Sistema de informações sobre orçamentos públicos em saúde: confiabilidade e uso das informações na construção de um perfil dos municípios brasileiros / System of information on public budgets in health: reliability and use of the information in the construction of a profile of the Brazilian cities

RESUMO

(...) Este estudo é uma contribuição para a compreensão da relação entre condições de saúde dos municípios brasileiros e aspectos de financiamento do setor saúde, utilizando o banco de dados do Sistema de Informações sobre Orçamentos Públicos em Saúde (SIOPS). Seu principal objetivo é a coleta e a sistematização de informações sobre as receitas totais e despesas com ações e serviços públicos de saúde das três esferas de governo, fornecendo subsídios aos gestores e à sociedade para o planejamento e acompanhamento dos gastos públicos em saúde, conforme prevê as Leis que regulamentam os princípios do Sistema Único de Saúde (Lei 8.080/90 e Lei 8.142/90). Com o processo de descentralização determinado pelo SUS, os municípios vêm assumindo maiores responsabilidades e maior participação na composição da despesa total com saúde. O acompanhamento e fiscalização dos gastos no âmbito municipal se tornam, então, essenciais para a construção do SUS, sendo o objeto deste estudo. Os resultados são apresentados em 2 artigos. O 1º é uma validação do SIOPS, comparando seus dados com duas outras fontes de dados de âmbito nacional: o Fundo Nacional de Saúde e a Secretaria do Tesouro Nacional, para os anos de 2001 e 2002, utilizando correlação intraclasse. A maioria das variáveis registradas no SIOPS apresentaram alta concordância com as outras fontes de dados, aumentando de 2001 para 2002. O 2° artigo é uma classificação multivariada utilizando dados sócio-demográficos (...) epidemiológicos (...) indicadores de atenção básica e financeiros (...) para 2.922 municípios com informações completas. Utilizou-se análise de componentes principais para selecionar as seis co-variáveis não correlacionadas. Para a classificação multivariada, o algoritmo k-means foi utilizado gerando quatro diferentes classes, caracterizadas por: classe do tipo “A” – a maior, com 1.387 municípios e o menor gasto médio com saúde por habitante e maior dependência para a área de saúde de outras esferas de governo: “B” (496 municípios), com pequeno aumento dos gastos per capita e pequena diferença na dependência para a área de saúde em relação à classe “A”, entretanto apresentando maiores taxas de internação por infecção respiratória e melhores indicadores sócio-demográficos; as classes do tipo “C” e “D”, com melhores indicadores de saúde e sócio-demográficos, diferem apenas pelo total de gastos com saúde, bastantes superiores na última.