Predição de visitas domiciliares na atenção primária
Introdução: Espera-se, nos próximos anos, um novo perfil de demanda para o Sistema Único de Saúde em consequência do envelhecimento populacional e do aumento da prevalência de doenças crônicas. Diante disso, faz-se necessário o uso de ferramentas para estimar a demanda futura por serviços...
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| Format: | Book |
| Published: |
Sociedade Brasileira de Medicina de Família e Comunidade,
2022-10-01T00:00:00Z.
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| Summary: | Introdução: Espera-se, nos próximos anos, um novo perfil de demanda para o Sistema Único de Saúde em consequência do envelhecimento populacional e do aumento da prevalência de doenças crônicas. Diante disso, faz-se necessário o uso de ferramentas para estimar a demanda futura por serviços. Modelos para a análise de séries temporais como o Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) podem auxiliar. Objetivo: Estimar a demanda por visitas domiciliares na Atenção Primária à Saúde (APS) do Sistema Único de Saúde, em Florianópolis (SC). Métodos: Estudo ecológico de séries temporais que utilizou o ARIMA para projeções. Adotaram-se as visitas domiciliares realizadas pela APS, registradas do prontuário eletrônico da Secretaria de Saúde do município, de janeiro de 2015 a fevereiro de 2019. As projeções dos 20 meses seguintes foram realizadas para o município e para cada um de seus 49 Centros de Saúde. Resultados: A previsão aponta, em agosto de 2019, a máxima de 702 visitas, seguida de queda para 573 visitas em dezembro de 2019 e posterior recuperação, com estimativa de 632 para outubro de 2020. A previsão para cada Centro de Saúde indicou variações na demanda entre unidades com o mesmo número de equipes de Saúde da Família (ESF), entre 11,3 e 1,3 visitas/ESF, no 20o mês. Conclusões: O ARIMA possibilitou a realização das projeções de visitas domiciliares no município, indicando queda na demanda de visitas domiciliares. O método pode ser de grande valia para a projeção de outras demandas no mesmo município ou em outros que possuam dados de série histórica. Estudos futuros podem expandir a análise nesse sentido, bem como comparar o ARIMA com modelos como a suavização exponencial. |
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| Item Description: | 10.5712/rbmfc17(44)3012 1809-5909 2179-7994 |