Modelando a acessibilidade a serviços de saúde através de redes neurais artificiais / Modeling health services accessibility by means of artificial neural networks

RESUMO

Este artigo estuda a modelagem das distâncias percorridas por pacientes internados em unidades de saúde públicas no Município do Rio de Janeiro, através de RNAs e Regressäo Logística. As variáveis utilizadas como preditoras foram idade, leito, renda média do bairro de residência, e renda média dos bairros de localizaçäo dos hospitais; e a variável de saída as distâncias "reais" (considerando a malha viária). Foram analisados 8618 pacientes referentes ao capítulo do CID gravidez, parto e puerpério, obtidos de dados de Sistema de Informaçäo hospitalar (SIH-SUS), 1996. A partir do Código de Endereçamento Postal (CEP) da moradia do paciente, foi identificado o bairro e seu centróide e a Unidade de Saúde (destino), obtendo-se as coordenadas geográficas de destino e origem. Através delas foram calculadas as distâncias "reais" referentes aos deslocamentos dos pacientes. Os resultados indicaram serem as redes neurais capazes de, em 91 por cento dos casos, prever as distâncias percorridas pelos pacientes (dicotomizada como menor ou igual a 3km e maior que 3 km). Na regressäo logística esse valor foi 69,1 por cento. Na regressäo, apenas as variáveis leito e renda dos hospitais foram estatisticamente significativas (p=0,05). O método RNA apresentou resultados claramente superiores à regressäo logística, o que, possivelmente, explica-se devido às características näo lineares do problema.