O uso da Análise Envoltória de Dados (DEA) para avaliação de hospitais universitários brasileiros / The use of Data Envelopment Analysis (DEA) for Brazilian teaching hospitals´ evaluation

RESUMO

De modo a demonstrar como a modelagem por Análise Envoltória de Dados (DEA) permite aferir o desempenho dos hospitais e subsidiar a avaliação da implantação da Política de Reestruturação dos Hospitais de Ensino, desenvolve-se um estudo de caso com os 31 hospitais gerais pertencentes a universidades federais brasileiras. Consideram-se indicadores de assistência, ensino e pesquisa e utiliza-se o programa IDEAL (Interactive Data Envelopment Analysis Laboratory) como ferramenta de avaliação de desempenho. O IDEAL, desenvolvido no país, é o único no mundo capaz de prover a visualização tridimensional da fronteira de produtividade, facilitando a análise exploratória e escolha das variáveis pertinentes, assim como a compreensão dos resultados do modelo (multiplicador e envelope) pelo especialista e decisor. A título de exemplo, é apresentado o benchmark dos hospitais universitários por meio de indicadores de resultado (outputs), que consideram as diferenças estruturais e/ou as demandas regionais (inputs). A modelagem também permite indicar as mudanças necessárias para as unidades ineficientes (alterações nos vetores de inputs e/ou outputs) e gerar recomendações sobre a distribuição dos recursos públicos baseada em qualidade/eficiência.

ABSTRACT

In order to demonstrate how DEA modeling can be helpful for hospital performance assessments conducted in compliance with Brazil's Teaching Hospital Policy, a case study is presented of 31 general hospitals linked to Federal Universities. It considers data on assistance, teaching and research and the use of the IDEAL (Interactive Data Envelopment Analysis Laboratory) software as a tool for assessing their efficiency. Developed in Brazil, this unique software provides a three-dimensional view of the productivity frontier, for easier exploratory analyses and selection of pertinent variables, with a better understanding of the outputs of the model (multiplier and envelope) for specialists and decision-makers. As an example, a University Hospital benchmark is presented through outputs that take structural and regional input differences into consideration. This modeling also indicates the changes required in the inefficient units (alterations to input and/or /output vectors), setting forth recommendations on public financing based on quality/efficiency.