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1.
BJHE - Brazilian Journal of Health Economics ; 14(Suplemento 1)Fevereiro/2022.
Article in English | LILACS-Express | LILACS | ID: biblio-1366677

ABSTRACT

Objective: To identify and characterize the Brazilians' establishments managed by the Social Health Organizations (OSS). Methods: The identification of these establishments was carried out through primary research on four search procedures on the websites of the health departments of the states and municipalities, and consultation on the websites of the OSS and in the Survey of Basic Municipal Information of the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE) in 2018. A descriptive analysis of the establishments managed by OSS was carried out comparing with the AD according to hospital indicators. Results: The OSS are concentrated mainly in the Southeast and South of the country, with 69% of these establishments are being managed by 20 social responsibility organizations. The establishments managed by OSS are concentrated mainly in the Southeast and South of the country, with 69% of these establishments managed by 20 OSS. The characterization of the hospitals shows that the OSS has a better performance than DA; however, the difference decreases as the size increases. Larger hospitals performed better than other sizes, and this is where the highest proportion of OSS is concentrated among hospitals. Conclusion: This is the first work that surveys the OSS at the national level. This list of OSS is an important tool for planning, monitoring, and organizing the structure of service provision in public health in Brazil. The results found demonstrate the need to organize an administrative database that allows a temporal monitoring of the establishments.

2.
J. bras. econ. saúde (Impr.) ; 14(Suplemento 1)Fevereiro/2022.
Article in Portuguese | LILACS, ECOS | ID: biblio-1363030

ABSTRACT

Objetivo: Identificar e caracterizar os estabelecimentos geridos por Organizações Sociais de Saúde (OSSs) no Brasil. Métodos: A identificação desses estabelecimentos foi realizada mediante quatro procedimentos de busca por meio de pesquisa primária nos sítios das secretarias de saúde dos estados e dos municípios e consulta nos sítios das OSS e na Pesquisa de Informações Básicas Municipais do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), em 2018. Foi realizada uma análise descritiva dos estabelecimentos geridos por OSS comparando com as Administrações Diretas (ADs) segundo indicadores hospitalares. Resultados: Os estabelecimentos geridos por OSSs estão concentrados principalmente no Sudeste e no Sul do país, e 69% desses estabelecimentos são geridos por 20 OSSs. As OSSs estão mais presentes em hospitais-dia, seguidos de prontos atendimentos e de hospitais. A caracterização dos hospitais mostrou que aqueles administrados por OSSs apresentam melhor desempenho; contudo as diferenças diminuem à medida que se aumenta o porte do serviço. Os hospitais de maior porte apresentaram melhor desempenho em relação aos demais e é onde está concentrada a maior proporção de OSSs entre os hospitais. Conclusão: Este é o primeiro trabalho que faz uma identificação das OSSs em nível nacional. Essa listagem das OSSs é um instrumento importante de planejamento, monitoramento e organização da estrutura de oferta de serviços no Sistema Único de Saúde (SUS). Os resultados encontrados demonstram a necessidade de organização de uma base de dados administrativa que permita um acompanhamento do desempenho dos estabelecimentos no tempo.


Objective: To identify and characterize the Brazilians' establishments managed by the Social Health Organizations (OSS). Methods: The identification of these establishments was carried out through primary research on four search procedures on the websites of the health departments of the states and municipalities, and consultation on the websites of the OSS and in the Survey of Basic Municipal Information of the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE) in 2018. A descriptive analysis of the establishments managed by OSS was carried out comparing with the AD according to hospital indicators. Results: The OSS are concentrated mainly in the Southeast and South of the country, with 69% of these establishments are being managed by 20 social responsibility organizations. The establishments managed by OSS are concentrated mainly in the Southeast and South of the country, with 69% of these establishments managed by 20 OSS. The characterization of the hospitals shows that the OSS has a better performance than DA; however, the difference decreases as the size increases. Larger hospitals performed better than other sizes, and this is where the highest proportion of OSS is concentrated among hospitals. Conclusion: This is the first work that surveys the OSS at the national level. This list of OSS is an important tool for planning, monitoring, and organizing the structure of service provision in public health in Brazil. The results found demonstrate the need to organize an administrative database that allows a temporal monitoring of the establishments.


Subject(s)
Health Services Administration , Health Status Indicators , Public-Private Sector Partnerships , Hospital Administration
3.
Rev. saúde pública (Online) ; 54: 81, 2020. tab, graf
Article in English | BBO, LILACS | ID: biblio-1127245

ABSTRACT

ABSTRACT OBJECTIVE To characterize the organization of Brazilian general hospitals that provide services to the Unified Health System using indicators that describe the main dimensions of hospital care. METHODS A 2015 cross-sectional observational study, comprising the range of general hospitals that serve the Unified Health System. We constructed the hospital indicators from two national administrative databases: the National Registry of Health Facilities and the Hospital Information System of the Unified Health System. The indicators include the main dimensions associated with hospital care: public-private mix, production, production factors, performance, quality, case-mix and geographic coverage. Latent class analysis of indicators with bootstrapping was used to identify hospital profiles. RESULTS We identified three profiles, with hospital size being the variable with the highest degree of belonging. Small hospitals show low occupancy rates (21.36%) and high participation of hospitalizations that could have been solved with outpatient care, besides attending only medium complexity cases. They receive few non-residents, indicating that they are mainly dedicated to the local population. Medium-sized hospitals are more similar to small-sized ones: about 100% of the visits are of medium complexity, low occupancy rate (45.81%), high rate of hospitalizations for primary care sensitive conditions (17.10%) and relative importance in the healthcare provision of non-residents (26%). Large hospitals provide high complexity care, have an average occupancy rate of 64.73% and show greater geographical coverage. CONCLUSIONS The indicators point to three hospital profiles, characterized mainly by the production scale. Small hospitals show low performance, suggesting the need to reorganize hospital care provision, especially at the municipal level. The set of proposed indicators includes the main dimensions of hospital care, providing a tool that can help to plan and continuously monitor the hospital network of the Unified Health System.


RESUMO OBJETIVO Caracterizar a organização dos hospitais gerais brasileiros que prestam serviço ao Sistema Único de Saúde por meio de indicadores que descrevem as principais dimensões do cuidado hospitalar. MÉTODOS Estudo observacional transversal para o ano de 2015, compreendendo o universo dos hospitais gerais que atendem o Sistema Único de Saúde. Os indicadores hospitalares foram construídos a partir de duas bases de dados administrativos nacionais: o Cadastro Nacional de Estabelecimento de Saúde e o Sistema de Informações Hospitalares do Sistema Único de Saúde. Os indicadores contemplam as principais dimensões associadas ao cuidado hospitalar: mix público-privado, produção, fatores de produção, desempenho, qualidade, case-mix e abrangência geográfica. A análise de classes latentes dos indicadores com implementação do bootstrapping foi utilizada para a identificação dos perfis hospitalares. RESULTADOS Foram identificados três perfis, sendo porte hospitalar a variável com grau de pertencimento mais elevado. Os hospitais pequenos apresentam baixas taxas de ocupação (21,36%) e elevada participação de internações que poderiam ter sido solucionadas com cuidado ambulatorial, além de atenderem somente a média complexidade. Recebem poucos não residentes, indicando que estão dedicados praticamente à população local. Os hospitais de médio porte se assemelham mais aos de pequeno porte: cerca de 100% dos atendimentos são de média complexidade, baixa taxa de ocupação (45,81%), elevada taxa de internações por condições sensíveis à atenção primária (17,10%) e relativa importância no atendimento de não residentes (26%). Os hospitais grandes realizam os atendimentos de alta complexidade, têm taxa de ocupação média de 64,73% e apresentam maior abrangência geográfica. CONCLUSÕES Os indicadores apontam três perfis de hospitais, caracterizados principalmente pela escala de produção. Os hospitais de pequeno porte apresentam baixa performance, sugerindo a necessidade de reorganização da oferta do cuidado hospitalar, principalmente no nível municipal. O conjunto dos indicadores propostos inclui as principais dimensões do cuidado hospitalar, fornecendo uma ferramenta que pode ser utilizada no planejamento e monitoramento contínuo da rede hospitalar do Sistema Único de Saúde.


Subject(s)
Humans , Bed Occupancy/statistics & numerical data , Delivery of Health Care/organization & administration , Hospitalization/statistics & numerical data , Hospitals, General/organization & administration , Brazil , Cross-Sectional Studies
4.
Cad. Saúde Pública (Online) ; 36(6): e00115320, 2020. graf
Article in Portuguese | LILACS | ID: biblio-1100969

ABSTRACT

O objetivo deste estudo é analisar a pressão sobre o sistema de saúde no Brasil decorrente da demanda adicional gerada pela COVID-19. Para tanto, foi realizado um conjunto de simulações para estimar a demanda de leitos gerais (microrregiões de saúde), leitos de UTI e equipamentos de ventilação assistida (macrorregiões de saúde) em diferentes cenários, para intensidade (taxas de infecção equivalentes a 0,01, 0,1 e 1 caso por 100 habitantes) e horizontes temporais (1, 3 e 6 meses). Os resultados evidenciam uma situação crítica do sistema para atender essa demanda potencial, uma vez que diversas microrregiões e macrorregiões de saúde operariam além de sua capacidade, comprometendo o atendimento a pacientes principalmente aqueles com sintomas mais severos. O estudo apresenta três mensagens relevantes. Em primeiro lugar, é necessário reduzir a velocidade de propagação da COVID-19 na população brasileira, permitindo um tempo maior para a reorganização da oferta e aliviando a pressão sobre o sistema de saúde. Segundo, é necessário expandir o número de leitos disponíveis. Ainda que o setor privado contribua para amortecer o déficit de demanda, a oferta conjunta dos dois setores não seria suficiente em várias macrorregiões. A construção de hospitais de campanha é importante, tanto em locais onde historicamente há vazios assistenciais como também naqueles onde já se observa uma pressão do lado da demanda. A terceira mensagem diz respeito à organização regionalizada dos serviços de saúde que, apesar de adequada em situações de demanda usual, em momentos de pandemia este desenho implica desafios adicionais, especialmente se a distância que o paciente tiver de percorrer for muito grande.


El objetivo de este estudio es analizar la presión sobre el sistema de salud brasileño, ocasionada por la demanda adicional de camas hospitalarias y equipos de ventilación mecánica, generada por el COVID-19. Para tal fin, se realizó un conjunto de simulaciones, con el fin de estimar la demanda de camas generales (microrregiones de salud), camas de UTI y equipamientos de ventilación asistida (macrorregiones de salud) en diferentes escenarios, según la intensidad (tasas de infección equivalentes a 0,01, 0,1 y 1 caso por 100 habitantes) y horizontes temporales (1, 3 y 6 meses). Los resultados evidencian una situación crítica del sistema para atender esa demanda potencial, ya que diversas microrregiones y macrorregiones de salud operarían más allá de su capacidad, comprometiendo la atención a pacientes principalmente aquellos con los síntomas más graves. El estudio presenta tres mensajes relevantes. En primer lugar, es necesario reducir la velocidad de propagación del COVID-19 en la población brasileña, permitiendo un tiempo mayor para la reorganización de la oferta y aliviando la presión sobre el sistema de salud. En segundo lugar, es necesario expandir el número de camas disponibles. A pesar de que el sector privado contribuya a amortiguar el déficit de demanda, la oferta conjunta de los dos sectores no sería suficiente en varias macrorregiones. La construcción de hospitales de campaña es importante, tanto en lugares donde históricamente existen lagunas asistenciales, como también en aquellos donde ya se observa una presión por parte de la demanda. El tercer mensaje se refiere a la organización por regiones de los servicios de salud que, a pesar de ser adecuada en situaciones de demanda habitual, en momentos de pandemia, este diseño implica desafíos adicionales, especialmente si la distancia que el paciente tuviera que recorrer fuera muy lejana.


This study aims to analyze the pressure on the Brazilian health system from the additional demand created by COVID-19. The authors performed a series of simulations to estimate the demand for hospital beds (health micro-regions) as well as to ICU beds, and mechanical ventilators (health macro-regions) under different scenarios of intensity (infection rates equivalent to 0.01, 0.1, and 1 case por 100 inhabitants) and time horizons (1, 3, and 6 months). The results reveal a critical situation in the system for meeting this potential demand, with numerous health micro-regions and macro-regions operating beyond their capacity, compromising the care for patients, especially those with more severe symptoms. The study presents three relevant messages. First, it is necessary to slow the spread of COVID-19 in the Brazilian population, allowing more time for the reorganization of the supply and relieve the pressure on the health system. Second, the expansion of the number of available beds will be the key. Even if the private sector helps offset the deficit, the combined supply from the two sectors (public and private) would be insufficient in various macro-regions. The construction of field hospitals is important, both in places with a history of "hospital deserts" and in those already pressured by demand. The third message involves the regionalized organization of health services, whose design may be adequate in situations of routine demand, but which suffer additional challenges during pandemics, especially if patients have to travel long distances to receive care.


Subject(s)
Humans , Pneumonia, Viral/epidemiology , Ventilators, Mechanical/supply & distribution , Coronavirus Infections/epidemiology , Betacoronavirus , Health Services Needs and Demand/statistics & numerical data , Hospital Bed Capacity/statistics & numerical data , Intensive Care Units/supply & distribution , Pneumonia, Viral/prevention & control , Brazil/epidemiology , Public Sector/statistics & numerical data , Private Sector/statistics & numerical data , Coronavirus Infections/prevention & control , Pandemics/prevention & control , SARS-CoV-2 , COVID-19
5.
Cad. saúde pública ; 22(5): 1079-1088, maio 2006. tab
Article in Portuguese | LILACS | ID: lil-426325

ABSTRACT

O objetivo deste estudo foi analisar o impacto de variacões na mortalidade por idade e causas sobre os ganhos na esperanca de vida ao nascer, em Santa Catarina, Brasil, nos anos 90. Foram utilizados dados do Sistema de Informacões sobre Mortalidade (SIM) para os triênios 1989/1990/1991 e 1998/1999/2000. Calculou-se taxas de mortalidade infantil e taxas específicas para indivíduos de 1 ano ou mais, por sexo e causas de morte. Aplicou-se, ainda, o método de Pollard, que desagregou as contribuicões da mortalidade por causas e idades para a variacão da esperanca de vida ao nascer. Os grupos de idade que mais contribuíram para o aumento da esperanca de vida ao nascer foram o de 0 a 1 ano e o de 70 anos e mais. As causas de morte que mais contribuíram para esse aumento foram as crônico-degenerativas, como circulatórias, nas idades acima de 35 anos, e as afeccões neonatais, no primeiro ano de idade. Finalmente, merece atencão a elevada proporcão de óbitos por causas mal definidas, o que indica que a verdadeira estrutura de causas de morte no estado é desconhecida.


Subject(s)
Humans , Infant, Newborn , Life Expectancy , Infant Mortality , Cause of Death , Information Systems
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