ABSTRACT
O presente trabalho avaliou a eficiência produtiva de 112 hospitais conveniados ao Sistema Único de Saúde (SUS) no Estado de Santa Catarina, Brasil, com o objetivo de verificar quais são os hospitais eficientes quanto ao aproveitamento de seus recursos. Os dados do estudo são de 2003, obtidos por meio do Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH-SUS). Aplicou-se a abordagem DEA (Data Envelopment Analysis) para retornos variáveis às mudanças na escala de produção (modelo DEA-BCC). A abordagem preconizou a avaliação de hospitais gerais com características de especificidade semelhantes. Os resultados do estudo indicaram 23 hospitais eficientes, além de apontar as metas eficientes de produção para cada unidade avaliada. De acordo com o modelo empírico definido, o número de internações com altas poderia ser aumentado em 15 por cento de acordo com o modelo DEA orientado para expansão da produção. Quando se aplica o modelo DEA orientado para a redução de insumos, o número de médicos, técnicos de enfermagem e auxiliares de enfermagem poderia ser reduzido em 25 por cento, o número de leitos em 17 por cento e o valor de AIH em 13 por cento para a rede hospitalar em estudo.
This study evaluated the productive efficiency of 112 hospitals under the Unified National Health System (SUS) in the State of Santa Catarina, Brazil. The objective was to verify which hospitals apply the available resources efficiently. The research was based on data from 2003 collected from the SUS Hospital Data System (SIH-SUS). Data Envelopment Analysis (DEA) was applied under the assumption of variable returns to scale. The study focused exclusively on general hospitals with similar characteristics in terms of size and specialization. The results identified 23 efficient hospitals and efficiency targets for each hospital. According to the empirical model, the number of hospitalizations with discharges could be increased by 15 percent. Application of an input reduction model would result in savings of 25 percent on human resources (physicians and nurse technicians), 17 percent on hospital beds, and 13 percent on admissions costs for the overall hospital system.