sigmoidoscópios 10 Videoduodenoscópios 5 Broncofibroscópios 5 Videobroncoscópios 3 7

36 CAPÍTULO 1. INTRODUÇÃO Equipamentos (cont.) Ano 2010 Pletismografos 2 Urologia 10 Acelerador linear (Radiologia) 2 Braquiterapia baixa taxa de dose 1 Braquiterapia alta taxa de dose 1 Litotritor extracorporal 1 Posto de Hemodiálise 17 Existência de Arquivo Imagiológico Digital - PACS 1 Fonte de dados: Serviços HUC Recursos Humanos Ano 2010 Médicos com Vínculo 612 Médicos Internos 268 Enfermeiros Técnicos Superiores 48 Técnicos Superiores Saúde 70 Técnicos Diagnóstico e Terapêutica 311 Assistentes Técnicos 515 Assistentes Operacionais Outro Pessoal 44 Fonte de Dados: Balanço Social do Ano Financiamento dos Hospitais O sistema de financiamento hospitalar, pode ser definido como um conjunto de normas objectivas, reconhecidas e politicamente aceites, com o objectivo de manter uma rede de cuidados diferenciados que assegure a prestação dos mesmos e incentive uma gestão eficiente. (Bentes, Gonçalves, Tranquada, & Urbano, 1996) O financiamento dos hospitais portugueses tem evoluído de um sistema baseado no modelo retrospectivo, em que o pagamento é a despesa histórica decorrente do tratamento dos doentes de anos anteriores, para um modelo prospectivo, em que a base do pagamento é o nível de produção, ou da actividade desenvolvida. O modelo tradicional de financiamento retrospectivo dos hospitais baseado em dados históricos foi parcialmente alterado para incorporar elementos de financiamento 8

37 CAPÍTULO 1. INTRODUÇÃO prospectivo, relacionado com a actividade (baseado nos Grupos de Diagnósticos Homogéneos). (Gago, 2008) O GDH e o financiamento hospitalar Os Grupos de Diagnósticos Homogéneos (GDH) foram introduzidos em Portugal em 1984, tendo sido iniciados em 1987 os estudos conducentes à sua utilização como base de pagamento dos hospitais do SNS. Embora a intenção fosse adoptar um sistema de pagamento pela produção para todos os sectores da actividade hospitalar relacionados com o tratamento dos doentes, foi dada prioridade ao internamento na sua dupla vertente de facturação a terceiros pagadores e de definição do subsídio à exploração. A publicação de preços por GDH para efeitos da facturação ocorreu, pela primeira vez, em 1989, mas a sua aplicação efectiva para definição do orçamento financeiro dos hospitais só veio a efectuar-se em Genericamente, o subsídio à exploração de cada hospital passou a resultar da combinação de uma componente histórica com uma componente ajustada pela produção (GDH) e com preços diferenciados em função de cinco grupos de hospitais. Esta componente, que no orçamento de 1997 representou 10% do valor global, passou para 20% em (Bentes, Instituto de Gestão Informática e Financeira da Saúde, 1998) Tabela 1.2. Percentagem do financiamento com base em GDH. Mateus, C. O Financiamento Hospitalar com grupos de Diagnósticos homogéneos: Resultados para Portugal entre 1995 e 2001 Ano GDH Histórico % 90% % 80% % 70% % 70% % 60% 9

38 CAPÍTULO 1. INTRODUÇÃO A intenção inicial de, gradualmente passar de um orçamento baseado no histórico para um sistema de financiamento baseado nos GDH não ocorreu. Em Abril de 2002, foi criada a lei de gestão hospitalar 27 que alterou a Lei de Bases da Saúde de 1990 e reestruturou a organização do sistema de saúde, através da aprovação de um novo regime jurídico e de modelos de gestão hospitalar. O orçamento global, fixado prospectivamente pela unidade pagadora (Estado) foi substituído por um contratoprograma, que mantém algumas técnicas que já existiam e acrescenta o pagamento de desvio de produção e o acerto de contas. O Contrato-Programa especifica o conjunto de outputs que deverão ser produzidos a partir de um volume de inputs financeiros, num período de tempo e segundo determinados padrões de qualidade. (Rego, 2008) Este modelo para além de controlar a despesa contribui para o planeamento do sistema de saúde, uma vez que ele explica os objectivos para que eles na realidade se concretizem, tendo em conta que o pagador proporcione os recursos adequados para que os prestadores os possam alcançar. Para isso a quantidade e o tipo de produtos contratados precisam de reflectir planos de produção consistentes que correspondam às necessidades de saúde da população e que respeitem as prioridades definidas na política de saúde, isto é, se forem contratados os serviços adequados. (Barardo, 2003) 10

39 CAPÍTULO 2. OBJECTIVOS, ESTRUTURA E METODOLOGIA 2. OBJECTIVOS, ESTRUTURA E METODOLOGIA 2.1. Objectivos As tecnologias de informação são desenvolvidas para optimizar o fluxo de informação útil nas organizações, podendo desencadear processos que visão a aquisição de conhecimento, como suporte à tomada de decisões seguras e eficazes. Para que haja um fluxo de informação é necessário que haja comunicação entre os diversos intervenientes. (Turban, 2005) Contudo, há grande dificuldade de comunicação entre o departamento de informática e a parte clínica. Questões deste tipo, sobejamente conhecidas, são até habitualmente designadas pelo termo impedance mismatch. De facto: 1) Os médicos / administração não sabem o que as TI lhes podem dar; 2) O departamento de informática não sabe o que lhes pode mais interessar. Como se pode constatar, no excerto abaixo, de uma conversa entre o Eng. Abel Amaro, pertencente à TI (TI) e um médico (M): TI- O que é que pretendem saber? M- O que é que nos podem dar? Para tentar ultrapassar esta barreira tem-se, como objectivos, mostrar algumas análises que as TI podem oferecer, através de tecnologias OLAP, técnicas de visualização e de data-mining. 11

40 CAPÍTULO 2. OBJECTIVOS, ESTRUTURA E METODOLOGIA 2.2. Estrutura Assim, a dissertação está organizada da seguinte forma: Capítulo 3 - Breve introdução a datawarehousing e OLAP; Capítulo 4 - Análise de dados do ponto de vista clínico; Capítulo 5 - Análise de dados do ponto de vista financeiro; Capítulo 6 - Breve introdução às técnicas de data-mining e de gestão de projectos neste domínio; Capítulo 7 - Indo um Pouco Mais Além: não só análises, mas também descoberta de conhecimento (aplicações de data-mining, casos de estudo). Capitulo 8 Conclusões e Trabalho Futuro Metodologia Este trabalho enquadra-se no Estágio / Projecto Industrial do Mestrado em Informática e Sistemas na área de especialização de Tecnologias da Informação e do Conhecimento, ministrado pelo Instituto Superior de Engenharia de Coimbra, ISEC. Para o seu desenvolvimento existiram reuniões presenciais na entidade de acolhimento no Serviço de Tecnologias e Sistemas de Informação (STSI) dos Hospitais da Universidade de Coimbra, EPE (HUC) sob a orientação do Eng. Abel Amaro, técnico superior de informática e responsável pelo STSI. Duas destas reuniões contaram também com a presença do Professor Doutor Viriato Marques, Professor Coordenador do ISEC e orientador deste Estágio / Projecto Industrial, com o quem também foram realizadas reuniões semanais no ISEC, com vista à implementação deste trabalho. 12

41 CAPÍTULO 2. OBJECTIVOS, ESTRUTURA E METODOLOGIA 2.4. Plataformas de Desenvolvimento A base de dados operacional dos HUC está em Oracle 10G. A solução de BI foi implementada com base no SQL Server 2008 Enterprise R2 + Microsoft BI Studio, atendendo a que os HUC não têm o Hyperion licenciado neste momento. Esta abordagem implicou a extração, transformação e carga de dados (ETL) Oracle -> SQL Server, realizada através do SQL Server Integration Services (SSIS) do Business Intelligence Development Studio (BIDS). O BIDS foi também usado para construir uma solução OLAP, composta por diversos cubos, views, relatórios, pivot tables e indicadores de performance (KPI s). Recorreu-se ao browser do BI Studio e também ao Excel para aceder ao servidor OLAP, elaboração de pivot tables e gráficos. O BIDS proporcionou também suporte à elaboração de alguns projectos de data-minning Terminologia Os GDH podem caracterizar-se, de forma sucinta, como um sistema de classificação de doentes agudos internados, que permite definir, operacionalmente, os produtos de um hospital. São grupos que foram concebidos de modo a serem coerentes do ponto de vista clínico e homogéneos em termos de consumo de recursos. Estes grupos são definidos em termos de uma ou mais variáveis: Diagnóstico principal; Procedimentos cirúrgicos; Diagnósticos secundários; Idade; Sexo; Destino após alta; Peso do recém-nascido. 13

42 CAPÍTULO 2. OBJECTIVOS, ESTRUTURA E METODOLOGIA Estas variáveis caracterizam os doentes tratados e explicam os custos associados à sua estadia no hospital. Deste modo, espera-se que o conjunto de serviços requisitados pelo médico seja, em média, semelhante, para todos os doentes tratados em determinado GDH. Hospital de agudos: Hospital que presta serviços a utentes em regime de ambulatório ou de internamento com um horizonte temporal limitado, donde estão excluídos os doentes crónicos como, por exemplo, os doentes psiquiátricos e os portadores de deficiências (físicas) adquiridas ou congénitas cuja recuperação é arrastada. Doente internado: indivíduo admitido num estabelecimento de saúde com internamento, num determinado período, que ocupe cama (ou berço de neonatologia ou pediatria), para diagnóstico ou tratamento, com permanência, de pelo menos, vinte e quatro horas, exceptuando-se os casos em que os doentes venham a falecer, saiam contra parecer médico, ou sejam transferidos para outro estabelecimento, não chegando a permanecer vinte e quatro horas internados. Para efeitos de facturação, e para doentes que não cheguem a permanecer vinte e quatro horas internados, apenas serão considerados os doentes saídos contra parecer médico ou por óbito. Diagnóstico principal: diagnóstico responsável por ocasionar a admissão do doente no hospital para cuidados; Procedimentos: são actos terapêuticos, diagnósticos ou profiláticos em Medicina, praticados por pessoal especializado, médico, de enfermagem, ou técnico, podem ser cirúrgicos, radiológicos, laboratoriais e outros. Procedimentos cirúrgicos: procedimentos, cirúrgicos ou não, considerados pelo agrupador dos GDH como sendo (ou devendo ser) realizado em sala de operações. 14

43 CAPÍTULO 2. OBJECTIVOS, ESTRUTURA E METODOLOGIA Diagnósticos secundários: doenças, comorbilidades ou outras situações clínicas relacionadas, consideradas pertinentes na descrição de um registo de contactos dum doente com um estabelecimento de saúde. Idade: número de dias, semanas, meses ou anos decorridos desde o momento do nascimento até às 0 horas da data de referência (e.g. admissão). Sexo: características estruturais e funcionais que permitem distinguirem os organismos machos e fêmeas; conjunto de indivíduos do mesmo sexo. Destino pós-alta: destino de um doente que tem alta dum serviço de internamento hospitalar. Pode falar-se em outros serviços de internamento como destino (transferências internas), mas o conceito aplica-se essencialmente ao destino pós a alta hospitalar, pelo que se consideram o óbito, o domicílio e as unidades de saúde exteriores ao hospital como destinos possíveis. A codificação GDH pressupõe o agrupamento em GCD (Grande Categoria de Diagnóstico1) com base na classificação de doença CID-9-MC e segmentada por tipo médico e cirúrgico. A Portaria nº. 132/2009, de 30 de Janeiro enuncia as tabelas de GDH em vigor que englobam 876 GDH e 25 GCD. Cada GDH é cirúrgico ou médico, tendo cada um, um peso médio relativo resultante da avaliação dos custos médios atribuídos. (Rendo, 2009) O preço de um GDH compreende todos os serviços prestados em regime de internamento, quer em enfermaria quer em cuidados intensivos, incluindo todos os cuidados médicos, meios complementares de diagnóstico, terapêutica e hotelaria. A cada internamento só pode corresponder um GDH, independentemente do número de serviços em que o doente tenha sido tratado, desde a data de admissão até à data de alta. (ACSS, 2009) 1 Correspondendo aos vários sistemas de órgãos do corpo humano e às especialidades médicas 15

44 16 CAPÍTULO 3. DATAWAREHOUSING E OLAP

45 CAPÍTULO 3. DATAWAREHOUSING E OLAP 3. DATAWAREHOUSING E OLAP Para uma análise dos internamentos nos HUC em diversas vertentes, nomeadamente aspectos clínicos e financeiros, recorreu-se à implementação de uma datawarehouse, servidor OLAP, diversas pivot tables e gráficos - quer no próprio ambiente de desenvolvimento quer através de cliente externo (Microsoft Excel), bem como a uma série de relatórios (reports). Os registos que servem de base a este estudo correspondem a 11 anos de internamentos, de 2000 a Correspondem a registos de admissões; registos de altas; registos de diagnósticos secundários associados a internamentos; registos de procedimentos associados a internamentos; registos de doentes; registos de diagnósticos; registos de procedimentos; 738 registos de GDH; 669 registos de serviços; 25 registos de destinos pós alta; 9 registos de grupos etários Datawarehouse As aplicações operacionais são optimizadas para processamento transaccional (OLTP On-line Transactional Processing). Estes sistemas estão preparados para suprir as necessidades de operação no dia a dia de uma organização, mas não optimizadas para a análise integrada dos dados. Pelo contrário, os sistemas OLAP - On-line Analytical Processing - são optimizados para processamento analítico, leituras exaustivas e complexas. Tais sistemas recorrem, normalmente, a uma datawarehouse. Uma datawarehouse é essencialmente uma base de dados de suporte à decisão, mantida separadamente das bases de dados operacionais da organização, com dados históricos consolidados, focada na sua modelação e análise. A sigla OLAP designa um modelo de dados multidimensional que os organiza na forma de cubos. Esta modelação baseia-se no conceito de dimensões (definidas em tabelas de dimensões) e medidas (definidas em tabelas de factos), organizadas num esquema de estrela (star), floco de neve (snowflake) ou constelação (constelation). 17

46 CAPÍTULO 3. DATAWAREHOUSING E OLAP O desenho de uma datawarehouse é orientado por tema. Conforme referido, este trabalho foca-se sobre internamentos e nos seus diversos aspectos clínicos tais como tempos, GDH, diagnósticos principais e secundários, altas, entre outros e no financiamento hospitalar. A arquitectura da datawarehouse utilizada mostra-se nas figuras 3.1.; 3.2.; 3.3 e Trata-se de uma arquitectura em estrela, com 4 tabelas de factos e 6 tabelas de dimensões partilhadas pelas tabelas de factos. Figura 3.1. Database Diagram Admissões de internamentos 18

47 CAPÍTULO 3. DATAWAREHOUSING E OLAP Figura 3.2. Database Diagram Altas de internamentos 19

48 CAPÍTULO 3. DATAWAREHOUSING E OLAP Figura 3.3. Database Diagram Diagnósticos secundários associados ao internamento Figura 3.4. Database Diagram Procedimentos associados aos internamentos 20

49 CAPÍTULO 3. DATAWAREHOUSING E OLAP As tabelas de dimensões são: Doente; Grupo_etario; Servico_hospitalar; Diagnostico; Procedimento; Destino_alta e GDH. As tabelas de factos são: Admissoes_internamento; Altas_internamento; Diagnosticos_secundarios_internamento e Procedimentos_internamento. As medidas são: numero_admissoes_internamento; numero_altas_int; soma_tempo_int, numero_diagnostico_s e numero_procedimentos. A granularidade é definida pela chave primária de cada tabela de factos ETL Para se tornar operacional, uma datawarehouse tem de ser carregada com dados. Esta fase, designada por ETL,, consiste, como o nome indica, em três etapas: extração, transformação e carregamento de dados na datawarehouse. Na primeira etapa, foram criadas ligações à base de dados operacional em Oracle, e a um ficheiro Excel contendo a informação relativa aos GDH (APÊNDICE C). A ferramenta usada, SSIS do BIDS, permitiu, de forma gráfica e interactiva, com recurso a pouca programação, e através do uso de componentes, efectuar a ligação à fonte de dados (Sistema OLTP Oracle), a sua transformação, agregação e carregamento das tabelas na datawarehouse SQL Server. Na leitura dos dados da base de dados operacional, utiliza-se o componente ADO NET Source no qual se especifica a ligação à base de dados operacional. Através de comandos SQL (Structured Query Language), criam-se as consultas às tabelas necessárias para o carregamento. A figura abaixo mostra um exemplo de um destes queries: 21

50 CAPÍTULO 3. DATAWAREHOUSING E OLAP Figura 3.5. Query do connection manager da componente ADO Net Source do SISS Packages: load_altas_internamento.dtsx Usa-se o componente Script Component para transformação dos dados lidos das tabelas ORACLE, nomeadamente cálculo das idades dos doentes aquando do internamento, através da diferença entre data de internamento e data de nascimento do doente; atribuição do grupo etário com base na idade calculada; conversão da data de internamento em ano mês (exemplo: = ano 2001, Janeiro 01); conversão de nulos em indefinido ou 0 (zero), consoante se trate de campo texto ou numérico, respectivamente (existem, por exemplo, cerca de 15% doentes sem profissão preenchida). Utiliza-se o componente Aggregate para agregação dos registos por mês. A figura abaixo é exemplificativa do processo ETL para carregamento de admissões de internamentos. Utiliza-se também o componente Data Coversion para algumas conversões de tipo dos dados. Para o carregamento nas tabelas da datawarehouse utiliza-se o componente ADO NET Destination, onde se especifica o tipo de ligação usada, neste caso Data Sql Client, visto a datawarehouse ter sido criada em SQLServer. 22

51 CAPÍTULO 3. DATAWAREHOUSING E OLAP Figura 3.6. Fluxo de carregamento admissões de internamentos 3.3. OLAP Neste trabalho foram criados vários cubos. Estes cubos, todos relativos a dados de internamentos apenas (tal como a datawarehouse subjacente) são: Admissões, Altas (contendo também o diagnóstico principal, que só é conhecido nesta altura), Diagnósticos Secundários e Procedimentos. Os cubos partilham as dimensões: Doente, Grupo Etário, e Serviço Hospitalar (Serviço responsável pelo internamento). Para cada uma destas dimensões são criadas hierarquias: para a dimensão Doente, foram criadas as hierarquias Proveniência Geográfica (doente- >freguesia->concelho->distrito), (doente->sexo) e (doente->profissão); para a dimensão Serviço Hospitalar foi criada a hierarquia Serviço Hospitalar (subespecialidade-> especialidade). Para além das dimensões referidas, os cubos Admissões, Altas e Diagnósticos partilham a dimensão Diagnóstico que apresenta a hierarquia Diagnósticos (diagnóstico->diagnóstico agrupador). O cubo Procedimentos, além das dimensões partilhadas, possui a dimensão Procedimento com a hierarquia definida, Procedimentos (procedimento ->procedimento agrupador). O cubo Altas tem também a dimensão GDH com a hierarquia GDH (GDH->GCD). 23

52 CAPÍTULO 3. DATAWAREHOUSING E OLAP Figura 3.7. Estrutura criada visível no Solution Explorer através da ferramenta Microsoft SQL- Server Analisys Services (Visual Studio 2008) 24

53 4. ANÁLISE DE DADOS - PONTO DE VISTA CLÍNICO O objectivo deste capítulo é mostrar ao sector clínico / administração o que é que as TI lhes pode dar conforme referido no capítulo 2.1. As ferramentas OLAP têm a capacidade de manipular e analisar um largo volume de dados sob múltiplas perspectivas, de forma a permitir o suporte à tomada de decisões. Permitem uma visão conceptual multidimensional, que corresponde à análise pelas diversas dimensões do negócio, de forma intuitiva e fácil de utilizar, de forma transparente para o utilizador, sem que este tenha necessidade de conhecer o modelo de dados, utilizando ambientes familiares de front-end como o Excel ou um browser incluído na própria ferramenta de desenvolvimento. As ferramentas OLAP permitem um desempenho de consultas consistente, à medida que o número de dimensões e tamanho da base de dados aumenta; são capaz de reconhecer as hierarquias dimensionais e efectuar automaticamente os cálculos roll-up 2 e drill-down 3 associados às diversas dimensões. Permitem também uma fácil reorientação dos caminhos de consolidação (pivot tables), sendo todas estas manipulações executadas através de acções do tipo point-and-click e drag-and-drop sobre células do cubo. Apresentam-se, neste capítulo, exemplos de relatórios analíticos multidimensionais sobre internamentos nos HUC, utilizando três ferramentas de front-end que permitem evidenciar as potencialidades da tecnologia OLAP: 1) Browser : front-end da ferramenta Microsoft SQL- Server Analisys Services (Visual Studio 2008); 2 Possibilidade de obter dados num nível mais alto a partir de um nível detalhado, através de diferentes dimensões. 3 Possibilidade de poder obter dados mais detalhados a partir de dados de mais alto nível, através de diferentes dimensões. 25

54 Figura 4.1. Browser : front-end da ferramenta Microsoft SQL- Server Analisys Services 2) Report : reports criados através da ferramenta Microsoft SQL- Server Reports Services (Visual Studio 2008); Figura 4.2. Exemplo de Report - Microsoft SQL- Server Reports Services 3) Excel: front-end para exposição dos resultados através de gráficos e tabelas dinâmicas. A utilização da ferramenta Excel permite o uso de um interface intuitivo e vulgar para análise da informação, criando assim uma 26

55 leitura facilitada, através de gráficos e tabelas dinâmicas, possibilitada pela ligação de Excel aos cubos do SSAS e tabelas do SQL Server. Figura 4.3. Front-End Excel Nos Apêndices A e B podem ver-se resultados obtidos através da ferramenta de front-end browse do SSAS, e reports elaborados através da ferramenta de report SSRS, respectivamente. 27

56 4.1. Análises Analisam-se 11 anos de registos de internamentos, de 2000 a Apresentam-se análises por: Sexo; Grupo etário; Proveniência geográfica; Profissão; Serviço hospitalar; Destino da alta; Diagnóstico principal; Diagnósticos secundários; Procedimentos; GDH. As análises relacionam-se em grande parte com o tempo de internamento, dada a sua importância em termos de custos e financiamento do hospital Internamentos Descrição: Número de doentes entrados (admissões) e doentes saídos (altas), tempos de permanência total e médio. Objectivos: Visão global dos internamentos nos 11 anos de estudo: Quantos internamentos? A quantos dias correspondem? Qual a duração média de um internamento? 28

57 Tabela 4.1. Total de admissões Admissões de internamento Tabela 4.2. Total de altas Altas de internamento Tabela 4.3.Total de dias de internamento Dias de internamento Tabela 4.4. Demora média Demora média 8 Comentários: O número de altas é inferior ao número de admissões, em 83 internamentos com data de saída no período de 2000 a 2010, num total de admissões. Em média os doentes permanecem no hospital 8 dias, num total de dias de internamento. 29

58 Internamentos por ano Descrição: Análise do número de internamentos e tempo de permanência, por ano. Objectivos: Analisar o número de internamentos ao longo dos 11 anos, por data de admissão e por data de alta. Terá havido um aumento do número de internamentos? Qual será a tendência? Estarão os doentes menos tempo internados? Figura 4.4. Número de admissões por ano Figura 4.5. Número de altas por ano 30

59 Figura 4.6 Demora média, em dias, para cada ano Figura 4.7. Total de dias de internamento, para cada ano Comentários: Verifica-se um aumento de internamentos até 2004, e uma diminuição de internamentos desde então, apresentando em 2010 menos 200 internamentos do que em A linha de tendência linear mostra uma ligeira tendência para o decréscimo do número de internamentos, embora as variações sejam muito elevadas ao longo dos anos. O período que apresenta o maior número de internamentos 2003 a 2007 corresponde a uma diminuição do número de dias de internamentos, e uma menor demora média, embora 31

60 esta última não seja significativa, é de apenas um dia de internamento. Nos últimos anos, de 2007 a 2010, verifica-se uma diminuição do número de internamentos, mas um aumento do tempo de internamento. Surgem assim as seguintes questões: O que levará a que os doentes estejam mais tempo internados nos últimos anos? Será este o motivo para que haja uma diminuição do número de internamentos? Qual será a distribuição dos internamentos ao longo do ano, por mês? Para responder às duas primeiras questões, questionou-se o Eng. Abel Amaro, orientador na instituição de acolhimento HUC, detentor do conhecimento do negócio, que respondeu ser devido à introdução crescente de cirurgia ambulatória, pois esta absorveu internamentos com demoras médias mais baixas. 32

61 Internamentos por mês Descrição: Análise do número de internamentos por mês (considerando meses homólogos, i.e., o acumulado de cada mês ao longo dos 11 anos). Objectivos: Pretende analisar-se a distribuição dos internamentos por mês, comparação entre o número de doentes entrados e número de doentes saídos. Figura 4.8. Admissões por mês Figura 4.9. Altas por mês 33

62 Figura Comparativo de admissões e altas por mês A diminuição de internamentos em Agosto, pode dever-se à redução de internamentos programados não urgentes, por conveniência das férias do pessoal hospitalar e dos próprios doentes. Esta conclusão foi sustentada por informação prestada pelo Eng. Abel Amaro. Tabela 4.5. Internamentos por mês Mês Admissões Altas Altas -Admissões

63 Comentários: Os doentes saídos estão quase sempre próximos do número de doentes entrados, como se pode ver pelas percentagens apresentadas. Os meses que apresentam um menor número de doentes saídos face ao número de admissões são os meses de Janeiro e Setembro, e a situação inversa é observada no mês de Julho e Dezembro, com maior número de doentes saídos face ao número de doentes entrados. Será que estas observações se repetem anualmente? Internamentos por ano e por mês Descrição: Análise do número de internamentos por ano e por mês. Objectivos: Pretende-se analisar a distribuição dos internamentos por mês para cada ano, de 2000 a 2010, de forma a validar se a análise anterior se verifica anualmente. Figura Internamentos de 2000 por mês 35

64 Figura Internamentos de 2001 por mês Figura Internamentos de 2002 por mês 36

65 Figura Internamentos de 2003 por mês Figura Internamentos de 2004 por mês 37

66 Figura Internamentos de 2005 por mês Figura Internamentos de 2006 por mês 38

67 Figura Internamentos de 2007 por mês Figura Internamentos de 2008 por mês 39

68 Figura Internamentos de 2009 por mês Figura Internamentos de 2010 por mês Comentários: Verifica-se que existe um comportamento idêntico dos internamentos por mês ao longo dos 11 anos: o mês de Agosto tem o menor número de internamentos; o mês de Março tem o maior número de internamentos (por questões de planeamento de serviço no agendamento de doentes programados e pela sazonalidade de algumas doenças); o mês de Janeiro apresenta maior número de admissões face ao número de altas; o mês de Dezembro apresenta maior número de altas face ao número de admissões. Existem dois períodos típicos de férias, Agosto e época Natal - Ano Novo, o que faz 40

69 variar a relação entre as admissões e as altas nos períodos antes e pós férias (informação fornecida pelo Eng. Abel Amaro, detentor do conhecimento do negócio) Internamentos por sexo Descrição: Análise do tempo de internamento por sexo. Objectivos: Pretende verificar-se se existe alguma diferença nos tempos de internamento entre homens e mulheres. Figura Altas por sexo Figura 4.23 População residente segundo os Censos: total e por sexo Portugal, Fontes/Entidades: INE, PORDATA Última actualização:

70 A população residente em Portugal é composta por mais mulheres que homens, conforme se pode ver na figura acima, o que se reflecte também no número de internamentos, sendo o número de internamentos do sexo feminino superior ao número de internamentos do sexo masculino. Será que esta tendência se verifica excluindo o número de altas do serviço de Obstetrícia? Figura Altas por sexo (excepto altas do serviço de Obstetrícia) Figura Demora média por sexo (excepto altas do serviço de Obstetrícia) Comentários: Excluindo os internamentos no serviço de Obstetrícia, verifica-se através das percentagens de internamento por sexo, que os homens têm mais internamentos e estão em média mais um dia internados, que as mulheres. Será que esta desigualdade é constante ao longo dos anos? 42

71 Internamentos por sexo e por ano Descrição: Análise do tempo de internamento por sexo e por ano. Objectivos: Pretende verificar-se se o número de internamentos do sexo masculino é superior ao número de internamentos do sexo feminino, excluindo os internamentos em Obstetrícia ao longo dos últimos 11 anos. Figura Altas de internamentos por sexo por ano (excepto Obstetrícia) Comentários: O número de internamentos do sexo masculino apresenta-se superior ao número de internamentos do sexo feminino, excepto em 2003, embora muito próximo ao longo dos anos de 2003 a De notar que a partir de 2006 existe um afastamento gradual. O afastamento que se observa desde 2006, é devido a uma diminuição de internamentos do sexo feminino (em 2010 as mulheres apresentam menos 1962 internamentos que os homens). Na análise de número de internamentos por ano verificamos que existe uma diminuição do número de internamentos, desde Podemos acrescentar que esta diminuição se deve à diminuição do número de internamentos do sexo feminino. Coloca-se agora a 43

72 questão sobre a faixa etária em que esta diminuição acontece: será comum a todas as faixas etárias? Qual será a distribuição do número de internamentos por faixa etária? Internamentos por grupo etário Descrição: Análise do número de altas de internamentos por grupo etário. Objectivos: Pretende analisar-se a distribuição dos internamentos por grupo etário. Figura Internamentos por grupo etário A faixa etária dos 25 a 44 anos aparece como o segundo grupo etário com maior número de internamentos. Apresenta-se em seguida a distribuição do número de internamentos por grupo etário excluindo internamentos em Obstetrícia. Pretende verificar-se se a posição deste grupo etário se mantém. 44

73 Figura Internamentos por grupo etário, excepto em Obstetrícia Comentários: Verifica-se que o grupo etário com maior número de internamentos se situa na faixa etária dos 45 aos 64 anos, seguido do grupo etário acima dos 75 anos (excluindo internamentos em Obstetrícia) ou do grupo etário com idades compreendidas entre os 25 e os 44 anos (incluindo os internamentos em Obstetrícia). As faixas etárias compreendidas entre os menores de 1 ano até aos 24 anos apresentam números de internamento reduzidos, o que se deve ao facto de os HUC não terem a especialidade de Pediatria. Os doentes das faixas etárias menores de 1 ano e até aos 17 anos são, na sua maioria, acompanhados pelo Hospital Pediátrico de Coimbra. Será que esta distribuição se mantém constante ao longo dos anos? 45

74 Internamentos por grupo etário por ano Descrição: Análise do número de altas de internamentos por grupo etário por ano. Objectivos: Pretende-se analisar a distribuição dos internamentos por grupo etário e por ano. Figura Internamentos por grupo etário e por ano Comentários: Verificam-se variações de internamentos ao longo dos anos por grupo etário, nos quais se destacam as faixas etárias dos 15 aos 44 anos com diminuição de 38% do número de internamentos e faixa etária com mais de 75 anos, com um aumento de 73% do número de internamentos. Há dois factores que contribuem para o aumento ou diminuição de 46

75 doenças: um é a melhoria da qualidade de vida e o aumento de esperança de vida. Qual será a tendência para cada grupo etário? Figura Internamentos por grupo etário < 1 ano Figura Internamentos por grupo etário 1 a 4 anos 47

76 Figura Internamentos por grupo etário 5 a 9 anos Os internamentos de doentes nas faixas etárias de menos de um ano até aos nove anos, representam 1% do total de internamentos. Coloca-se a questão sobre as especialidades, diagnósticos e as intervenções nestas faixas etárias. Figura Internamentos por grupo etário 10 a 14 anos A faixa etária dos 10 aos 14 anos, representa 1% do total de internamentos. Observa-se uma descida progressiva de 56% do número de internamento ao longo dos anos. 48

77 Figura Internamentos por grupo etário 15 a 24 anos As faixas etárias dos 15 aos 24 anos, representam 7% do total de internamentos e apresentam uma descida de 46%. Figura Internamentos por grupo etário 25 a 44 anos A faixa etária dos 25 aos 44 anos representa 26% dos internamentos e apresenta uma descida de 21% do número de internamentos. Este gráfico inclui os internamentos em Obstetrícia. Qual será o comportamento desta faixa etária sem os internamentos em Obstetrícia? 49

78 Figura Internamentos por grupo etário 45 a 64 anos A faixa etária dos 45 aos 64 anos representa 28% do total de internamentos. É a faixa etária com maior número de internamentos. No entanto esta faixa etária teve um valor máximo em 2004, apresentando desde então uma descida. Figura Internamentos por grupo etário 65 a 74 anos A faixa etária dos 65 aos 74 anos representa 15 % do total de internamentos. No entanto apresenta-se semelhante à faixa etária anterior, com um valor máximo em 2004 e desde então com uma descida progressiva. 50

79 Figura Internamentos por grupo etário > 75 anos A faixa etária com mais de 75 anos, é responsável por 20% do total de internamentos e apresenta um aumento de 73%. Este tem acontecido progressivamente, com tendência para continuar a aumentar. Destaca-se por ser a faixa etária com maior crescimento. O aumento do número de internamentos nesta faixa etária deve-se, provavelmente, ao aumento da esperança média de vida. Mas será que para além desta evidência haverá um maior número de internamentos programados não urgentes, intervenções anteriormente não realizadas nesta faixa etária, originando um aumento do número de internamentos? Figura Evolução do número de internamentos por grupo etário 51

80 A faixa etária acima dos 75 anos destaca-se pelo aumento progressivo do número de internamentos. Se esta tendência de crescimento se confirmar, esta será a faixa etária com maior número de internamentos já em Figura Distribuição de internamentos por grupo etário É visível um dos motivos para o número de internamentos estar a decrescer, nos últimos anos: deve-se a uma diminuição dos internamentos das faixas etárias dos 15 aos 44 anos (compensada em parte pelo aumento do número de internamentos na faixa etária acima dos 75 anos). Qual será o comportamento dos internamentos das faixas etárias dos 15 aos 44 anos, em Obstetrícia? Estarão estas faixas etárias a recorrer menos ao Hospital ou será que o número de ambulatórios está a aumentar nestas faixas etárias? 52

81 Internamentos por grupo etário em Obstetrícia Figura Internamentos em Obstetrícia por grupo etário Figura Internamentos em Obstetrícia por grupo etário por ano A diminuição do número de internamentos em Obstetrícia deve-se em parte ao tipo de casos que o serviço de Obstetrícia atendia, não só casos de partos mas também casos relacionados com ginecologia. Estes casos, nos últimos anos, têm sido encaminhados para a Ginecologia (informação fornecida pelo Eng. Abel Amaro, detentor do conhecimento institucional). 53

82 Figura Internamentos por grupo etário (sem Obstetrícia) As faixas etárias dos 15 aos 44 anos apresentam uma diminuição do número de internamentos, quer considerando internamentos em Obstetrícia, quer excluindo este serviço da análise do número de internamentos por grupo etário. Comentários: Será que o comportamento é idêntico para homens e mulheres, por faixa etária? Verificou-se anteriormente que o número de internamentos de mulheres tem diminuído. Quais serão os grupos etários em que esta diminuição se verifica? Quais os grupos etários com maior número de mulheres? Internamentos por grupo etário por sexo Descrição: Análise da distribuição do número de internamentos por grupo etário, por sexo. Objectivos: Analisar a distribuição do número de internamentos por grupo etário, por sexo, de forma a verificar quais os grupos etários que reflectem a diminuição de internamentos do sexo feminino. 54

83 Figura Internamentos por grupo etário e por sexo O número de internamentos de mulheres é superior ao número de internamentos de homens, nas faixas etárias 15 a 44 anos e acima dos 75 anos. Figura Internamentos por grupo etário e por sexo (sem Obstetrícia) O número de internamentos de mulheres é superior ao número de internamentos de homens, nas faixas etárias 25 a 44 anos e acima dos 75 anos. Acresce a esta análise o conhecimento organizacional: na faixa etária dos 45 aos 64 anos é visível um maior número de internamentos do sexo masculino, em parte devido a acidentes de trabalho e de trânsito. 55

84 Verificou-se anteriormente que o número de mulheres diminuiu desde Quais as faixas etárias em que esta diminuição se reflecte? Figura Internamentos por faixa etária e por sexo de 2007 a 2010 (sem Obstetrícia) Figura Internamentos grupo etário <1, por sexo 56

85 Figura Internamentos grupo etário 1 a 4 anos, por sexo Figura Internamentos grupo etário 5 a 9 anos, por sexo Figura Internamentos grupo etário 10 a 14 anos, por sexo 57

86 Figura Internamentos grupo etário 15 a 24 anos, por sexo Figura Internamentos grupo etário 15 a 24 anos, por sexo (sem Obstetrícia) Figura Internamentos grupo etário 25 a 44 anos, por sexo 58

87 Figura Internamentos grupo etário 25 a 44 anos, por sexo (sem Obstetrícia) Figura Internamentos grupo etário 45 a 64 anos, por sexo Figura Internamentos grupo etário 65 a 74 anos, por sexo 59

88 Figura Internamentos grupo etário > 75 anos, por sexo Comentários: A diminuição de internamentos de mulheres reflecte-se nas faixas etárias dos 25 aos 74 anos, contrariando esta tendência na faixa etária acima dos 75 anos, justificada em parte pela esperança média de vida ser superior das mulheres. O número de internamentos de mulheres está a diminuir, reflexo da diminuição de internamentos nas faixas etárias dos 25 aos 74 anos. Esta diminuição é espelhada no total de internamentos por ano. Como se verificou anteriormente o número total de internamentos tem vindo a diminuir, influenciado também pela diminuição de internamentos do sexo feminino. Qual a demora média por grupo etário e por grupo etário e sexo? Quais os serviços com maior número de internamentos por grupo etário? Quais os diagnósticos que motivam os internamentos: serão exclusivos ou maioritariamente de um dos sexos? Demora média por grupo etário Descrição: Análise da demora média de internamentos por grupo etário e sexo, por ano. Objectivos: Pretende-se analisar a demora média por grupo etário e sexo, por ano. Será demora média é superior nas faixas etárias mais altas? Qual será a demora média por sexo e grupo etário? Terá um comportamento idêntico ao longo dos anos? 60

89 Figura Demora média por grupo etário Figura Demora média por grupo etário e por ano Comentários: A faixa etária acima dos 75 anos apresenta uma demora média de 11 dias, superior aos restantes grupos etários. 61

90 Demora média por sexo por ano Figura Demora média por sexo Figura Internamentos por grupo etário, por sexo e por ano 62

91 Figura Internamentos por grupo etário, por sexo e por ano (sem Obstetrícia) Comentários: Verifica-se que as faixas etárias mais altas apresentam demoras médias mais elevadas. Os homens apresentam, no geral, demoras médias superiores às mulheres, o que é evidente nas faixas etárias dos 15 aos 64 anos. A demora média apresenta-se constante ao longo dos anos, com pequenas variações, sendo a faixa etária dos 10 aos 14 anos aquela que apresenta uma diminuição da demora média de 6 dias (em 2000) para 3 dias (em 2010). Quais os serviços com maior número de internamentos por grupos etário? Quais os serviços com maior demora média por grupo etário? Serviços hospitalares com maior número de internamentos por faixa etária Descrição: Análise da demora média de internamentos por grupo etário e sexo, por ano, para cada serviço. Objectivos: Pretende-se analisar a demora média por grupo etário e sexo, por ano. Será a demora média superior nas faixas etárias mais altas? Qual será a demora média por sexo e grupo etário? Terá um comportamento idêntico ao longo dos anos? 63

92 Tabela 4.6. Serviços hospitalares com maior número de internamentos por grupo etário Comentários: A tabela anterior está agrupada por grupo etário e ordenada pelo total de internamentos por serviço hospitalar. Mostra os três serviços hospitalares com maior número de internamentos. Como se pode constatar, a faixa etária com menos de 1 ano tem maior número de internamentos em Cardiologia, Cirurgia Cardio-Torácica e Oftalmologia. A faixa etária dos 1 aos 4 anos tem maior número de internamentos em Cirurgia Cardio-Torácica, Oftalmologia e Otorrinolaringologia; estes dois últimos serviços mantêm-se na faixa etária dos 5 aos 9 anos, com maior número de internamentos no serviço de Cardiologia. 64

93 Na faixa etária dos 15 aos 24 anos aparece a Cirurgia Maxilo Facial, seguida de Obstetrícia e Ortopedia; estes dois últimos serviços mantêm-se na faixa etária dos 25 aos 44, com o serviço de Ginecologia apresentando o maior número de internamentos. Nas faixas etárias acima dos 45 anos o serviço de Cardiologia aparece como o serviço com maior número de internamentos e o serviço de Ortopedia em terceiro lugar; em segundo lugar aparece a Ginecologia na faixa etária dos 45 aos 64 anos e acima dos 65 anos o serviço de Medicina Interna. Quais são as demoras médias para estes serviços por grupo etário? Tabela 4.7. Demora média dos serviços hospitalares com maior número de internamentos por grupo etário 65

94 Comentários: Verifica-se que serviços como Cardiologia, Ginecologia, Ortopedia, Medicina Interna apresentam mais tempo de permanência em faixas etárias mais elevadas. A demora média está correlacionada com a idade? Figura Gráfico demora média versus grupo etário (utilizada a ferramenta Statistica, StatSoft Inc. (2011)) 12 Scatterplot of media_dias_int against Grupo etário Spreadsheet3 10v*19c media_dias_int = -105,5222+1,05*x 10 8 media_dias_int < 1 ano 05 a 09 anos 15 a 24 anos 45 a 64 anos > 75 anos 01 a 04 anos 10 a 14 anos 25 a 44 anos 65 a 74 anos Grupo etário Verifica-se que a demora média aumenta para faixas etárias mais elevadas. Quais os serviços com maior demora média por grupo etário? 66

95 Tabela 4.8. Serviços hospitalares com maior demora média por grupo etário Comentários: A tabela acima apresenta os três serviços hospitalares com maior demora média por grupo etário, ordenado por ordem decrescente da demora média para cada grupo etário. Para cada serviço hospitalar é apresentado o número de internamentos e a demora média. Comprova-se que a demora média aumenta para faixas etárias mais elevadas. É visível nos serviços com maior demora média, o serviço de Psiquiatria (abrange as faixas etárias acima dos 10 anos) e o serviço de Infecciosas (faixas etárias acima dos 25 anos). 67

96 Internamentos por serviço hospitalar Descrição: Análise do número de internamentos por serviço hospitalar. Objectivos: Análise do número de internamentos por serviço hospitalar por ano. Tabela 4.9. Internamentos por serviço hospitalar Apresenta-se, na tabela de internamentos por serviço hospitalar, a tendência. Esta é calculada pela função SLOPE (para valores positivos apresenta-se o símbolo (aumentar) para valores negativos (diminuir)). Comentários: O número de internamentos está a diminuir, reflexo da diminuição de internamentos em Serviços como Cardiologia, Endocrinologia, Genética-Médica, Imuno- Alergologia, Obstetrícia, Ortopedia e Reumatologia, apesar do aumento do número de internamentos em Serviços como Cirurgia Cardio-Torácica, Medicina Interna, Medicina Nuclear, Pneumologia, Psiquiatria e Urologia e Transplantação Renal. 68

97 O serviço de Neonatologia não foi considerado neste trabalho, podendo ser englobado num trabalho futuro Demora média por serviço hospitalar Descrição: Análise da demora média por serviço hospitalar. Objectivos: Analisar a demora média por serviço hospitalar por ano. Tabela Demora média por serviço hospitalar Comentários: Para um aumento da demora média contribuem os serviços como Cirurgia I, Dermatologia, Endocrinologia, Hematologia, Imuno-Alergologia, Neurologia, apesar da diminuição da demora média em Serviços como Infecciosas, Pneumologia, Psiquiatria, Medicina Intensiva e Urologia e Transplantação Renal. 69

98 Internamentos por proveniência geográfica Descrição: Análise dos internamentos por proveniência geográfica dos doentes. Objectivos: Analisar o número de internamentos por proveniência geográfica do doente. Tabela Internamentos por proveniência geográfica Afluem aos HUC doentes de todos os distritos de Portugal, incluindo as Regiões Autónomas dos Açores e da Madeira. Em 2010, cerca de 99% do total de internamentos foram de doentes provenientes de Portugal Continental. A proveniência geográfica distrito de Coimbra representa 54% do total de internamentos. O grupo Indefinido, expressa o número de internamentos com proveniência desconhecida, ou incompleta, para os quais não é possível obter a hierarquia Distrito, Concelho e Freguesia. Este grupo apresenta uma diminuição clara, de 10% em 2000, para menos de 1% em

99 Tabela Demora média por proveniência geográfica A demora média dos internamentos é mais elevada em doentes provenientes de Beja, Évora, Faro, Setúbal e Região Autónoma dos Açores (acima dos 10 dias, para 2010). Estas são regiões geograficamente mais distantes de Coimbra. Quais os diagnósticos que motivaram a sua transferência para Coimbra e os longos tempos de internamento? Os internamentos de doentes do distrito de Coimbra representa 54% do total de internamentos, apresenta uma demora média de 8 dias. Os internamentos de doentes provenientes da Região Centro (Coimbra, Aveiro, Leiria, Guarda, Castelo Branco e Viseu) representam 90% do total de internamentos, apresentando 8 dias de demora média. 71

100 Internamentos de doentes da Região Centro Descrição: Análise dos internamentos de doentes provenientes da Região Centro. Objectivos: A Região Centro representa 90% do número de internamentos. Coimbra apresenta uma demora média de 9 dias, mas no entanto a Região Centro, no seu conjunto, apresenta 8 dias de demora média. Pretende-se analisar a demora média dos distritos que compõem a Região Centro e a sua relação com a distância a Coimbra. Pretende-se analisar também o número de internamentos dos doentes provenientes da Região Centro e a população de cada distrito. Figura Internamentos com proveniência Região Centro Apresentam-se os distritos Coimbra, Aveiro, Leiria, Guarda, Castelo Branco e Viseu, como pertencentes à região Centro. (Centro, ARS, 2008) Os internamentos da região Centro mantêm-se constantes para os distritos de Castelo Branco, Guarda, Viseu e Leiria e verifica-se um aumento de doentes provenientes do distrito de Aveiro. 72

101 Tabela Coeficiente de Pearson para estudo da correlação entre o número de internamentos e a população dos distritos da Região Centro Distrito Internamentos 2010 População 4 Aveiro Castelo Branco Coeficiente Pearson Coimbra ,323 Guarda fraca positiva Leiria Viseu Figura Gráfico com representação linear (Internamentos e População) O coeficiente de correlação para os conjuntos de dados acima (0,323) mostra que não existe correlação, ou dependência linear entre o número de habitantes dos distritos da Região Centro e o número de internamentos por distrito nos HUC. Isto é natural, atendendo a que estas regiões possuem hospitais e Centros de Saúde próprios, só recorrendo aos HUC quando necessário. Vamos também averiguar se a distância aos HUC está relacionada com o número de internamentos. 4 (INE, 2011) 73

102 Número de internamentos CAPÍTULO 4. ANÁLISE DE DADOS PONTO DE VISTA CLÍNICO Tabela Coeficiente de Pearson para estudo da correlação entre a distância e o número de internamentos Destino Origem distância (km) 5 Nº. Internam. Coimbra Aveiro Coimbra Castelo Branco Coimbra Coimbra Coimbra Guarda Coimbra Leiria Coimbra Viseu Pearson (dist, inter) -0,811 Figura Gráfico com representação linear (Distância e Internamentos) Série1 Linear (Série1) Distância A distância aos HUC e o número de internamentos estão (significativamente) negativamente correlacionadas, isto é: quanto maior a distância menor é o número de internamentos, como seria de esperar (coeficiente de correlação r = -0,8). Estará a demora média relacionada com a distância? 5 Fonte: 74

103 demora média CAPÍTULO 4. ANÁLISE DE DADOS PONTO DE VISTA CLÍNICO Figura Demora média por distritos da Região Centro A demora média por distrito da Região Centro apresenta valores constantes ao longo do período, sendo o distrito com menor demora média Leiria. Figura Gráfico com representação linear (Demora Média versus Distância) distância Aveiro Castelo Branco Coimbra Guarda Leiria Viseu Linear (Aveiro Castelo Branco Coimbra Guarda Leiria Viseu) Claramente, o gráfico mostra que, para os dados disponíveis, não há correlação entre demora média e distância aos HUC. 75

104 Internamentos da Região Centro por sexo Descrição: Análise dos internamentos com proveniência geográfica a Região Centro por sexo. Objectivos: Verificou-se anteriormente as mulheres têm mais internamentos que os homens, mas que excluíndo o serviço de Obstetrícia são os homens com maior número de internamentos. Pretende-se agora verificar qual a composição por sexo do número de internamentos dos distritos da Região Centro. Figura Internamentos com proveniência Região Cento, por sexo Figura Internamentos com proveniência Região Cento, por sexo (sem Obstetrícia) 76

105 Comentários: O número de internamentos com proveniência dos distritos da Região Centro, excluindo o Serviço de Obstetrícia, mostra que os HUC, têm mais internamentos de mulheres provenientes dos distritos de Coimbra e Leira, e mais homens provenientes dos distritos de Aveiro, Viseu, Guarda e Castelo Branco. Contudo estas diferenças, mínimas, não podem considerar-se significativas. 77

106 Internamentos do Distrito de Coimbra Tabela Percentagem de internamentos dos Concelhos de Coimbra e Freguesias do Concelho de Coimbra Figura Concelhos do Distrito de Coimbra Figura Freguesias do Concelho de Coimbra 78

107 Internamentos por proveniência Região Centro e por grupo etário Descrição: Análise dos internamentos por distritos e grupos etários da Região Centro. Objectivos: Analisar a percentagem de internamentos por grupo etário por Distrito de Coimbra e Outros Distritos, percentagem de internamentos por distritos da Região Centro por grupo etário. Tabela Percentagem de internamentos por Distrito de Coimbra e Outros Distritos, por grupo etário Os internamentos de doentes provenientes do distrito de Coimbra representam 51,97%. Fora do Distrito de Coimbra vêm mais doentes de faixas etárias de menores de 1 ano até aos 64 anos. Do Distrito de Coimbra vêm mais doentes nas faixas etárias acima dos 65 anos. Tabela Percentagem dos internamentos por grupo etário, por Distrito de Coimbra e Outros Distritos A maior percentagem de internamentos situa-se nas faixas etárias acima dos 25 anos, sendo que a maior percentagem se situa na faixa etária dos 45 aos 64 anos, seguida da faixa etária acima dos 75 anos para o distrito de Coimbra e na faixa etária dos 25 aos 44 anos para Outros Distritos. 79

108 Tabela Percentagem de Internamentos por distritos da Região Centro, por grupo etário A percentagem de doentes vindos de distritos fora de Coimbra, 48,03%, é representada na sua maioria pelos distritos da região centro de Aveiro, Leiria, Viseu, Guarda e Castelo Branco: estes representam 38,18% dos internamentos, sendo 9,78% de outros distritos. Os internamentos de doentes provenientes da região centro representam 90,22% do total de internamentos dos HUC. 80

109 Internamentos por destino de alta Descrição: Análise dos internamentos por destino de alta. Objectivos: Analisar quais os destinos de alta dos internamentos. Figura Percentagem de internamentos por destino de alta Figura Internamentos por destino de alta 81

110 Figura Demora média por destino alta Tabela Percentagem de internamentos por composição dos destinos pós alta Comentários: Verifica-se que a maior percentagem de internamentos tem como destino da alta o domicílio (cerca de 92%), sendo, para o exterior, a maior percentagem, com cerca de 85%. Colocam-se algumas questões, tais como: Quais os serviços com maior número de falecidos? Serviços com altas contra parecer médico/abandono? E de que grupos etários? Serviços com altas para a rede de cuidados continuados? 82

111 Internamentos por serviço hospitalar com destino de alta falecido Figura Percentagem de internamentos com alta óbito por serviço hospitalar (Totais ) 83

112 Figura Percentagem de internamentos com alta óbito, por serviço hospitalar, em

113 Falecidos por grupo etário Figura Falecidos por grupo etário por ano A percentagem de falecidos aumentou de 3% para 5%: este aumento é significativo na faixa etária acima dos75 anos, apresentando em 2000 cerca de 50 % de internamentos com alta falecido, e cerca de 65% em Comentário: A que se deverá este aumento? A esperança média de vida aumentou ao longo destes 11 anos? Quais os diagnósticos mais comuns na faixa etária acima dos 75 anos? Que procedimentos são realizados para este grupo etário? 85

114 Figura Pirâmide etária da população residente na Região Centro, 2001 e 2009 (ARS Centro, 2010) A população acima dos 75 anos está a aumentar conforme se pode verificar na figura acima. 86

115 Figura Diagnósticos mais frequentes na faixa etária acima dos 75 anos Como principal motivo de internamento na faixa etária acima dos 75 anos, encontram-se as Doenças do Aparelho Circulatório, Neoplasias, Doenças do Aparelho Respiratório, Doenças do Aparelho Digestivo e Lesões e Envenenamentos. Verifica-se um aumento em todas elas, destacando-se as Doenças do Aparelho Circulatório, com um aumento de 76%, e as Doenças do Aparelho Respiratório com um aumento de 129% de 2000 para Este aumento reflecte o aumento de população, nesta faixa etária, na Região Centro, e os problemas respiratórios e circulatórios associados a estas idades. 87

116 Figura Procedimentos mais frequentes, realizados na faixa etária acima dos 75 anos, em 2010 Figura Operações realizadas na faixa etária acima dos 75 anos 88

117 Nas operações realizadas na faixa etária acima dos 75 anos destacam-se Operações na Bexiga, Operações na Vesícula e Vias Biliares, Operações na Pele e Tecido Celular Cutâneo pelo aumento verificado. 89

118 Internamentos por serviço hospitalar com destino de alta contra parecer médico / abandono Descrição: Analise dos serviços com maior número de abandono de doentes internados. Figura Internamento com saída contra parecer médico / abandono Com maior número de abandono estão os serviços de Psiquiatria e Obstetrícia. Não existia esta percepção por parte da instituição o que, neste caso, resulta na descoberta de 90

119 conhecimento novo. Note-se que, sendo até certo ponto compreensível que haja uma alta taxa de abandonos no serviço de Psiquiatria, é no mínimo surpreendente que o mesmo aconteça no serviço de Obstetrícia. Figura Internamentos saídos contra parecer médico / abandono por serviço hospitalar em 2010, por faixa etária Em 2010, observa-se que o maior número de abandonos de internamento se verificou na faixa etária dos 25 aos 44 anos. 91

120 Internamentos com destino da alta para cuidados continuados Descrição: Análise dos internamentos com alta para cuidados continuados. Objectivos: Analisar os serviços com internamentos que necessitam de cuidados continuados pós alta. Estes internamentos como vimos anteriormente são responsáveis por demoras médias elevadas. Figura Internamentos por destino saídos para continuação de cuidados prestados e rede de cuidados continuados por ano 92

121 Comentários: Verifica-se que os serviços com maior número de internamentos com alta para cuidados continuados são: Neurologia, Ortopedia e Medicina Interna. 93

122 Internamentos por profissão Descrição: Análise dos números de internamentos por profissão dos doentes. Figura Percentagem de profissões dos doentes internados Tabela Internamentos por profissões mais frequentes 94

123 Figura Profissões de mulheres com internamentos em 2010 Figura Profissões de homens com internamentos em

124 Internamentos por diagnóstico principal Tabela Internamentos por diagnóstico principal Demora média por diagnóstico principal Tabela Demora média por diagnóstico principal 96

125 Internamentos e demora média por diagnóstico principal por grupo etário Tabela Internamentos de demora média por diagnóstico principal e por grupo etário 97

126 Internamentos por diagnóstico principal por ano Tabela Internamentos por diagnóstico principal e ano 98

127 Doenças do Aparelho Circulatório Descrição: Análise das doenças do aparelho circulatório. Figura Internamentos por diagnóstico principal Doença do Aparelho Circulatório As doenças do aparelho circulatório, como principal motivo de internamento, têm aumentado ao longo do período em análise, mas não muito significativamente. Tabela Internamentos por diagnósticos principais mais frequentes, pertencentes às Doenças do Aparelho Circulatório 99

128 Tabela Internamentos por diagnósticos principais mais frequentes pertencentes às Doenças do Aparelho Circulatório, agrupados por sexo Figura Internamentos de Doenças do Aparelho Circulatório por sexo O maior número de internamentos em que o diagnóstico principal é Doenças do Aparelho Circulatório, pertence claramente ao sexo masculino. 100

129 Tabela GDH de internamentos com diagnóstico principal Doença do Aparelho Circulatório Os internamentos com diagnóstico principal doenças circulatórias foram posteriormente codificados em GDH, na sua maioria como Doenças e Perturbações do Aparelho Circulatório. No entanto alguns dos internamentos foram classificados em GDH como Pré-Grandes Categorias Diagnósticas e Doenças e Perturbações do Sistema Nervoso. 101

130 Neoplasias Descrição: Análise de internamentos com diagnóstico principal Neoplasias. Figura Internamentos com diagnóstico principal Neoplasias As doenças oncológicas, como principal motivo de internamento, têm um aumento quase imperceptível no período em análise. Tabela Internamentos por diagnósticos mais frequentes de Neoplasias Nas Neoplasias mais frequentes, destacam-se com maior aumento de casos: Neoplasia Maligna de Partes de Brônquio ou do Pulmão NCOP e Neoplasia Maligna Primária do Fígado; destacam-se com diminuição mais acentuada a Neoplasia Maligna do Estômago, localização NCOP. 102

131 Tabela Internamentos por Neoplasias mais frequentes por sexo Tabela Percentagem de internamentos de Neoplasias por sexo Figura Internamentos de Neoplasias por sexo O maior número de internamentos com diagnóstico principal Neoplasias pertence ao sexo feminino. 103

132 Tabela GCD mais frequentes de internamentos por diagnóstico principal Neoplasias Os internamentos com diagnóstico principal Neoplasias são posteriormente classificados com GDH. Estes GDH são agrupados em Grandes Categorias de Diagnóstico (GCD) para leitura mais facilitada da informação. As GCD mais frequentes para internamentos com diagnóstico principal Neoplasias, são Doenças e Perturbações do Aparelho Digestivo e Doenças e Perturbações Mieloproliferativas e Mal-diferenciadas, acima dos 600 casos em Tabela Neoplasias por grupo etário As Neoplasias, como principal diagnóstico, por grupo etário, apresentam o maior número de internamentos no grupo etário dos 45 aos 64 anos, a aumentar para grupos etários acima dos 45 anos. 104

133 Doenças do Aparelho Respiratório Descrição: Análise dos internamentos com diagnóstico principal Doenças do Aparelho Respiratório. Figura Internamentos por Doença do Aparelho Respiratório Verifica-se que os internamentos com diagnóstico principal Doenças do Aparelho Respiratório têm aumentado. Tabela Internamentos com diagnóstico principal Doenças do Aparelho Respiratório Contribui de forma significativa, para o aumento de Doenças do Aparelho Respiratório, o diagnóstico pneumonia devida a microrganismo não especificado, passando de 677 internamentos em 2000 para 1717 casos em 2010, um aumento de 154% em 11 anos. 105

134 Tabela Percentagem de internamentos de doença respiratória, por sexo As doenças respiratórias têm aumentado em doentes do sexo feminino, passando de 43,70% em 2000 para 48,50 % em 2010; apresentam uma média no período em análise de 45,36% de internamentos com diagnóstico principal Doenças do Aparelho Respiratório. 106

135 Internamentos por Grandes Categorias de Diagnóstico (GCD) Tabela Internamentos por Grandes Categorias de Diagnóstico 107

136 Demora média por Grandes Categorias de Diagnóstico (GCD) Tabela Demora média de internamentos por Grandes Categorias de Diagnóstico 108

137 Diagnósticos secundários Tabela Diagnósticos secundários Verifica-se que há um aumento significativo de registos de diagnósticos secundários ao longo do período em análise. Este facto deve em grande parte, ao cuidado que se tem vindo a verificar no registo dos diagnósticos secundários associados aos internamentos. Em 3º lugar aparecem as doenças das glândulas endócrinas que, na sua maioria, se referem a diabetes. Este factor, reconhecido como muito importante em termos de saúde pública (Kob & Tan, 2005) será estudado numa das subsecções do capítulo

138 Procedimentos Tabela Os 50 Procedimentos mais realizados no internamento Verifica-se que há um aumento significativo de registos de procedimentos. Este facto deve-se em grande parte ao cuidado que se tem vindo a verificar no registo dos procedimentos realizados durante os internamentos. 110

139 4.2. Desvios de tempos de internamentos, relação entre demora média observada e demora média esperada A relação entre a demora média observada e a demora média esperada é um critério de desempenho que mostra a eficiência de um hospital. Esta medida exprime a relação entre os recursos utilizados e os resultados obtidos. A actividade é eficiente quando se maximizam os resultados para um dado nível de recursos ou se minimizam os recursos para se obter um determinado resultado, como por exemplo, número de consultas por médico ou demora média hospitalar (Pereira, 1993). Através da demora média dos tempos de internamentos do hospital (demora média observada) e a demora média esperada face aos valores nacionais, constante da portaria que regulamenta o valor das prestações de saúde, procede-se ao estudo dos desvios de tempos de internamento. O valor do desvio é calculado pela diferença entre a demora média do episódio de internamento e a demora média nacional do GDH, expresso em dias. Tabela Desvios de tempos de internamentos Desvio de tempos Número Altas Soma Tempos Para o período de 2000 a 2010, totalizam-se altas de internamentos num total de dias, apresenta +1 dia de desvio face à demora média nacional por GDH. Apresentam-se análises de desvios de tempos de internamentos por Grupo Etário; Sexo; Proveniência Geográfica; Profissão; Serviço Hospitalar; Diagnóstico Principal; GCD e GDH. 111

140 Figura Desvios de tempos de internamentos por grupo etário Verifica-se que as faixas etárias com maior número de dias de desvios de tempos de internamento, se situam nos extremos: o grupo etário abaixo de 1 ano com diferença da demora média face à nacional em menos três dias, e a faixa etária acima dos 75 anos com diferença de mais dois dias, acima da média nacional. Colocam-se questões sobre o motivo destes desvios, qual a proveniência dos doentes, de que faixas etárias, quais o destino pós alta, quais os diagnósticos principais e quais os GDH que têm maior influência, e se estes desvios se mantêm de igual forma para o sexo feminino e para o sexo masculino. 112

141 Figura Desvios de tempos de internamentos por sexo Os internamentos de doentes do sexo masculino apresentam maior desvio. Em média os doentes do sexo masculino estão mais dois dias e o sexo feminino mais um dia que a média nacional por GDH. Para uma análise por proveniência geográfica, apresentam-se 4 grupos: Coimbra, Região Centro excepto Coimbra ( Leiria, Castelo Branco, Viseu, Guarda e Aveiro); Ilhas e os restantes distritos de Portugal Continental são apresentados no grupo Outras proveniências. Recorre-se a KPI s (Key Performance Indicators ou Indicadores de Desempenho) para uma leitura mais fácil: cor verde quando não existem desvios face à média nacional, amarelo para desvios de um dia e vermelho para desvios superiores a dois dias de internamento. Tabela KPI desvios de tempos por proveniência do doente Legenda: Desvio zero dias Desvio de um dia Desvio superior a um dia 113

142 As ilhas apresentam maior desvio, com uma média superior em três dias, os distritos do continente apresentam em média um dia. Figura Desvios de tempos de internamento por grupo etário e proveniência As faixas etárias abaixo dos 15 anos, apresentam valores abaixo da demora média nacional por GDH, visto serem doentes que na sua maioria são acompanhados para o Hospital Pediátrico de Coimbra. Os internamentos de doentes provenientes das ilhas apresentam maiores desvios a maioria dos grupos etários, principalmente acima dos 45 anos. Tabela Desvios de tempos de internamentos por destino da alta O destino da alta para a rede de cuidados continuados influência grandemente o desvio, em média os doentes têm mais 19 dias de internamentos face à media nacional por GDH. 114

143 Os internamentos com alta contra parecer médico são inferiores à média nacional em 1 dia de internamento e com alta para o domicílio apresenta-se, em média, mais 1 dia de internamento. Os internamentos com alta por falecimento e outros apresentam um desvio de 4 dias face à média nacional por GDH. Tabela Desvios de tempos de internamento por profissão 115

144 Com maior desvio, constam as profissões com maior exigência física como: Trabalhadores da Construção Civil e Motoristas de Pesados, que registam desvios acima de 3 dias. Abaixo da média nacional por GDH em 1 dia, constam profissões tais como Médico e Advogado. 116

145 Os diagnósticos principais com maior influência sobre o tempo de internamento são: Transtornos Mentais, Doenças Infecciosas e Parasitárias e Lesões e Envenenamentos. Tabela Desvios de tempos de internamento por diagnóstico principal 117

146 Tabela Desvios de tempos de internamentos por serviço hospitalar Os Serviços que contribuem para maior desvio de tempos de internamento são: Serviço de Medicina Intensiva; Queimados; Psiquiatria; Infecciosas; Hematologia; Dermatologia e Neurocirurgia, acima de quatro dias de internamento. 118

147 Tabela Desvios de tempos de internamento por serviço hospitalar por ano 119

148 Na tabela seguinte é apresentada a evolução dos desvios por serviço hospitalar: verificase que no último ano os serviços com maior desvio são: Psiquiatria; Serviço de Medicina Intensiva; Dermatologia; Hematologia; Neurologia e Ortopedia, acima dos quatro dias de desvio face à media nacional por GDH. Tabela Desvios de internamentos por GCD As Grandes Categorias de Diagnóstico com maior desvio de número de dias de relativamente à demora média nacional, são: Doenças e Perturbações Mentais; Pré- Grandes Categorias Diagnósticas e Infecções pelo Vírus da Imunodeficiência Humana, acima dos quatro dias. Abaixo da demora média nacional: Recém-nascidos e Lactentes com Afecções do Período Perinatal; Grupos com Procedimentos no Bloco Operatório Não Relacionados com o Diagnóstico Principal e Factores com Influência no Estado de Saúde e Outros Contactos com os Serviços de Saúde inferior a quatro dias. 120

149 Destaca-se o grupo Recém-nascidos e Lactentes com Afecções do Período Perinatal com um desvio de 12 dias de internamento abaixo da média nacional. 121

150 Tabela GDH por GCD com desvios superiores a quatro dias Grandes Categorias de Diagnóstico desvio Numero Altas Int Doenças e Perturbações Mentais Neuroses depressivas Neuroses excepto as depressivas Outros diagnósticos de perturbações mentais 5 67 Perturbações da personalidade e/ou do controlo dos impulsos Perturbações mentais da infância 8 80 Perturbações orgânicas e/ou atraso mental Procedimentos em B.O., com o diagnóstico principal de doença mental Psicoses Reacções agudas de adaptação e/ou doenças de disfunção psico-social (Pré-Grandes Categorias Diagnósticas) Oxigenação por membrana extra-corporal, traqueostomia com ventilação mecânica >96h ou traqueostomia com outro diagnóstico principal, excepto da face, boca ou do pescoço Transplante autólogo de medula óssea Transplante cardíaco Transplante hepático Transplante renal Traqueostomia por diagnósticos da face, boca e/ou pescoço Infecções pelo Vírus da Imunodeficiência Humana Infecção pelo vírus da imunodeficiência humana, com diagnóstico relacionado major, alta contra parecer médico 0 7 Infecção pelo vírus da imunodeficiência humana, com diagnóstico relacionado major, sem múltiplos diagnósticos relacionados major ou diagnósticos significativos, com tuberculose Infecção pelo vírus da imunodeficiência humana, com diagnóstico relacionado major, sem múltiplos diagnósticos relacionados major ou diagnósticos significativos, sem tuberculose 0 35 Infecção pelo vírus da imunodeficiência humana, com diagnóstico relacionado significativo

151 Grandes Categorias de Diagnóstico desvio Numero Altas Int Infecção pelo vírus da imunodeficiência humana, com diagnóstico relacionado significativo, alta contra parecer médico 2 4 Infecção pelo vírus da imunodeficiência humana, com múltiplas infecções major relacionadas, com tuberculose Infecção pelo vírus da imunodeficiência humana, com múltiplas infecções relacionadas major, sem tuberculose Infecção pelo vírus da imunodeficiência humana, com múltiplos diagnósticos relacionados major ou diagnósticos significativos, com tuberculose 3 40 Infecção pelo vírus da imunodeficiência humana, com múltiplos diagnósticos relacionados major ou diagnósticos significativos, sem tuberculose 7 93 Infecção pelo vírus da imunodeficiência humana, com outros diagnósticos relacionados Infecção pelo vírus da imunodeficiência humana, com procedimento em B.O. e/ou diagnóstico relacionado major 6 16 Infecção pelo vírus da imunodeficiência humana, com procedimento em B.O. e/ou múltiplas infecções relacionadas major Infecção pelo vírus da imunodeficiência humana, com procedimento em B.O. e/ou ventilação ou suporte nutricional 26 2 Infecção pelo vírus da imunodeficiência humana, com procedimento em B.O., sem diagnóstico relacionado major Infecção pelo vírus da imunodeficiência humana, com suporte nutricional ou de ventilador 8 12 Infecção pelo vírus da imunodeficiência humana, sem outros diagnósticos relacionados Traqueostomia por infecção do vírus da imunodeficiência humana 17 2 Traumatismos Múltiplos Significativos Uso de Álcool/Droga e Perturbações Mentais Orgânicas Induzidas por Álcool ou Droga Doenças Infecciosas e Parasitárias (Sistémicas ou de Localização Não Específica) Doenças e Perturbações do Sistema Músculo-esquelético e Tecido Conjuntivo Doenças e Perturbações do Aparelho Genital Masculino Doenças e Perturbações Mieloproliferativas e Mal-diferenciadas Traumatismos, Intoxicações e Efeitos Tóxicos de Drogas Doenças e Perturbações do Sistema Nervoso

152 Grandes Categorias de Diagnóstico desvio Numero Altas Int Doenças e Perturbações do Rim e do Aparelho Urinário Doenças e Perturbações do Aparelho Respiratório Gravidez, Parto e Puerpério Doenças e Perturbações do Aparelho Digestivo Doenças e Perturbações do Olho Doenças e Perturbações do Sistema Hepatobiliar e Pâncreas Doenças e Perturbações da Pele, Tecido Celular Subcutâneo e Mama Doenças e Perturbações do Aparelho Genital Feminino Doenças e Perturbações Endócrinas Nutricionais e Metabólicas Doenças e Perturbações do Ouvido, Nariz, Boca e Garganta Doenças e Perturbações do Sangue/Órgãos Hematopoiéticos e Doenças Imunológicas Doenças e Perturbações do Aparelho Circulatório Queimaduras Factores com Influência no Estado de Saúde e Outros Contactos com os Serviços de Saúde Anomalias congénitas, múltiplas, outras e/ou não especificadas, sem CC 0 5 Continuação de cuidados no lactente para aumento de peso, idade >28 dias e <1 ano Continuação de cuidados, com história de doença maligna como diagnóstico adicional Continuação de cuidados, sem história de doença maligna como diagnóstico adicional Outros factores com influência no estado de saúde Procedimentos em B.O., com diagnóstico de outros contactos com os serviços de saúde Reabilitação 3 32 Sinais e/ou sintomas, com CC 3 29 Sinais e/ou sintomas, sem CC 0 66 Grupos com Procedimentos no Bloco Operatório Não Relacionados com o Diagnóstico Principal Procedimentos extensos, em B.O., não relacionados com o diagnóstico principal Procedimentos não extensos, em B.O., não relacionados com o diagnóstico principal

153 Grandes Categorias de Diagnóstico desvio Numero Altas Int Recém-nascidos e Lactentes com Afecções do Período Perinatal Recém-nascido transferido, com menos de cinco dias, de idade, nascido fora do hospital relator -1 1 Recém-nascido, peso ao nascer > 2499g, com procedimento significativo em B.O., com múltiplos problemas major Recém-nascido, peso ao nascer > 2499g, com procedimento significativo em B.O., sem múltiplos problemas major Recém-nascido, peso ao nascer > 2499g, sem procedimento significativo em B.O., com problema major -2 1 Recém-nascido, peso ao nascer entre 2000 e 2499g, com procedimento significativo em B.O., sem múltiplos problemas major Total

154 Por último apresenta-se a evolução dos desvios por GCD. Figura Desvio de tempos GCD Pré-Grandes Categorias Diagnósticas Figura Desvio de tempos GCD Doenças e Perturbações da Pele, Tecido Celular Subcutâneo e Mama Figura Desvio de tempos GCD Doenças e Perturbações do Aparelho Circulatório 126

155 Figura Desvio de tempos GCD Doenças e Perturbações do Aparelho Digestivo Figura Desvio de tempos GCD Doenças e Perturbações do Aparelho Genital Feminino Figura Desvio de tempos GCD Doenças e Perturbações do Aparelho Genital Masculino 127

156 Figura Desvio de tempos GCD Doenças e Perturbações do Aparelho Respiratório Figura Desvio de tempos GCD Doenças e Perturbações do Olho Figura Desvio de tempos GCD Doenças e Perturbações do Ouvido, Nariz, Boca e Garganta 128

157 Figura Desvio de tempos GCD Doenças e Perturbações do Rim e do Aparelho Urinário Figura Desvio de tempos GCD Doenças e Perturbações do Sangue / Órgãos Hematopoiéticos e Doenças Imunológicas Figura Desvio de tempos GCD Doenças e Perturbações do Sistema Hepatobiliar e Pâncreas 129

158 Figura Desvio de tempos GCD Doenças e Perturbações do Sistema Músculoesquelético e Tecido Conjuntivo Figura Desvio de tempos GCD Doenças e Perturbações do Sistema Nervoso Figura Desvio de tempos GCD Doenças e Perturbações Endócrinas Nutricionais e Metabólicas 130

159 Figura Desvio de tempos GCD Doenças e Perturbações Mentais Figura Desvio de tempos GCD Doenças e Perturbações Mieloproliferativas e Maldiferenciadas Figura Desvio de tempos GCD Doenças Infecciosas e Parasitárias (Sistémicas ou de Localização Não Específica) 131

160 Figura Desvio de tempos GCD Factores com influência no Estado de Saúde e Outros Contactos com os Serviços de Saúde Figura Desvio de tempos GCD Gravidez, Parto e Puerpério Figura Desvio de tempos GCD Grupos com Procedimentos no Bloco Operatório Não Relacionados com o Diagnóstico Principal 132

161 Figura Desvio de tempos GCD Infecções pelo Vírus da Imunodeficiência Humana Figura Desvio de tempos GCD Queimaduras Figura Desvio de tempos GCD Recém-nascidos e Lactentes com Afecções do Período Perinatal 133

162 Figura Desvio de tempos GCD Traumatismos Múltiplos Significativos Figura Desvio de tempos GCD Traumatismos, Intoxicações e Efeitos Tóxicos de Drogas Figura Desvio de tempos GCD Uso de Álcool / Droga e Perturbações Mentais Orgânicas Induzidas por Álcool ou Droga 134

163 Na quase totalidade das GCD, observa-se uma diminuição do desvio face à média nacional, à excepção de Doenças e Perturbações Mieloproliferativas e Mal-diferenciadas, que apresentam um aumento de dois dias, apresentando um desvio em 2010 que atinge os quatro dias. 135

164 4.3. Simetria, variabilidade e identificação de Outliers As análises apresentadas relacionam-se em grande parte com o tempo de internamento, dada a sua importância em termos de custos para o hospital. Com o gráfico Caixa de Bigodes (Box-plot) pretende-se identificar simetrias, variabilidade e outliers de tempos de internamentos para GDH mais representativos, com maior número de dias de internamento em Tabela GDH com maior percentagem de dias de internamento Cód. GDH GDH Dias de Internam. (2010) % (2010) 541 Perturbações respiratórias, excepto infecções, bronquite ou asma, com CC major % 430 Psicoses % 533 Outras perturbações do sistema nervoso, excepto acidente isquémico transitório, convulsões e/ou cefaleias, com CC major % 89 Pneumonia e/ou pleurisia simples, idade > 17 anos, com CC % 14 Acidente vascular cerebral com enfarte % O gráfico Caixa de Bigodes é constituído por uma caixa (box), que contém as observações situadas entre o Q1 (primeiro quartil) e Q3 (terceiro quartil), com uma barra central que representa a mediana e por dois segmentos de recta (bigodes) que unem a caixa aos valores extremos dentro da cerca superior e inferior. A cerca superior representa o maior valor contido até Q3 + 1,5(Q3-Q1) e a cerca inferior o menor valor contido até Q1 1,5(Q3-Q1). São ainda representados no gráfico Caixa de Bigodes as observações que se situam fora da cerca. É utilizada a ferramenta Statistica, StatSoft Inc. (2011) (data analysis software system), version 10 para representação gráfica da Caixa de Bigodes. 136

165 Figura Gráfico Caixa de Bigodes para GDH com maior número de dias de internamento Box Plot of multiple variables bigodes 5v*1254c Median; Box: 25%-75%; Whisker: Non-Outlier Range GDH 451 GDH 533 GDH 430 GDH 89 GDH 14 Median 25%-75% Non-Outlier Range Outliers Extremes Os GDH: 451, 430, 533, 89 e 14 apresentam uma distribuição assimétrica positiva, observa-se a maior frequência para valores menores e a cauda mais longa acima. Todos eles apresentam outliers e extremos, o que significa que há desvios muito significativos dos valores normais. Um outlier pode ser moderados ou extremo: é moderado se o valor observado for inferior a Q1-1,5(Q3-Q1) ou superior a Q3+1,5(Q3-Q1); é extremo se inferior a Q1-3(Q3-Q1) e superior a Q3+3(Q3-Q1). No gráfico Caixa de Bigodes anteriormente apresentado é possível comparar os 5 GDH com maior peso no número de dias de internamento para

166 Figura Critérios do Statistica para identificar Outliers e Extremos GDH Perturbações respiratórias, excepto infecções, bronquite ou asma, com CC major Tabela Estatística Descritiva GDH 541 GDH 541 Média 11, Erro-padrão 0, Mediana 9 Moda 7 Desvio-padrão 11, Variância da amostra 133, Curtose 22, Assimetria 3, Intervalo 131 Mínimo 0 Máximo 131 Soma Contagem

167 Figura Gráfico Caixa de Bigodes - GDH bigodesbox Plot of GDH 541 bigodes 5v *1254c GDH Median = 9 25%-75% = (6, 14) Non-Outlier Range = (0, 26) Outliers Extremes Verifica-se, os internamentos classificados com GDH 541, apresentam, em 2010: 50% tem uma duração de 6 a 14 dias de internamento; 50% estão abaixo de 9 dias de internamento; 25% abaixo dos 6 dias de internamento; 75% abaixo dos 14 dias de internamento; Outliers acima dos 26 dias; Domínio 131 dias; Amplitude Interquartil 8 dias. 139

168 GDH 430 Psicoses Tabela Estatística Descritiva GDH 430 GDH 430 Média 25, Erro-padrão 1, Mediana 21 Moda 1 Desvio-padrão 21, Variância da amostra 461, Curtose 11, Assimetria 2, Intervalo 181 Mínimo 0 Máximo 181 Soma 9586 Contagem 371 Figura Gráfico Caixa de Bigodes GDH Box Plot of GDH 430 bigodes 5v*1254c GDH Median = 21 25%-75% = (13, 32) Non-Outlier Range = (0, 58) Outliers Extremes Verifica-se, os internamentos classificados com GDH 430, apresentam, em 2010: 140

169 50% tem uma duração de 13 a 32 dias de internamento; 50% estão abaixo de 21 dias de internamento; 25% abaixo dos 13 dias de internamento; 75% abaixo dos 32 dias de internamento; Outliers acima dos 58 dias; Domínio 181 dias; Amplitude Interquartil 9 dias. GDH 533 Outras perturbações do sistema nervoso, excepto acidente isquémico transitório, convulsões e/ou cefaleias, com CC major Tabela Estatística Descritiva GDH 533 GDH 533 Média 24, Erro-padrão 1, Mediana 15 Moda 1 Desvio-padrão 27, Variância da amostra 747, Curtose 18, Assimetria 3, Intervalo 258 Mínimo 0 Máximo 258 Soma 9166 Contagem

170 Figura Gráfico Caixa de Bigodes GDH 533 GDH Box Plot of GDH 533 bigodes 5v *1254c Median = 15 25%-75% = (7, 31) Non-Outlier Range = (0, 65) Outliers Extremes Verifica-se, os internamentos classificados com GDH 533, apresentam, em 2010: 50% tem uma duração de 7 a 31 dias de internamento; 50% estão abaixo de 15 dias de internamento; 25% abaixo dos 7 dias de internamento; 75% abaixo dos 31 dias de internamento; Outliers acima dos 65 dias; Domínio de 258 dias; Amplitude Interquantil 24 dias. 142

171 GDH 89 - Pneumonia e/ou pleurisia simples, idade > 17 anos, com CC Tabela Estatística Descritiva GDH 89 GDH 89 Média 10, Erro-padrão 0, Mediana 8 Moda 6 Desvio-padrão 11, Variância da amostra 125, Curtose 79, Assimetria 7, Intervalo 158 Mínimo 0 Máximo 158 Soma 8242 Contagem 810 Figura Gráfico Caixa de Bigode GDH Box Plot of GDH 89 bigodes 5v *1254c GDH Median = 8 25%-75% = (5, 12) Non-Outlier Range = (0, 22) Outliers Extremes 143

172 Verifica-se, os internamentos classificados com GDH 89, apresentam, em 2010: 50% tem uma duração de 5 a 12 dias de internamento; 50% estão abaixo de 8 dias de internamento; 25% abaixo dos 5 dias de internamento; 75% abaixo dos 12 dias de internamento; Outliers acima dos 22 dias; Domínio 158 dias; Amplitude Interquartil 7 dias. GDH 14 Acidente vascular cerebral com enfarte Figura Estatística Descritiva GDH 14 GDH 14 Média 13, Erro-padrão 0, Mediana 10 Moda 5 Desvio-padrão 13, Variância da amostra 193, Curtose 15, Assimetria 3, Intervalo 125 Mínimo 0 Máximo 125 Soma 7681 Contagem

173 Figura Gráfico Caixa de Bigodes GDH Box Plot of GDH 14 bigodes 5v *1254c GDH Median = 10 25%-75% = (5, 17) Non-Outlier Range = (0, 35) Outliers Extremes Verifica-se, os internamentos classificados com GDH 14, apresentam, em 2010: 50% tem uma duração de 5 a 17 dias de internamento; 50% estão abaixo de 10 dias de internamento; 25% abaixo dos 5 dias de internamento; 75% abaixo dos 17 dias de internamento; Outliers acima dos 35 dias; Extremos acima dos 53 dias Domínio 125 dias; Amplitude Interquartil 12 dias. Uma evidência é a presença de potenciais outliers e extremos, levanta questões como: proveniência, sexo, profissão, faixa etária e destino pós alta, diagnóstico principal, diagnósticos secundários e procedimentos em cada um destes GDH. 145

174 GDH Perturbações respiratórias, excepto infecções, bronquite ou asma, com CC major, com tempos de internamentos superiores a 26 dias. Figura Proveniência de doentes com internamentos classificado com GDH 541, com tempos de internamentos superiores a 26 dias Figura Sexo dos doentes com internamentos classificado com GDH 541, com tempos de internamentos superiores a 26 dias 146

175 Figura Grupos etários de doentes com internamentos classificado com GDH 541, com tempos de internamentos superiores a 26 dias Figura Profissões de doentes com internamentos classificado com GDH 541, com tempos de internamentos superiores a 26 dias 147

176 Figura Destinos pós alta de internamentos classificado com GDH 541, com tempos de internamentos superiores a 26 dias Figura Diagnósticos Principais de internamentos classificado com GDH 541, com tempos de internamentos superiores a 26 dias 148

177 4.4. Conclusões Neste capítulo foram apresentadas diversas análises que as TI poderão oferecer aos serviços clínicos e administrativos. No capítulo 5 apresentam-se várias análises sob o ponto de vista financeiro. No capítulo 6 procede-se à introdução do tema data-mining, sendo alguns dos seus modelos aplicados no capítulo 7 com vista a levar um pouco mais longe o âmbito deste estudo. 149

178 CAPÍTULO 5. ANÁLISE DE DADOS PONTO DE VISTA FINANCEIRO 150

179 CAPÍTULO 5. ANÁLISE DE DADOS PONTO DE VISTA FINANCEIRO 5. ANÁLISE DE DADOS - PONTO DE VISTA FINANCEIRO O financiamento da saúde em Portugal é executado por entidades de natureza quer pública quer privada. O Estado assume o papel de pagador principal, como consequência da necessidade de garantir o direito ao acesso a cuidados de saúde à generalidade da população. O Estado financia cerca de 70% da despesa total em saúde em Portugal. (Deloitte, 2011) A população, para além dos pagamentos de impostos, comparticipa as suas despesas em saúde mediante: O pagamento de taxas moderadoras, quando ao abrigo do Serviço Nacional de Saúde (SNS); Co-pagamentos, quando enquadradas em subsistemas ou seguros de saúde; A totalidade da despesa, quando não abrangida por nenhuma das situações anteriores Serviço Nacional de Saúde O Serviço Nacional de Saúde (SNS) oferece cobertura universal. Cerca de 25% da população está coberta por um subsistema de saúde, 17% têm sistemas privados de seguro e 7% fundos mistos. (ACS, 2009) O SNS foi criado em 1979, no âmbito do Ministério dos Assuntos Sociais, pela Lei n.º 56/79 de 15 de Setembro (lei Arnaut). O Estatuto do SNS foi aprovado pelo Decreto-Lei n.º 11/93 de 15 de Janeiro, assinado pelo então Primeiro-ministro, Cavaco Silva. Tem como objectivo a efectivação, por parte do Estado, da responsabilidade que lhe cabe na protecção da saúde individual e colectiva. O SNS é um conjunto ordenado e hierarquizado de instituições e de serviços oficiais prestadores de cuidados de saúde, funcionando sob a superintendência ou a tutela do Ministério da Saúde. O SNS organiza-se em 5 regiões de saúde que são as seguintes: 151

180 CAPÍTULO 5. ANÁLISE DE DADOS PONTO DE VISTA FINANCEIRO Norte, com sede no Porto e com área coincidente com a dos distritos de Braga, Bragança, Porto, Viana do Castelo e Vila Real; Centro, com sede em Coimbra e com área coincidente com a dos distritos de Aveiro, Castelo Branco, Coimbra, Guarda, Leiria e Viseu; Lisboa e Vale do Tejo, com sede em Lisboa e com área coincidente com a dos distritos de Lisboa, Santarém e Setúbal; Alentejo, com sede em Évora e com área coincidente com a dos distritos de Beja, Évora e Portalegre; Algarve, com sede em Faro e com área coincidente com a do distrito de Faro. Cada uma destas regiões de saúde divide-se em sub-regiões de saúde Administração Regional de Saúde Em cada região de saúde há uma Administração Regional de Saúde (ARS). Estas têm personalidade jurídica, autonomia administrativa e financeira e património próprio. As ARS têm funções de planeamento, distribuição de recursos, orientação e coordenação de actividades, gestão de recursos humanos, apoio técnico e administrativo a ainda de avaliação do funcionamento das instituições e serviços prestadores de cuidados de saúde Financiamento do SNS O SNS incorpora diferentes unidades de pagamento entre pagadores e prestadores, consoante o nível de cuidados prestados pelos três níveis predominantes e amplamente individualizados no nosso país: primários, hospitalares e recentemente os continuados. Ao nível dos cuidados de saúde hospitalares, o valor do financiamento é resultado de um processo de negociação onde participam a Administração Central do Sistema de Saúde (ACSS) (pagador), os Departamentos de Contratualização de cada ARS (negociador) e cada unidade hospitalar (prestador). Como resultado deste processo elaborado no final de cada exercício económico projectando a realidade do ano seguinte, são definidos os montantes totais a distribuir pela Administração Central do Sistema de Saúde (ACSS) a 152

181 CAPÍTULO 5. ANÁLISE DE DADOS PONTO DE VISTA FINANCEIRO cada Hospital, bem como descritos os níveis de produção associados a esses mesmos montantes. O documento que estabelece os compromissos de cada parte envolvida é o contrato-programa 6. O financiamento hospitalar é constituído sobretudo por duas componentes de diferentes naturezas: a) Uma, correspondente à produção realizada pelo hospital nas suas diferentes linhas de produção (internamento, consultas externas, atendimentos urgentes, sessões de hospital dia, dias de doentes crónicos, serviço domiciliário e dias de permanência em lar para os IPO). A parcela mais significativa deste montante corresponde aos episódios de internamento que são remunerados em função do número de doentes equivalentes e do índice de case-mix por tipo de GDH (médico ou cirúrgico). (Costa, C., Santana, R., Boto, P., 2008) b) A outra componente, caso seja necessária, é atribuída em função de um montante de convergência 7 dividido em duas parcelas: uma fixa, numa percentagem que varia anualmente, e outra que se encontra indexada ao cumprimento de determinados objectivos. (Pêcego, 2010) 6 O contrato-programa é o documento que sela o acordo tripartido relativo ao compromisso de desenvolvimento de um conjunto de direitos e obrigações, entre as quais se inclui a actividade produtiva prevista bem como as respectivas contrapartidas financeiras em função da actividade proposta. 7 Montante adicional a pagar a cada hospital para garantir um pagamento total coerente com os objectivos máximos de melhoria estabelecidos. 153

182 CAPÍTULO 5. ANÁLISE DE DADOS PONTO DE VISTA FINANCEIRO 5.4. Grupos de Diagnósticos Homogéneos Os GDH são um sistema de classificação de doentes internados em hospitais de agudos 8, que agrupa doentes em grupos clinicamente coerentes e similares do ponto de vista do consumo de recursos. Corresponde à tradução portuguesa para Diagnosis Related Groups (DRG). Permite definir operacionalmente os produtos de um hospital, que mais não são que o conjunto de bens e serviços que cada doente recebe em função das suas necessidades e da patologia que o levou ao internamento e como parte do processo de tratamento definido. A cada grupo é associado um peso relativo, isto é, um coeficiente de ponderação que reflecte o custo esperado com o tratamento de um doente típico, agrupado nesse GDH, expresso em termos relativos face ao custo médio do doente típico a nível nacional Índice de case-mix O índice de case-mix (ICM), é um coeficiente global de ponderação da produção que reflecte a relatividade de um hospital face aos outros, em termos da sua maior ou menor proporção de doentes com patologias complexas e, consequentemente, mais consumidoras de recursos, resulta assim do rácio entre o número de doentes equivalentes ponderados pelos pesos relativos dos respectivos GDH e o número total de doentes equivalentes. ICM Hospital = (doentes equivalentes GDHi * peso relativo GDHi) (doentes equivalentes GDHi) (1) Os doentes equivalentes, num dado GDH, correspondem aos episódios de internamento que se obtêm após a transformação dos dias de internamento dos episódios de curta duração e dos doentes transferidos de cada GDH, em episódios equivalentes aos episódios típicos ou normais do respectivo GDH. 8 Hospital que presta serviços a utentes em regime de ambulatório ou de internamento com o horizonte temporal limitado, donde estão excluídos os doentes crónicos. 154

183 CAPÍTULO 5. ANÁLISE DE DADOS PONTO DE VISTA FINANCEIRO No âmbito dos Contratos-Programa celebrados com os Hospitais do SNS, procede-se ao cálculo do ICM para a produção em Internamento e para a produção em Ambulatório, considerando-se ainda ICM distintos para episódios cirúrgicos e médicos em cada uma daquelas linhas de produção. Assim, a fórmula acima descrita deverá ser adaptada em função do tipo de ICM que se pretenda calcular, considerando-se apenas a produção correspondente (Internamento Cirúrgico, Internamento Médico, Ambulatório Cirúrgico ou Ambulatório Médico). (ACSS, 2009) 5.6. Limiares de excepção Os limiares de excepção (inferior e máximo) definem, para cada GDH, o intervalo de normalidade em termos de tempo de internamento e calculam-se de acordo com os intervalos inter-quartis das respectivas distribuições. Os episódios de internamento classificados em GDH podem ser normais/típicos, de curta duração ou de evolução prolongada em função da variável tempo de internamento. São episódios normais ou típicos os que apresentam tempo de internamento superior ao limiar inferior e inferior ao limiar máximo. São episódios de curta duração os que apresentam tempo de internamento igual ou inferior ao limiar inferior de excepção do GDH em que foram classificados. São episódios de evolução prolongada os episódios que apresentam tempo de internamento igual ou superior ao limiar máximo de excepção do respectivo GDH. curta duração Limiar inferior típico /normal evolução prolongada Limiar máximo 155

184 CAPÍTULO 5. ANÁLISE DE DADOS PONTO DE VISTA FINANCEIRO 5.7. Doentes equivalentes Os episódios de internamento classificados em GDH são convertidos em doentes equivalentes tendo em conta o tempo de internamento ocorrido em cada um deles e o intervalo de normalidade definido para cada GDH. Num episódio típico ou normal um doente saído corresponde a um doente equivalente. Num episódio de evolução prolongada um doente saído corresponde a um doente equivalente. Para converter os episódios de curta duração em conjuntos equivalentes aos episódios normais aplicam-se as seguintes fórmulas de cálculo: a) Episódio de curta duração em GDH com preço para ambulatório Doente equivalente = peso ambulatório + [(1 peso ambulatório) * Ti]/(Li + 1) b) Episódio de curta duração em GDH cirúrgicos sem preço para ambulatório Doente equivalente = peso 1º dia + [(1-peso 1ºdia )* (Ti-1)] / (Li) c) Episódio de curta duração em GDH médicos sem preço para ambulatório Doente equivalente = (1 * Ti)/(Li + 1) Sendo, Li = Limiar inferior do GDHi Ti = Tempo de internamento peso ambulatório = Preço de Ambulatório/Preço de Internamento peso 1º dia = Preço do 1º dia para GDH cirúrgicos/preço de Internamento Os episódios de doentes internados que são transferidos para outros hospitais do SNS são convertidos para equivalentes de acordo com as normas acima descritas. Contudo, nas 156

185 CAPÍTULO 5. ANÁLISE DE DADOS PONTO DE VISTA FINANCEIRO situações em que o doente é transferido por inexistência de recursos, o episódio não pode exceder 0,5 doente equivalente. Episódio típico /normal 1 doente equivalente Episódio evolução prolongada 1 doente equivalente Episódio curta duração GDH com preço ambulatório (GDH cirúrgico e médico) Doente equivalente = peso ambulatório + [(1 peso ambulatório) * Ti]/(Li + 1) GDH sem preço para ambulatório (GDH cirúrgico) Doente equivalente = peso 1º dia + [(1-peso 1ºdia) * (Ti-1)] / (Li) (GDH médico) Doente equivalente = Ti/(Li + 1) Episódio com transferência por inexistência de recursos < 0,5 doente equivalente Assim, os doentes equivalentes, num dado GDH, correspondem aos episódios de internamento que se obtêm após a transformação dos dias de internamento dos episódios de curta duração e dos doentes transferidos de cada GDH, em episódios equivalentes aos episódios típicos ou normais do respectivo GDH. 157

186 CAPÍTULO 5. ANÁLISE DE DADOS PONTO DE VISTA FINANCEIRO 5.8. HUC e o financiamento por GDH Os internamentos classificados em GDH são convertidos em doentes equivalentes tendo em conta o tempo de internamento ocorrido em cada um deles e o intervalo de normalidade definido para cada GDH. O intervalo de normalidade é definido pelos limiares de excepção: típico ou normal, de curta duração e de evolução prolongada. São episódios normais ou típicos os que apresentam tempo de internamento superior ao limiar inferior e inferior ao limiar máximo, episódios de curta duração os que apresentam tempo de internamento igual ou inferior ao limiar inferior de excepção do GDH em que foram classificados, e episódios de evolução prolongada os episódios que apresentam tempo de internamento igual ou superior ao limiar máximo de excepção do respectivo GDH. Tabela 5.1. Internamentos por limiares de excepção Tabela 5.2. Percentagem de internamentos por limiares de excepção A percentagem de episódios de internamentos dentro dos limites de excepção considerados normais ou típicos apresentam valores acima dos 93% para os últimos três anos, com valores percentuais de cerca de 5% para episódios de curta duração, e valores abaixo 2% para episódios de evolução prolongada nos últimos sete anos. 158

187 CAPÍTULO 5. ANÁLISE DE DADOS PONTO DE VISTA FINANCEIRO Figura 5.1. Percentagem de tempos de internamentos por limiares de excepção É visível no gráfico um aumento da percentagem de internamentos dentro dos limiares de excepção e uma diminuição da percentagem de internamentos de curta duração. O número de doentes equivalentes tratados pelo hospital, é o total de episódios de internamento após transformação dos dias de internamento excepcionais e dos doentes transferidos, em conjuntos equivalentes ao tempo médio de internamento dos episódios normais do respectivo GDH. 159

188 CAPÍTULO 5. ANÁLISE DE DADOS PONTO DE VISTA FINANCEIRO Tabela 5.3. Percentagem de doentes equivalentes A percentagem de doentes equivalentes tem vindo a aumentar, devido principalmente ao aumento de episódios de internamento dentro dos limites de excepção. Para este estudo, apresentam-se os cálculos tendo por base os doentes equivalentes de episódios normais/típicos e de evolução prolongada, que representam cerca de 95% do total do número de doentes equivalentes, pela sua simplicidade de cálculo, um episódio de internamento corresponde a um doente equivalente. Tabela 5.4. Percentagem de doentes equivalentes (episódios normais e evolução prolongada) Ano DE (CD+N+EP) DE (N+EP) DE (N+EP) / DE (CD+N+EP) % % % % % % % % % % % 160

189 CAPÍTULO 5. ANÁLISE DE DADOS PONTO DE VISTA FINANCEIRO O número de doentes equivalentes de episódios normais / típicos e de evolução prolongada representam em média 95% do total dos doentes equivalentes, apresentando para os últimos três anos 99% deste valor. O número de doentes equivalentes entra para o cálculo do ICM. Este determina-se calculando o rácio entre o número de doentes equivalentes ponderados pelos pesos relativos dos respectivos GDH e o número total de doentes equivalentes. ICM Hospital = (doentes equivalentes GDHi * peso relativo GDHi) (doentes equivalentes GDHi) (2) O índice de ICM, é um coeficiente global de ponderação da produção que reflecte a relatividade de um hospital face aos outros, em termos da sua maior ou menor proporção de doentes com patologias complexas e, consequentemente, mais consumidoras de recursos. O peso Relativo de um GDH reflecte o custo esperado com o tratamento de um doente típico agrupado nesse GDH, expresso em termos relativos face ao custo médio do doente típico a nível nacional. Tabela 5.5. ICM (APÊNDICE D) Ano (DE *PR) / DE ICM ,79229 / = 1, ,99286 / = 1, ,805 / = 1, ,7632 / = 1, ,00403 / = 1, ,014 / = 1, ,21847 / = 1, ,79595 / = 1, ,61137 / = 1, ,28848 / = 1, ,50175/ = 1,46 161

190 CAPÍTULO 5. ANÁLISE DE DADOS PONTO DE VISTA FINANCEIRO O ICM de um hospital espelha a variedade de situações clínicas dos doentes que trata. Verifica-se desta forma que os HUC tiveram um aumento significativo de complexidade 9. Figura 5.2. Evolução do ICM Tabela 5.6. Cálculo ICM Cirúrgicos e Médicos (APÊNDICE D) Ano ICM Cirúrgico ICM Médico ,63326 / = 1, ,15903/ = 0, ,72756 / = 1, ,2653 / = 0, ,86897 / = 1, ,93602 / = 0, ,02351 / = 1, ,73969 / = 0, ,81174 / = 1, ,19229 / = 0, ,45448 / = 1, ,55953 / = 0, ,25791 / = 1, ,96056 / = 0, ,13213 / = 1, ,66382 / = 1, ,48129 / = 2, ,13008 / = 0, ,27792/ = 2, ,01055 / = 0, ,42692 / = 2, ,07483 / = 1,00 Deve referir-se que o somatório dos DE(N+EP) Cirúrgicos e DE(N+EP) ICM Médicos representa cerca de 95% de valor total dos DE (N+EP), o que se deve a um valor residual 9 O ICM nacional é, por definição, igual a 1, pelo que o ICM de cada hospital afastar-se-á para mais ou para menos desse valor de referência, conforme o hospital trate uma proporção maior ou menor de GDH de elevado peso relativo, face ao padrão nacional. 162

191 CAPÍTULO 5. ANÁLISE DE DADOS PONTO DE VISTA FINANCEIRO de registos não classificados como médicos ou cirúrgicos, por não constarem da portaria de referência para os cálculos deste estudo (Portaria n.º 839-A/2009 que veio revogar a Portaria n.º 132/2009), utiliza-se o valor total dos DE(N+EP) para o cálculo do valor de financiamento pelas regras do Contrato-Programa, no subcapítulo seguinte. Tabela 5.7. ICM Cirúrgicos e Médicos (APÊNDICE D) Ano ICM Cirúrgico ICM Médico ,78 0, ,79 0, ,77 0, ,75 0, ,81 0, ,79 0, ,84 0, ,96 1, ,00 0, ,12 0, ,13 1,00 Figura 5.3. Evolução dos ICM Cirúrgicos e Médicos O ICM Cirúrgico apresenta uma complexidade dos GDH Cirúrgicos superior à dos GDH Médicos e ambos apresentam um aumento. 163

192 CAPÍTULO 5. ANÁLISE DE DADOS PONTO DE VISTA FINANCEIRO Facturação Contrato-Programa O processo de contratualização foi iniciado em O modelo de Contratualização com os Hospitais assenta no estabelecimento de um Contrato-Programa entre o Estado enquanto entidade contratadora / pagadora (através da ACSS e ARS) e as Unidades Prestadoras de Cuidados de Saúde para a prestação de cuidados de Saúde a utentes do Serviço Nacional de Saúde. No Contrato-Programa são definidos objectivos de produção e metas de qualidade e eficiência que permitem aferir o desempenho das respectivas unidades e equipas de gestão. O Contrato fixa objectivos por linha de produção e o pagamento é feito com base na actividade contratualizada pelo Hospital. O valor de pagamento para o internamento é calculado com base no número de doentes equivalentes, produção contratada, o índice de case-mix, o preço por grupo. Tabela 5.8. Formula de cálculo do financiamento por Contrato-Programa Linha de Variável de Quantidade Índice de Preço Pagamento produção medida contratada Case-Mix Internamento Nº de doentes X ICMi Preço x * ICMi * Pr equivalentes Grupo Grupo Apresentam-se os cálculos para o valor de pagamento para cada ano, o número de doentes equivalentes e valor de ICM apresentados anteriormente. O preço é o valor atribuído para o grupo de financiamento 2, ao qual pertencem os HUC (Preço base de 2.396,24 (ACSS, 2007)). Os grupos de financiamento (APÊNDICE F) surgem como forma de associar Hospitais com características similares. Para este agrupamento o Ministério da Saúde utiliza factores como o grau de intensidade tecnológica ou o nível de diferenciação. 164

193 CAPÍTULO 5. ANÁLISE DE DADOS PONTO DE VISTA FINANCEIRO Para uma maior facilidade de comparação de valores, apresenta-se o valor de pagamento estipulado para 2010, que se manteve desde 2007, e o ICM calculado para os HUC. Tabela 5.9. Cálculo do financiamento pela fórmula do Contrato-Programa Ano Nº de doentes equivalentes (DE) ICM Preço DE * ICMi * Pr Grupo , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , Facturação pela Portaria A portaria regulamenta o valor das prestações de saúde realizadas pelas instituições e serviços integrados no Serviço Nacional de Saúde, bem como os que a este estejam associados através de contrato de gestão, e que devam ser cobradas aos subsistemas de saúde cujos beneficiários a ele recorram, bem como a quaisquer entidades, públicas ou privadas, responsáveis pelos respectivos encargos. Financia cuidados de saúde prestados pelos hospitais da rede do SNS a beneficiários de subsistemas de saúde, ou outras instituições públicas ou privadas. Para tornar possível a comparação do financiamento pela Portaria e o financiamento pelo Contrato-Programa, apresentam-se cálculos de valores de financiamento para a produção efectiva dos HUC. O valor total de internamento, é calculado pelo somatório do produto do número de doentes saídos pelo preço constante da Portaria n.º 839-A/2009 para cada GDH(ACSS, 2009). 165

194 CAPÍTULO 5. ANÁLISE DE DADOS PONTO DE VISTA FINANCEIRO A Portaria n.º 839-A/2009 aprovou as tabelas de preços a praticar pelo Serviço Nacional de Saúde, bem como o respectivo Regulamento. Assim, os preços aplicados aos cuidados prestados no quadro do Serviço Nacional de Saúde são estabelecidos por portaria do Ministro da Saúde tendo em conta os custos reais e o necessário equilíbrio de exploração. O preço do GDH compreende todos os serviços prestados no internamento, quer em regime de enfermaria quer em unidades de cuidados intensivos, incluindo todos os cuidados médicos, hotelaria e meios complementares de diagnóstico e terapêutica. Tabela Valor de financiamento calculado pela Portaria GDH (APÊNDICE E) Ano Valor Total Internamento , , , , , , , , , , , Facturação Contrato-Programa vs Facturação pela Portaria Comparando a facturação pelo Contrato-Programa com a facturação pela Portaria, verifica-se que estes diferem cerca de 5%, estando muito aproximados para os valores de produção efectiva dos HUC. 166

195 CAPÍTULO 5. ANÁLISE DE DADOS PONTO DE VISTA FINANCEIRO Tabela Comparação financiamento calculado pelas regras do Contra-Programa e calculado pelos valores da Portaria Ano Valor Contrato-Programa (1) Valor Portaria (2) (3)= (1) - (2) % (3) , , ,11 5% , , ,60 5% , , ,15 6% , , ,99 6% , , ,62 7% , , ,80 7% , , ,72 7% , , ,80 5% , , ,79 1% , , ,16 1% , , ,11 2% Para tornar comparável o financiamento pela Portaria e o financiamento pelo Contrato- Programa, os cálculos apresentados são para valores de financiamento de produção efectiva dos HUC e nos valores constantes da portaria de Figura 5.4. Comparação dos valores de financiamento pelas regras do Contrato-Programa e pelos valores da Portaria 167

196 CAPÍTULO 5. ANÁLISE DE DADOS PONTO DE VISTA FINANCEIRO Os valores obtidos para facturação do internamento por GDH, calculados pela portaria e pelo Contrato-Programa resultam em valores muito aproximados e tendencialmente coincidentes, para a produção efectiva e com base nos valores da portaria de Desvio dos valores calculados face aos valores contratados O Contrato-Programa financia os cuidados de saúde prestados pelos hospitais da rede do SNS a beneficiários do SNS, corresponde a cerca de 85% do financiamento, e a portaria financia os cuidados de saúde prestados pelos hospitais da rede do SNS a beneficiários de subsistemas de saúde, ou outras instituições públicas ou privadas representando os restantes 15% do valor de financiamento. (ACSS, 2008) O financiamento para de cuidados de saúde a beneficiários dos Subsistemas de Saúde ADSE, SAD da GNR e da PSP e ADM das Forças Armadas são responsáveis por cerca de 10% do valor de financiamento. Em 2010 inclusive este financiamento deixou de ser calculado através da portaria e passou a ser incluído no Contrato-Programa. Os níveis de produção estabelecidos anualmente entre o Hospital e a ARS em sede de Contrato-Programa para as várias linhas assistenciais, resulta da soma dos valores negociados internamente entre as AGI's (Áreas de Gestão Intermédia) e o Conselho de Administração. As estimativas da produção efectuadas pelas AGI's para esta negociação interna tem como base o histórico da produção realizada nos anos anteriores, e caso seja possível, a produção do ano em causa. Para uma comparação com os valores calculados anteriormente para o Contrato-Programa e contratados pelos HUC, procede-se aos cálculos através das percentagens apresentadas para financiamento de cuidados de saúde, para os anos de 2005 a

197 CAPÍTULO 5. ANÁLISE DE DADOS PONTO DE VISTA FINANCEIRO Tabela Comparativo entre valores calculados segundo as regras do Contrato- Programa e os valores contratados pelos HUC Ano Valor calculado pelo Perc. correspondente Valor contratado pelo Diferença % Contrato-Programa Contrato-Programa Contrato-Programa (B)-(A) Diferença (prod. efect.) (prod. efect.) (A) HUC (B) , , , ,96-8% , , , ,27 8% , , , ,81-14% , , , ,88-5% , , , ,36 0% , , , ,61 0% Figura 5.5. Comparativo entre valores calculados segundo as regras do Contrato- Programa e os valores contratados pelos HUC Verifica-se que valores constantes dos Contratos-Programa estão muito próximos dos calculados, concluindo-se que o Estado não tem penalizado os HUC no financiamento dos internamentos. Na secção 7, onde serão usadas técnicas de data-mining, recorrer-se-á a uma regressão linear para previsão dos valores nos próximos anos. 169

198 CAPÍTULO 5. ANÁLISE DE DADOS PONTO DE VISTA FINANCEIRO 5.9. Conclusões Nesta secção estudou-se o aspecto financeiro. Com ela termina a apresentação daquilo, ou melhor, de parte daquilo que as TI podem fornecer aos médicos e também à administração, respondendo assim à pergunta inicial: o que nos podem as TI fornecer? Foram apresentados indicadores de performance (KPIs) e análises de dados do ponto de vista clínico no capítulo 4. Estes dois capítulos apresentam assim análises e indicadores susceptíveis de serem utilizados numa metodologia de gestão do tipo Balanced Scorecards, no que respeita a três das suas vertentes: a financeira, a relação com clientes e a eficiência dos processos internos. 170

199 CAPÍTULO 6. DATA-MINING VISÃO GERAL 6. DATA-MINING VISÃO GERAL 6.1. Aspectos Gerais Data-mining consiste na extracção não trivial de informação implícita, previamente desconhecida e potencialmente útil, feita a partir dos dados registados numa base de dados ou ficheiro. O data-mining pode ser utilizado com os seguintes objectivos: Explicativo: explicar algum acontecimento ou medida observada; Confirmativo: confirmar uma hipótese; Exploratório: analisar os dados procurando novos relacionamentos e não previstos. Os algoritmos utilizados para extrair padrões dos dados são denominados por algoritmos de data-mining. Os padrões descobertos deverão ser: Válidos quando aplicados a novos dados (isto é, dados não considerados na construção do modelo ou determinação do padrão); Desconhecidos do sistema utilizado na sua detecção e preferencialmente do utilizador; Úteis para o utilizador, auxiliando o processo de tomada de decisão. Como parâmetro de avaliação, pode dizer-se que um padrão tem qualidade, que é válido, quando a confiança que um utilizador nele pode depositar for elevada. A utilidade determina o interesse que a informação poderá ter para o utilizador, estando essencialmente relacionada com dois aspectos: a cobertura, ou seja, a probabilidade de a informação poder ser usada; a novidade que traz, isto é, que contribuição tem a nova informação para aumentar o conhecimento sobre o problema em análise. 171

200 CAPÍTULO 6. DATA-MINING VISÃO GERAL A compreensibilidade dos modelos, a simplicidade, avalia a estrutura do modelo encontrado: um modelo mais simples é preferido face a um modelo mais complexo, devido à sua maior compreensibilidade e maior capacidade de generalização. O processo de data-mining é uma etapa na descoberta de conhecimento em base de dados (KDD - Knowledge Discovery in Databases). O processo de KDD consiste num conjunto de actividades, contínuas. Segundo (Fayyad, U. M. et al., 1996) esse conjunto é composto de cinco etapas: selecção dos dados; préprocessamento e limpeza dos dados; transformação dos dados; data-mining; interpretação e avaliação dos resultados. A interacção entre estas diversas etapas pode ser observada na figura abaixo, sendo que as três primeiras podem ser interpretadas como a análise exploratória dos dados. Figura 6.1. Uma visão geral dos passos que compõem o processo de KDD (Fayyad, U. M. et al., 1996). O processo KDD refere-se a todo o procedimento de descoberta de conhecimento útil nos dados, enquanto data-mining se refere à aplicação de algoritmos para extrair modelos dos dados. Muitos autores consideram os termos KDD e data-mining como sinónimos. A preparação dos dados (selecção, pré-processamento) é normalmente a fase mais demorada de todo o processo (Feelders A. et a, 2000). 172

201 CAPÍTULO 6. DATA-MINING VISÃO GERAL 6.2. Técnicas de Data-Mining O data-mining utiliza técnicas Descritivas e Preditivas. A descritiva identifica padrões em dados históricos. A preditiva trata do uso de variáveis para predizer valores de outras variáveis. Existem ainda outras técnicas de data-mining, tais como Outliers Detection e Web-Mining. Figura 6.2. Técnicas de Data-Mining Técnicas de Data-Mining Descritivas Preditivas Clustering Associação Análise Sequencial Classificação Regressão Árvores de decisão Regras de indução Redes Neuronais Classificação Nearest Neighbor Classificação e regressão são métodos para a modelação preditiva dos dados. Pretendem ambas construir modelos que permitam prever o valor de uma variável (alvo), tendo conhecimento dos valores de outras variáveis (atributos). Na classificação a variável a prever é categórica e na regressão a variável a prever é quantitativa. Nos métodos preditivos, os algoritmos recebem dados para que os modelos sejam construídos. Uma parte destes dados é utilizada para a construção do modelo propriamente dito. A outra parte é utilizada para validar o modelo. Essa validação consiste na aplicação do modelo à outra parte dos dados, para testar a sua performance. Esse modelo é gerado pelos algoritmos de data-mining, e pode então ser utilizado para efeitos de predição, conforme representado na figura seguinte. 173

202 CAPÍTULO 6. DATA-MINING VISÃO GERAL Figura 6.3. Data-Mining, método preditivo, modelo adaptado (Thearling, 2011) 6.3. Metodologias de Condução de Projecto de Data-Mining Para que um processo de descoberta de conhecimento em base de dados se torne mais fácil de desenvolver e implementar, deverá ser conduzido por uma metodologia. As metodologias mais conhecidas são a CRISP-DM (CRoss-Industry Standard Process for Data Mining) e a SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model, Assessement). Estas duas metodologias são apresentadas nos subcapítulos e respectivamente. Optou-se pela metodologia SEMMA, por disponibilizar um método de fácil compreensão e aplicação, que se considera bastante pragmático. 174

203 CAPÍTULO 6. DATA-MINING VISÃO GERAL Metodologia Crisp-DM A metodologia CRISP-DM, é um padrão de desenvolvimento de projectos de datamining. Divide-se em seis fases: 1) O Estudo do Negócio: Compreender os objectivos do projecto e os seus requisitos do ponto de vista do negócio; 2) Estudo dos Dados: Exploração de dados com vista à sua compreensão; 3) Preparação dos Dados: Selecção dos dados a analisar; limpeza, transformação e (eventual) colocação no formato necessário para a análise de data-mining; 4) Modelação: Selecção do modelo de data-mining a utilizar, aplicação do modelo e ajuste de parâmetros; 5) Avaliação: Análise dos modelos, da sua performance e níveis de confiança; revisão do processo; 6) Desenvolvimento: Disponibilização dos resultados em relatório ou outra forma de fácil consulta /utilização. Figura 6.4. Fases da Metodologia CRISP-DM, adaptado de (Chapman, P., 2000) 175

204 CAPÍTULO 6. DATA-MINING VISÃO GERAL Metodologia SEMMA A metodologia SEMMA foi desenvolvida pelo Instituto SAS (SAS Institute Inc.). Esta organização é líder em serviços e software de business analytics, e o maior vendedor independente no mercado de BI. (SAS, 2011) A metodologia SEMMA, consiste em 5 etapas: 1) Amostragem (Sample): A amostra de dados para a análise deve ser representativa dos dados e suficientemente extensa. Subdivide-se em três conjuntos: Treino (para treino do modelo), Validação (para validação do modelo e prevenção de under ou overfitting) e Teste (para medir a capacidade de generalização do modelo); 2) Exploração (Explore): Análise informal dos dados com vista à sua compreensão. Permite identificar anomalias, padrões que começam a ser visíveis nesta fase, ajuda a definir os atributos relevantes e recorre por exemplo, a gráficos, histogramas e estatísticas; 3) Modificação (Modify): Criar novos atributos (por exemplo, rácios, médias), associar ou modificar atributos da amostra; 4) Modelação (Model): Aplicação dos algoritmos de dataminingseleccionados e ajuste de parâmetros; 5) Avaliação (Assessment): Aplicação do TestSet para avaliar a capacidade de generalização dos modelos, através da selecção dos modelos que melhor reflectem os objectivos da análise e através da selecção dos modelos e parâmetros com melhor performance. Estas etapas distintas, correspondem a um ciclo, em que as tarefas internas podem ser executadas de forma repetida sempre que se verifique necessário. O processo de datamining é iterativo. 176

205 CAPÍTULO 6. DATA-MINING VISÃO GERAL Figura 6.5. Etapas da metodologia SEMMA (Marques, Business Intelligence; Data- Mining: Metodologias de Condução de Projecto, 2011) 177

206 CAPÍTULO 6. DATA-MINING VISÃO GERAL 6.4. Data-Mining na Saúde Os Grupos de Diagnósticos Homogéneos (GDH) são bases de dados com grande volume de dados mas, apesar de todo o seu potencial, têm manifestamente pouco uso. Uma boa caracterização dos pacientes internados em hospitais e identificação de outliers poderia permitir um bom planeamento, melhoria nas previsões e da detecção e rectificação de eventuais anomalias (Freitas, Brazdil, & Pereira, 2005). Apesar das instituições de saúde produzirem um grande volume de dados, estes ainda não são devidamente analisados, compreendidos e explorados. Existe uma grande necessidade na investigação de melhores métodos de análise de dados, bem como a criação de automatismos, com vista a criação de conhecimento. Os dados gerados pelos sistemas de saúde são demasiadamente volumosos e complexos para serem processados e analisados pelos métodos tradicionais. O data-mining proporciona exactamente alguns métodos e a tecnologia para transformação destes dados em informação útil à tomada de decisões (Kob & Tan, 2005). Os diversos métodos de Data-Mining, sejam descritivos ou preditivos, podem ajudar na tarefa de extracção de informação útil no apoio à gestão das instituições de saúde. As ferramentas de data-mining devem ser user-friendly. Técnicas deste tipo podem também ser usadas com o objectivo de melhorar a saúde e o bem estar dos doentes, como é exemplo a aplicação de data-mining para criação de sistemas de diagnóstico, prognóstico de cancro do pulmão, tomada de decisão e formulação de hipóteses (Bath, 2004). Podem também usar-se técnicas de data-mining na redução de custos financeiros e melhoramento da eficiência operacional mantendo um nível elevado de cuidados aos doentes, através por exemplo, do estudo de um GDH com demora média acima de um determinado número de dias (Silver, Su, & Dolins, 2001). 178

207 CAPÍTULO 7. DATA-MINING CASOS DE ESTUDO 7. DATA-MINING CASOS DE ESTUDO Apresentam-se os seguintes casos de estudos: Financiamento: previsão do financiamento pelo Contrato-Programa para os anos de 2011, 2012 e 2013; Diabetes: a influência dos diabetes no tempo de internamento devido a fracturas, em Ortopedia; Cancro: internamentos com proveniência do Distrito de Castelo Branco, onde estão localizadas as Minas da Panasqueira; Procedimentos hospitalares: procedimentos realizados em faixas etárias que anteriormente não se faziam Financiamento Os valores que se apresentam para os anos de 2005 a 2010, são valores calculados pelas regras do Contrato-Programa, conforme apresentado no capítulo 5 subcapítulos Tabela 7.1. Valores calculados pelas regras do Contrato-Programa Anos Valor corresp. Contrato-Programa (A) Com base nestes valores, utilizou-se uma regressão linear na aplicação RapidMiner (ferramenta de Data-Mining open source, utilizada em mais de 40 países (RapidMiner, 179

208 CAPÍTULO 7. DATA-MINING CASOS DE ESTUDO 2011)) para prever os valores de financiamento para 2011 e seguintes. O modelo apresenta-se na figura seguinte. Figura 7.1. Modelo usado no RapidMiner para regressão linear No operador SimpleValidation, é atribuído ao parâmetro split_ratio o valor 0,67, o que se traduz em usar 2/3 da amostra para teste e 1/3 para novos dados; no parâmetro sampling_type opta-se por linear sampling, pois é pretendido que os valores sejam processados pela ordem dos dados, de forma a que o operador utilize os seis primeiros anos (2005 a 2010) para prever os três últimos (2011 a 2013). O operador e os parâmetros referidos apresentam-se na figura seguinte. Figura 7.2. Parâmetros do operador SimpleValidation 180

209 CAPÍTULO 7. DATA-MINING CASOS DE ESTUDO Figura 7.3. Dados usados para criação do modelo de regressão Figura 7.4. Valores a prever data-mining Os coeficientes (e a constante) encontrados para a recta de regressão (visto que neste caso se trata apenas de uma variável independente) são apresentados na figura 7.5. Figura 7.5. Valores da recta linear regression Obtiveram-se os seguintes resultados: Tabela 7.2. Valores preditos para financiamento pelo Contrato-Programa 181

210 CAPÍTULO 7. DATA-MINING CASOS DE ESTUDO Figura 7.6. Representação gráfica da recta de regressão linear y = 7,441, x - 14,812,475, Y3 X3 Os valores preditos, muito possivelmente, não serão os reais, devido em grande parte ao período de recessão que atravessamos. Deve referir-se ainda que os valores de financiamento só serão recebidos na sua totalidade se o Hospital tiver a informação actualizada do SNS e do subsistema a que o doente pertence Diabetes Panorama A Diabetes Mellitus é uma entidade patológica que atinge 171 milhões de pessoas em todo o mundo, prevendo-se 330 milhões de doentes em 2030 (Costa, 2009) Influência dos diabetes no tempo de internamento Para o estudo da influência do diagnóstico secundário Diabetes no tempo de internamento, escolhe-se como amostra os internamentos em Ortopedia com diagnóstico principal Fractura, e observa-se a influência do diagnóstico secundário Diabetes na duração em dias de internamento. 182

211 CAPÍTULO 7. DATA-MINING CASOS DE ESTUDO Figura 7.7. Histograma dos tempos de internamentos com Fracturas em Ortopedia 350 Histogram of dias Spreadsheet2 10v*430c dias = 430*10*normal(x; 10,0302; 11,4173) No of obs dias Figura 7.8. Gráfico Caixa de Bigodes para internamentos em Ortopedia com Fracturas 70 Box Plot of dias Spreadsheet2 10v*430c dias Median = 6 25%-75% = (3, 13) Non-Outlier Range = (1, 28) Outliers Extremes Como se pode verificar graficamente nas figuras acima (histograma e caixa de bigodes), os internamentos com estas características apresentam uma média de 10 dias com mínimo 183

212 CAPÍTULO 7. DATA-MINING CASOS DE ESTUDO de 0 dias e um máximo de 65 dias de duração. 50% dos internamentos têm duração compreendida entre 3 e 13 dias de internamento. Para efectuar o estudo da influência dos diabetes no tempo de internamento, para este caso concreto Fracturas, procedeu-se a várias análises através de diversas técnicas de data-mining. Foram implementados modelos em árvore, Naive Bayes e Redes Neuronais. Destes modelos, verificou-se que o modelo que melhor evidenciava o objectivo - influência da diabetes, como diagnóstico secundário, nos tempos de internamento relativos a Fracturas - era a Rede Neuronal. As Redes Neuronais (Artificial Neural Networks ANN ou NN) são modelos simplificados do sistema nervoso central humano. Uma Rede Neuronal é composta por unidades e cada unidade simula o funcionamento de um neurónio. A actividade de um neurónio é comandada pelos que a ele se ligam, dependendo dos valores de input que o neurónio recebe. As Redes Neuronais são organizadas em camadas de unidades, geralmente 2 ou 3, designadas por input, hidden e output. Os factores de ponderação chamados coeficientes sinápticos, ajustáveis, são colocados entre essas unidades. O treino faz-se por exemplos previamente classificados, alterando estes coeficientes através de um algoritmo tal como, por exemplo, o backpropagation (Marques, Redes Neuronais, 2009). Para este estudo foram considerados os atributos: Diagnóstico Principal (grupo de diagnóstico Fracturas); Grupo Etário; Diagnóstico secundário (S Com Diabetes e N Sem Diabetes) e como alvo a variável Tipo (A- internamentos com duração abaixo 25 % do tempo médio de internamento do diagnóstico principal; B internamentos com duração compreendida entre os 25% e os 75% da média do diagnóstico principal; C internamentos com duração acima dos 75% do tempo médio de internamento do diagnóstico principal). O estudo foi conduzido no ambiente BIDS. 184

213 CAPÍTULO 7. DATA-MINING CASOS DE ESTUDO Figura 7.9. Visão parcial 1 (A e B) da Rede Neuronal através Microsoft Neural Network Viewer ferramenta BIDS SSAS Figura 7.10 Visão parcial 2 (A e B) da Rede Neuronal através Microsoft Neural Network Viewer ferramenta BIDS SSAS 185

214 CAPÍTULO 7. DATA-MINING CASOS DE ESTUDO Figura Visão parcial 1 (A e C) da Rede Neuronal através Microsoft Neural Network Viewer ferramenta BIDS SSAS Figura Visão parcial 2 (A e C) da Rede Neuronal através Microsoft Neural Network Viewer ferramenta BIDS SSAS Conclusões Verifica-se que os Diabetes influenciam o tempo de internamentos em Ortopedia com diagnóstico principal Fracturas. Como se pode ver nas imagens acima, existem mais casos classificados com B (duração média) e C (duração prolongada) de internamentos com Diabetes (Diabetes value S) do que sem Diabetes (Diabetes value N). 186

215 CAPÍTULO 7. DATA-MINING CASOS DE ESTUDO 7.3. Cancro Panorama Em 2030, o cancro vai matar mais de 32 mil portugueses por ano, um aumento de 34,5% em relação aos 24 mil que morrem actualmente por causa desta doença. E todos os anos surgirão quase 56 mil novos casos, mais 12 mil do que agora. A estimativa é da Organização Mundial da Saúde (OMS). As estimativas da OMS baseiam-se nas projecções demográficas. E consideram que nos países em que a esperança de vida é maior e há mais idosos, haverá mais casos de cancro. Em Portugal, o aumento do número de casos será de 12,7% na população abaixo dos 65 e de 40% nos mais velhos. "Até aos quarenta anos há muito poucos casos e depois dispara a partir dos 65", lembra o oncologista Jorge Espírito Santo 10. No entanto, o crescimento deve-se também a uma série de mudanças no estilo de vida, nomeadamente o consumo de tabaco ou o aumento da obesidade, acrescenta. (Jesus, 2010) As Neoplasias podem ser benignas ou malignas, sendo as malignas conhecidas como cancro. Os cancros classificam-se de acordo com o tipo de células avaliado pela anatomia patológica, em: Carcinoma - Tumor maligno que se origina em tecidos que são compostos por células epiteliais, por exemplo, a pele, as glândulas, as mucosas. Aproximadamente 80 por cento dos tumores malignos são carcinomas. Sarcoma - Tumor maligno que tem origem em células que estão em tecidos de ligação, por exemplo ossos, ligamentos, músculos, etc. Leucemia - Vulgarmente conhecida como o cancro no sangue. As pessoas com leucemia apresentam um aumento considerável dos níveis de glóbulos brancos (leucócitos). Neste caso, as células cancerosas circulam no sangue e não há normalmente um tumor propriamente dito. Linfoma - Cancro no sistema linfático. O sistema linfático é uma rede de gânglios e pequenos vasos que existem em todo o nosso corpo e cuja função é a de combater as 10 Presidente do Colégio de Oncologia da Ordem dos Médicos 187

216 CAPÍTULO 7. DATA-MINING CASOS DE ESTUDO infecções. Os dois tipos de linfomas principais são o linfoma de Hodgkin e o linfoma não Hodgkin. Em 1997 a Agência Internacional para Pesquisa contra o Cancro classificou a sílica cristalina como carcinogénio, baseada na evidência suficiente da carcinogenicidade em animais de laboratório e na evidência limitada da carcinogenicidade em humanos. Em 2000, o Programa Toxicológico Nacional dos EUA classificou a sílica como carcinogénio pulmonar, estando ainda por esclarecer os mecanismos patogénicos desta associação e se é necessário existir silicose ou apenas exposição à sílica para o aumento do risco de neoplasia pulmonar. A sílica é um componente major da crusta terrestre, pelo que qualquer ocupação que a perturbe ou exponha o trabalhador ao seu uso, através do processamento de rochas ou areia que a contenham, tem riscos potenciais. As complicações mais habituais da silicose são a infecção por micobactérias tuberculosas e não tuberculosas, doenças do tecido conjuntivo (esclerose sistémica progressiva, artrite reumatóide e lúpus eritematoso sistémico), insuficiência renal crónica, neoplasia pulmonar, DPOC, cor pulmonale, bolhas e pneumotórax espontâneo. (Santos, et al., 2008) Relativamente à história ocupacional, existe correspondência entre as exposições e ocupações referidas e as ocupações mais frequentemente associadas à silicose (apresentadas na figura seguinte), nomeadamente a mineração, a indústria cerâmica, as pedreiras e a abertura de poços. (Santos, et al., 2008) Figura História ocupacional de doentes com diagnóstico principal ou secundário foi de silicose entre 1996 e 2006, internados no serviço de Pneumologia dos HUC (Santos, et al., 2008) 188

217 CAPÍTULO 7. DATA-MINING CASOS DE ESTUDO Minas da Panasqueira No Distrito de Castelo Branco, Concelho da Covilhã, na freguesia de São Francisco de Assis, localiza-se a zona da Mina da Panasqueira, mais concretamente na Vertente Sul da cordilheira montanhosa da Serra da Estrela a uma altitude de cerca de 700 metros, na aldeia de Barroca Grande, a 60 quilómetros a este de Coimbra. (Gama, Torres, Lopes, & Nobre, 2002) Figura Localização geográfica da mina da Panasqueira (Gama, Torres, Lopes, & Nobre, 2002) O Objectivo deste estudo é comprovar maior incidência de Neoplasias nos internamentos de doentes oriundos do Distrito de Castelo Branco. A técnica de data-mining inicialmente explorada foi a Árvore de Decisão, que permite uma representação simples e facilmente compreensível do conhecimento. O dataset é constituído por três atributos: Sexo; Faixa Etária e Distrito, com label = S para internamento com diagnóstico principal Neoplasia e label = N para internamentos com diagnóstico principal diferente de Neoplasia. A amostra contempla todos os internamentos de 2000 a Os resultados obtidos mostram como primeiro factor determinante a faixa etária (45-64 e 65-74) e como segundo a localização geográfica (em geral). Representado na figura abaixo. 189

218 CAPÍTULO 7. DATA-MINING CASOS DE ESTUDO Figura Representação gráfica do algoritmo do Microsoft Decision Trees Figura Legenda da representação gráfica do algoritmo do Microsoft Decision Trees 190

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