Os determinantes das internações por tuberculose em Ribeirão Preto: uma abordagem geoecológica
Determinants of hospitalizations by tuberculosis in Ribeirão Preto: a geoecological approach
Publication year: 2017
Theses and dissertations in Portugués presented to the Universidade de São Paulo. Escola de Enfermagem de Ribeirão Preto to obtain the academic title of Doutor. Leader: Arcêncio, Ricardo Alexandre
A tuberculose (TB) ainda se destaca como uma emergência global, apresentando elevada magnitude, transcendência e vulnerabilidade. Assim, objetivou-se investigar os determinantes das internações por tuberculose e sua distribuição espacial e tendência temporal. Estudo ecológico, cujos dados primários foram obtidos a partir de entrevistas com os profissionais da saúde da Atenção Primária à Saúde (APS) no ano de 2014 e os dados secundários das internações por TB entre 2006 e 2015 registrados no Sistema de Informação Hospitalar do Sistema Único de Saúde (SIH/SUS). Além disso, recorreu-se ao Índice Paulista de Vulnerabilidade Social - versão 2010 para mensurar a vulnerabilidade social nos territórios. Procedeu-se inicialmente às análises dos dados por meio da estatística descritiva, realizadas no Statistica 12.0. Para análise espacial realizou-se a geocodificação das internações no TerraView versão 4.2.2. Considerou-se como unidades de análise as 46 áreas de abrangência da APS, classificadas segundo suas modalidades. Estimou-se a taxa bruta e bayesiana empírica das internações evitáveis por TB, sendo suavizada pelo Método Bayesiano Empírico. Recorreu-se, ainda, à regressão linear múltipla pelo método dos mínimos quadrados e à regressão espacial para verificar a relação de dependência espacial das internações evitáveis por TB com a capacidade da APS de coordenar as Redes de Atenção à Saúde (RAS) e ao Índice de Vulnerabilidade Social. Mapas coropléticos foram construídos no ArcGis 10.2. Das 46 unidades de APS, apenas cinco foram classificadas na condição regular para coordenar as RAS. Em relação aos atributos, nenhuma das áreas foi classificada na condição insatisfatória e apenas uma, na condição ótima. Na modelagem espacial, não se observaram atributos que fossem significativamente relacionados às internações evitáveis por TB. Foram identificados 265 casos de internações evitáveis por TB. As taxas variaram de 1,24 a 10,66 internações por TB por 100.000 habitantes/ano. O Distrito Norte apresentou as taxas mais altas (> 6,57); os Distritos Sul, Oeste e Norte apresentaram taxas moderadas (3,70 - 6,56); os Distritos Leste e Central apresentaram as taxas mais baixas (< 3,69). Houve uma maior concentração de internações em regiões mais densas e entre os anos de 2008 a 2009 e 2014 a 2015. Referente ao IVS, os Distritos Sul, Leste, Oeste e Central foram classificados em sua maioria no Grupo 2 (vulnerabilidade muito baixa); os Distritos Norte e Oeste, no Grupo 3 (vulnerabilidade baixa) e uma área foi classificada com vulnerabilidade muito alta (Distrito Norte). Na modelagem espacial também não se observou relação estatisticamente significativa do IVS com as internações evitáveis por TB. O estudo, identificou as áreas da APS mais deficientes quanto à coordenação das RAS e cartografou as áreas mais vulneráveis às internações por TB, possibilitando à gestão local um planejamento em saúde mais direcionado àqueles grupos mais vulneráveis, a fim de diminuir o número de internações evitáveis e injustas e avançar na melhoria da qualidade e fortalecimento de um sistema de saúde orientado pela APS sob a conformação de Redes
Tuberculosis (TB) still stands as a global emergency and presents high magnitude, transcendence and vulnerability. Thus, the aim was to investigate determinants of tuberculosis hospitalizations, their spatial distribution and temporal trend. An ecological study whose primary data were obtained from interviews with Primary Health Care (PHC) professionals in the year 2014 and secondary data of hospitalizations for TB were collected between 2006 and 2015 and recorded in the Hospital Information System of the Health Unique System (SIH/SUS). Also, it was possible to use the Paulista Social Vulnerability Index, 2010 version, to measure social vulnerability in the territories. Initially, data analyses were carried out through descriptive statistics and performed by Statistica 12.0. For spatial analysis, it was carried out hospitalizations geocoding through TerraView, version 4.2.2. The 46 areas covered by the APS were considered as analyses units and classified according to their modalities. It was possible to estimate the gross and empirical Bayesian rate of avoidable hospitalizations by TB and smoothed by the Bayesian Empiric Method. It was also used the multiple linear regression through the method of least squares and spatial regression to verify the spatial dependence relation of avoidable hospitalizations by TB, with the APS capacity to coordinate the Health Care Networks (RAS) and Index of Social vulnerability. Coropletic maps were constructed in the ArcGis 10.2. Of a total of 46 APS, only five were classified in the regular condition to coordinate the RAS. Regarding the attributes, none of the areas was classified as unsatisfactory condition and only one of them was categorized in the optimal condition. In the spatial modeling, there were no attributes significantly related to avoidable hospitalizations for TB. A total of 265 cases of preventable hospitalizations for TB were identified. Rates ranged from 1.24 to 10.66 hospitalizations for TB per 100,000 inhabitants a year. The Northern District had the highest rates (> 6.57); The South, West and North Districts presented reasonable rates (3.70 - 6.56); The Eastern and Central Districts had the lowest rates (<3.69). There was a greater concentration of hospitalizations in denser regions between the years 2008-2009 and 2014-2015. Regarding the IVS, South, East, West and Central Districts were classified mostly in the Group 2 (very low vulnerability). North and West Districts in Group 3 (low vulnerability) and one area was ranked with very high vulnerability (Northern District). In the spatial modeling, there was no statistically significant relationship between the IVS and avoidable hospitalizations for TB. The study identified the most deficient areas of APS in the coordination of RAS and mapped the most vulnerable areas to hospitalizations for TB. Thus, it was possible for the local management to plan a health care more targeted to the most vulnerable groups to reduce the number of avoidable and unjust hospitalizations and advance in quality and strengthening improvement of a health system oriented to the APS, under the formation of Networks