[Factors associated with hospitalizations for primary care-sensitive conditions in Brazil: an ecological studyFactores asociados a las hospitalizaciones infantiles por afecciones que podrían tratarse en la atención primaria en Brasil: estudio ecológico].

Objective: To investigate whether structural aspects of primary care units (PCUs) and the work processes of primary care teams are associated with the rate of hospitalizations for primary care-sensitive conditions (HPCSC) in children younger than 5 years of age in Brazil. Method: For this longitudinal ecological study, secondary data were obtained from the Brazilian Hospital Information System and from three cycles of the National Program for Access and Quality Improvement in Primary Care (PMAQ-AB) (2012, 2014, 2017/2018). The analysis included 42 916 PCUs. A multilevel random intercept model with fixed slope was used. In the first level, the outcome (HPCSC rates) and explanatory variables (structure and process indicators) aggregated by PCU were analyzed. Social determinants (represented by a stratification criterion combining municipality population and health care management indicators) were entered in the second level. The t test with Bonferroni correction was used to compare indicator means between regions, and multilevel linear regression was used to estimate the correlation coefficients.
Results: The HPCSC rate in children younger than 5 years was 62.78/100 thousand population per estimated PCU coverage area. A direct association with the outcome was observed for: participation in one or more PMAQ-AB cycles; team planning; special hours; dedicated pediatric care area; and availability of vaccines. Equipment, materials, supplies, and being a small or medium-size municipality were inversely associated with HPCSC. Conclusions: HPCSC rates in children below 5 years of age may potentially be reduced through improvements in PCU structure and process indicators and in municipal social determinants.

As internações por condições sensíveis à atenção primária (ICSAP) são hospitalizações que podem ser evitadas por ações efetivas da atenção primária à saúde (APS). As ICSAP constituem um importante indicador da qualidade do desempenho e do impacto da APS na saúde da população, sendo importante sua análise por faixa etária (1).

No Brasil, para uniformizar o entendimento sobre quais condições podem ser consideradas ICSAP, foi elaborada uma lista brasileira de ICSAP (2), que registra doenças preveníveis por imunizações, doenças infecciosas, congênitas e crônicas. Em brasileiros menores de 5 anos, um grupo de grande suscetibilidade a doenças e agravos (1, 3), as principais causas de ICSAP são gastroenterites, pneumonias e asma (4). Várias pesquisas buscaram avaliar a APS a partir do indicador de ICSAP, especialmente nessa faixa etária (1, 3-14), porém poucos estudos realizaram análises no âmbito nacional (1, 3, 10, 13, 14). Apenas um estudo utilizou dados do Programa Nacional de Melhoria do Acesso e da Qualidade da Atenção Básica (PMAQ-AB), buscando identificar a associação entre a estrutura das unidades básicas de saúde (UBS) e a taxa de ICSAP (13).

O PMAQ-AB foi uma estratégia do governo brasileiro para fortalecer a APS no Sistema Único de Saúde (SUS), objetivando ampliar o acesso da população e melhorar a qualidade da APS, com monitoramento e avaliação por um padrão que permite comparação em níveis nacional, regional e local. Além de ampliar o acesso, a estratégia pode ampliar a transparência e a efetividade das ações governamentais com foco na APS (15). Não foram identificadas pesquisas brasileiras e internacionais que analisassem a relação entre os atributos dos serviços de saúde e as ICSAP no contexto da atenção infantil, especialmente com utilização de medidas de desfechos agregadas às unidades mais granulares da APS (UBS ou equipes).

Para o preenchimento dessa lacuna, o presente estudo, de abrangência nacional, analisou a associação entre a qualidade do cuidado da APS, medida pelo PMAQ-AB, e as ICSAP em crianças de zero a 5 anos. Assim, com base na tríade de Donabedian (16) (estrutura, processo e resultados) e nos atributos da APS, definidos por Starfield (17), o objetivo deste estudo foi identificar a associação da estrutura das UBS e do processo de trabalho das equipes de APS com determinantes sociais e taxas de ICSAP em menores de 5 anos.

MATERIAIS E MÉTODOS

Realizou-se um estudo longitudinal ecológico, nacional, que utilizou dados secundários do Sistema de Informações Hospitalares (SIH), do censo demográfico de 2010 do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), da estratificação dos municípios brasileiros elaborada por Calvo et al. (18) e dos três ciclos do PMAQ-AB (2012, 2014 e 2017/2018). Os dados das internações foram extraídos do SIH, selecionando-se internações de menores de 5 anos ocorridas nos anos de 2012, 2014 e 2017. As internações precisavam conter, na autorização de internação hospitalar (AIH), os códigos da Décima Revisão da Classificação Internacional de Doenças (CID-10) elencados na lista brasileira de ICSAP (2) e o código de endereçamento postal (CEP) da moradia da criança internada. Os dados do censo demográfico de 2010 foram obtidos junto ao IBGE para especificação dos setores censitários e do contingente populacional.

Foi utilizado como proxy do efeito de determinantes sociais em saúde o critério de estratificação dos municípios proposto por Calvo et al. (18). A definição das categorias considera o porte populacional do município e cinco indicadores que influenciam a gestão do sistema de saúde local: densidade demográfica, taxa de urbanização, produto interno bruto per capita, percentual em extrema pobreza e cobertura de plano de saúde. Conforme essa classificação, os municípios foram categorizados para análise de acordo com as seguintes categorias: pequeno desfavorável (até 25 mil habitantes e fatores que influenciam de forma desfavorável a gestão); pequeno regular (até 25 mil habitantes e fatores regulares para gestão); pequeno favorável (até 25 mil habitantes e fatores favoráveis para gestão); médio desfavorável (25 a 100 mil habitantes e fatores desfavoráveis para gestão); médio regular (25 a 100 mil habitantes e fatores regulares para gestão); médio favorável (25 a 100 mil habitantes e fatores favoráveis para gestão); e grande (mais de 100 mil habitantes), independentemente dos fatores de influência.

Os dados secundários do PMAQ-AB estão organizados em seis módulos de acesso livre e disponíveis no endereço eletrônico http://aps.saude.gov.br/ape/pmaq. Foram utilizados os módulos que continham dois elementos da tríade de Donabedian (16): estrutura (módulo I) e processo de trabalho das equipes (módulo II). Foram selecionadas as varáveis capazes de qualificar a APS na perspectiva dos atributos essenciais (atenção ao primeiro contato, longitudinalidade, integralidade e coordenação) e derivativos (centralização na família, competência cultural e orientação para comunidade) estabelecidos por Starfield (17).

Inicialmente, foram incluídas 68 320 UBS no estudo, com base no critério de que apresentassem pelo menos uma equipe que houvesse aderido voluntariamente ao PMAQ-AB, que coletou os dados primários do processo de trabalho e da estrutura da unidade. As avaliações do PMAQ-AB foram encomendadas pelo Ministério da Saúde e conduzidas por um consórcio formado por várias universidades e centros de pesquisa brasileiros. Após a exclusão das UBS com dados de ICSAP omissos ou com outliers extremos, restaram 42 916 UBS para a análise multinível (figura 1).

FIGURA 1.

Fluxograma da inclusão das UBS conforme o ciclo do PMAQ-AB e exclusões realizadas em cada etapa do estudo, Brasil, 2012, 2014 e 2017[a]

Neste estudo, a variável resposta foi a taxa de ICSAP em crianças menores de 5 anos por área potencial (área estimada da cobertura da UBS) (19). Para a obtenção da taxa de ICSAP, foram utilizados os dados demográficos do censo de 2010, com distribuição geográfica dos setores censitários e o número de internações constantes no SIH nos anos de 2012, 2014 e 2017. As internações foram geolocalizadas no software ArcMap para plotagem das AIHs, utilizando-se o CEP de residência do paciente, de acordo com as áreas de abrangências das UBS (19, 20).

A taxa de ICSAP é o produto da divisão do número total de ICSAP em menores de 5 anos em uma área potencial pela população total dessa mesma área, multiplicado por 100 mil habitantes. Utilizou-se como divisor a população total da área potencial em vez do número de crianças menores de 5 anos dessa área devido à indisponibilidade dos dados por faixa etária nos setores censitários.

Além das categorias de municípios (variáveis dummies do efeito de determinantes sociais em saúde), foram utilizados como variáveis explicativas sete indicadores estruturais da UBS (dias de funcionamento, horário especial, dispensação de medicamento na unidade, dependências para atenção infantil na unidade, equipamentos, materiais e insumos, disponibilidade de vacinas e realização de teste rápido) e 13 indicadores processuais das equipes (atendimento de urgência na unidade, realização de planejamento pela equipe, recebimento de apoio matricial ou institucional, área de abrangência definida e existência de mapa, população descoberta no entorno da unidade, agendamento de atendimento da unidade, agendamento para especialistas, uso de protocolos nos atendimentos, solicitação de exames, central de regulação, acompanhamento das crianças, realização de atividades educativas e realização de visita domiciliar).

a ICSAP: internações por condições sensíveis à atenção primária; PMAQ-AB: Programa Nacional de Melhoria do Acesso e da Qualidade da Atenção Básica; UBS: unidades básicas de saúde.

As variáveis foram construídas a partir de itens dos módulos I e II do PMAQ-AB relacionados ao cuidado infantil, coletados nos três ciclos do programa, conforme descrito detalhadamente por Santos et al. (21). Tais variáveis foram dicotomizadas em 0 (não adequada) e 1 (adequada). Foram consideradas adequadas quando existiam aqueles itens ou quando aquele processo era realizado. A maioria das variáveis de processo de trabalho e de estrutura foi construída a partir de vários itens, dos quais foram obtidas médias aritméticas simples para obtenção de escore de adequação das variáveis. A categoria em teste para cada variável foi “ser adequada”.

Os dados foram tabulados e analisados no software Statistical Package for the Social Sciences (SPSS)®. Inicialmente, foram obtidas as médias aritméticas dos indicadores processuais das equipes de cada serviço e agregadas no nível da UBS. A etapa seguinte consistiu na agregação dos indicadores estruturais e processuais e da carga de ICSAP por área potencial em cada ciclo do PMAQ-AB, utilizando o código de Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES), e na agregação da estratificação dos municípios, considerando o código IBGE. Por fim, utilizando-se o código CNES, foi realizado o empilhamento dos dados dos três ciclos em um único banco de dados.

Utilizou-se a modelagem multinível devido às características do foco deste estudo, que incluiu medidas repetidas coletadas em três momentos, e à utilização de variáveis aninhadas em dois níveis, que devem ter suas influências sobre o desfecho e as interações entre si analisadas simultaneamente.

Caso as variáveis mais granulares (nível das UBS) fossem analisadas desconsiderando a agregação no nível municipal, poderia ocorrer a falácia atomística, pois interações entre variáveis de primeiro nível podem ser modificadas quando as influências das medidas de grupo são analisadas simultaneamente (22). Contrariamente, analisar apenas variáveis contextuais para inferir sobre a variabilidade individual, desconsiderando as interações entre as variáveis granulares, levaria ao risco da falácia ecológica (22).

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A modelagem multinível foi definida para este estudo após a realização de teste comparativo entre o valor da likelihood ratio (LR) de um modelo não hierárquico e de um modelo multinível por meio da equação LR= -2log L1 - (-2log L2), onde L1 significa o valor de LR de um modelo nível único e L2 representa o valor de LR de um modelo multinível. Obteve-se como resultado o valor de 17 634,376, revelando que a estrutura mista é mais adequada (já que esse valor extrapola o limite obtido considerando 0,1% em uma distribuição qui-quadrado, com 1 grau de liberdade assumido tendo em vista que havia apenas um parâmetro na análise, ou seja, considerar a área potencial de forma hierarquizada ou não).

Na modelagem multinível, foi utilizado o comando mixed com dois componentes: uma parte fixa (fixed slope), que estima a relação entre a média do desfecho e as variáveis explicativas do modelo; e uma parte aleatória (random intercept), que é composta pelos resíduos individuais e contextuais (23). A utilização do modelo de intercepto aleatório permitiu que as linhas de interceptação variassem de forma aleatória entre os grupos. A angulação fixa evitou que a angulação variasse entre os grupos, favorecendo a determinação do coeficiente de partição da variância (variance partition coefficient, VPC), que mensura a parte da variância que se deve às diferenças entre os grupos. O VPC revelou que 74,78% da variância eram atribuídos às diferenças entre as áreas potenciais das UBS.

Após análise exploratória dos dados, foram excluídas 18 161 UBS, para as quais não foi possível atribuir uma carga de ICSAP devido às limitações na definição da área potencial dessas unidades (19). Permaneceram no estudo 50 159 UBS (73,40%), que continham a informação da taxa de ICSAP.

A análise dessa taxa evidenciou a presença de outliers extremos devido à imperfeição do método de geolocalização das internações por área potencial, que deflagrou um novo problema associado à flutuação aleatória de pequenas áreas. Esse problema ocorre quando um pequeno número de internações em uma área com baixa densidade populacional pode se converter em uma taxa de ICSAP extremamente alta. A permanência dessas áreas na análise poderia levar à identificação de associações inexistentes (19).

Para superar essa limitação metodológica, foram realizados testes para a exclusão de outliers extremos. Foi adotada como filtro a taxa de ICSAP < 320/100 mil habitantes para que as áreas potenciais permanecessem na análise. Assim, foram excluídas 7 243 UBS com taxas maiores ou iguais a 320/100 mil habitantes, permanecendo na modelagem multinível 42 916 UBS. Para a análise e a apresentação dos resultados, os dados foram agrupados por regiões geográficas. Foi utilizado o teste t com correção de Bonferroni para comparar as médias dos indicadores entre as regiões dentro de cada ciclo do PMAQ-AB.

Os participantes da coleta de dados primários, realizada durante o PMAQ-AB, assinaram um termo de consentimento livre e esclarecido, sendo garantido o anonimato dos dados. O estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética da Universidade Federal de Pelotas (UFPel).

RESULTADOS

A maioria das UBS participantes era do Nordeste (n = 25 124), e a minoria, do Centro-Oeste (n = 4 963). No Nordeste, 47,50% dos serviços localizavam-se em municípios pequenos, especialmente naqueles com classificação “desfavorável” (39,40%), e 17,60% das unidades localizavam-se em municípios estratificados como “grandes” (tabela 1). A maioria das UBS do Sudeste era de municípios grandes (36,10%).

TABELA 1.

Distribuição das unidades básicas de saúde de cada região geográfica brasileira conforme a estratificação dos municípios, Brasil, 2012, 2014 e 2017

	Número de unidades básicas de saúde por região geográfica
	Norte		Nordeste		Sudeste		Sul		Centro-Oeste		Brasil
Classificação dos municípios[a]	n	%	n	%	n	%	n	%	n	%	n	%
Pequeno desfavorável	1 115	20,80	9 911	39,40	1 470	6,50	759	7,40	247	5,00	13 502	19,80
Pequeno regular	575	10,70	1 964	7,80	4 718	20,80	2 633	25,80	1 840	37,10	11 730	17,20
Pequeno favorável	31	0,60	71	0,30	2 251	9,90	1 363	13,30	346	7,00	4 062	5,90
Médio desfavorável	1 005	18,70	4 266	17,00	189	0,80	17	0,20	10	0,20	5 487	8,00
Médio regular	1 028	19,20	4 139	16,50	1 418	6,30	465	4,60	714	14,40	7 764	11,40
Médio favorável	84	1,60	348	1,40	4 435	19,60	2 171	21,30	595	12,00	7 633	11,20
Grande	1 522	28,40	4 425	17,60	8 175	36,10	2 802	27,40	1 209	24,40	18 133	26,50
Dados omissos	1	0,00	0	0,00	0	0,00	6	0,10	2	0,00	9	0,00
Total	5 361	100	25 124	100	22 656	100	10 216	100	4 963	100	68 320	100

Conforme Calvo et al. (18): pequeno desfavorável (até 25 mil habitantes e fatores que influenciam de forma desfavorável a gestão); pequeno regular (até 25 mil habitantes e fatores regulares para gestão); pequeno favorável (até 25 mil habitantes e fatores favoráveis para gestão); médio desfavorável (25 a 100 mil habitantes e fatores desfavoráveis para gestão); médio regular (25 a 100 mil habitantes e fatores regulares para gestão); médio favorável (25 a 100 mil habitantes e fatores favoráveis para gestão); e grande (mais de 100 mil habitantes), independentemente dos fatores de influência.

Em nível nacional, a maior taxa de ICSAP em crianças foi de 39,24 internações/100 mil habitantes de área potencial, durante o primeiro ciclo do PMAQ-AB. A menor taxa (32,29/100 mil habitantes) foi observada no segundo ciclo (tabela 2). A análise por regiões geográficas revelou que as maiores taxas de ICSAP foram observadas nas regiões Sudeste (47,34/100 mil habitantes) e Centro-Oeste (39,33/100 mil habitantes), durante o primeiro ciclo.

TABELA 2.

Taxa de ICSAP em menores de 5 anos/100 mil habitantes por área potencial da unidade básica de saúde em cada ciclo do PMAQ-AB por regiões geográficas, Brasil, 2012, 2014 e 2017[a,b]

	Taxa média de ICSAP por regiões
	Norte		Nordeste		Sudeste		Sul		Centro-Oeste		Brasil
Ciclo PMAQ-AB	Média	±DP	Média	±DP	Média	±DP	Média	±DP	Média	±DP	Média	±DP
Primeiro ciclo (2012)	21,47[c]	55,87	33,60[d]	71,18	47,34[e]	79,62	33,08[d]	71,69	39,33[d,e]	73,38	39,24	74,78
Segundo ciclo (2014)	22,91[c]	59,26	24,68[c]	62,94	44,59[d]	77,41	33,82[e]	73,81	35,40[d]	70,86	32,29	69,76
Terceiro ciclo (2017/2018)	23,30[c]	58,52	25,64[c]	64,03	48,75[d]	80,00	34,78[e]	73,64	38,90[d]	74,2	34,07	71,19

DP: desvio padrão; ICSAP: internações por condições sensíveis à atenção primária; PMAQ-AB: Programa Nacional de Melhoria do Acesso e da Qualidade da Atenção Básica.

Somente equipes com processo de trabalho avaliado pelo PMAQ-AB. Os testes são ajustados para todas as comparações de pares em uma linha de cada subtabela mais interna com o uso da correção de Bonferroni. Quando as letras sobrescritas (c, d, e, f, g) estão repetidas significa que não houve diferenças estatisticamente significativas entre as regiões dentro daquele ciclo do PMAQ-AB.

A região Sudeste apresentou as maiores taxas de ICSAP no segundo (44,59/100 mil habitantes) e terceiro ciclos (48,75/100 mil habitantes) do PMAQ-AB, e a região Norte apresentou a menor taxa de ICSAP (21,47/100 mil habitantes) no primeiro ciclo. Nos demais ciclos, o Norte continuou com as menores taxas, mas sem diferenças estatísticas para a região Nordeste.

A taxa de ICSAP em menores de 5 anos foi de 62,78/100 mil habitantes da área potencial da UBS (tabela 3). Apresentaram associação negativa com o desfecho todas as variáveis dummies da estratificação dos municípios. A redução no número de internações variou de 28,33 a 40,36/100 mil habitantes nos municípios de pequeno porte e de 46,57 a 63,97/100 mil habitantes nos municípios de médio porte. A variável “equipamentos, materiais e insumos” também se associou negativamente à taxa de ICSAP, reduzindo em 8,08 as internações infantis por grupo de 100 mil habitantes da área potencial.

TABELA 3.

Estimativas de efeitos fixos do modelo multinível com dois níveis, demonstrando a associação das variáveis com a taxa de internações de menores de 5 anos durante os ciclos do Programa Nacional de Melhoria do Acesso e da Qualidade da Atenção Básica, Brasil, 2012, 2014 e 2017[a]

Parâmetro	Estimativa	Modelo padrão	gl	t	P	IC95%[b]
Intercepto (taxa de ICSAP por área  potencial da unidade básica de saúde)	62,78	3,65	30 878,3	17,18	<0,001	55,62; 69,94
Ciclo do PMAQ-AB[c]	2,21	0,48	25 316,32	4,58	<0,001	1,26; 3,16
Atendimento de urgência na unidade	-1,14	1,08	24 774,04	-1,06	0,290	-3,25; 0,97
Realização de planejamento pela equipe	3,33	1,55	24 522,12	2,15	0,032	0,29; 6,38
Recebimento de apoio	-0,86	0,99	24 665,6	-0,87	0,385	-2,80; 1,08
Área de abrangência definida e existência  de mapa	1,12	1,54	24 811,49	0,72	0,468	-1,90; 4,13
População descoberta	-0,47	0,56	24 475,34	-0,83	0,405	-1,58; 0,64
Agendamento de atendimento	-0,16	0,71	24 853,94	-0,22	0,826	-1,55; 1,23
Agendamento para especialistas	-0,2	0,69	24 546,74	-0,28	0,776	-1,56; 1,16
Uso de protocolos nos atendimentos	-0,29	0,83	24 463,86	-0,35	0,727	-1,94; 1,35
Solicitação de exames	-0,35	2,06	24 464,17	-0,17	0,863	-4,39; 3,68
Central de regulação	0,75	0,84	24 334,90	0,90	0,368	-0,89; 2,39
Acompanhamento das crianças	-0,53	1,31	241 65,62	-0,41	0,685	-3,11; 2,04
Atividades educativas	-1,02	0,96	24 549,19	-1,07	0,286	-2,91; 0,86
Realiza visita domiciliar	-0,31	1,48	24 185,97	-0,21	0,834	-3,21; 2,59
Dias de funcionamento	2,2	2,68	28 564,66	0,82	0,412	-3,06; 7,46
Horário especial	2,94	1,14	29 544,37	2,59	0,010	0,72; 5,17
Dispensação de medicamento na  unidade	-0,76	0,74	34 862,04	-1,02	0,309	-2,21; 0,70
Dependências para atenção infantil	5,23	1,39	26 859,45	3,77	<0,001	2,51; 7,94
Equipamentos, materiais e insumos	-8,08	2,59	29 279,81	-3,12	0,002	-13,16; -3,00
Disponibilidade de vacinas	4,57	1,02	34 263,51	4,47	<0,001	2,56; 6,57
Realização de teste rápido	0,36	0,87	26 622,68	0,42	0,675	-1,34; 2,07
Determinantes sociais em saúde[d]
Município pequeno desfavorável	-40,36	1,37	20 598,35	-29,45	<0,001	-43,05; -37,67
Município pequeno regular	-28,33	1,46	20 705,96	-19,45	<0,001	-31,18; -25,48
Município pequeno favorável	-35,79	2,12	20 542,83	-16,84	<0,001	-39,95; -31,62
Município médio desfavorável	-63,97	1,77	20 649,35	-36,22	<0,001	-67,43; -60,51
Município médio regular	-55,73	1,6	20 237,13	-34,91	<0,001	-58,86; -52,61
Município médio favorável	-46,57	1,61	20 343,07	-28,97	<0,001	-49,72; -43,42

Variável dependente: taxa de internações por condições sensíveis à atenção primária (ICSAP) em menores de 5 anos/100 mil habitantes por área potencial de unidade básica de saúde. Variáveis explicativas: testadas considerando a existência das mesmas.

IC95%: intervalo de confiança de 95%.

PMAQ-AB: Programa Nacional de Melhoria do Acesso e da Qualidade da Atenção Básica. Quanto maior o número de ciclos, maior a taxa de ICSAP.

Conforme Calvo et al. (18): Pequeno desfavorável (até 25 mil habitantes e fatores que influenciam de forma desfavorável a gestão); pequeno regular (até 25 mil habitantes e fatores regulares para gestão); pequeno favorável (até 25 mil habitantes e fatores favoráveis para gestão); médio desfavorável (25 a 100 mil habitantes e fatores desfavoráveis para gestão); médio regular (25 a 100 mil habitantes e fatores regulares para gestão); médio favorável (25 a 100 mil habitantes e fatores favoráveis para gestão); e grande (mais de 100 mil habitantes), independentemente dos fatores de influência.

Estiveram associadas positivamente às ICSAP a variável “ciclo do PMAQ-AB” (2,21/100 mil habitantes), a variável de processo de trabalho “realização de planejamento pelas equipes” (3,33/100 mil habitantes) e as variáveis estruturais “horário especial de funcionamento da unidade” (2,94/100 mil habitantes), “disponibilidade de vacinas” (4,57/100 mil habitantes) e “dependências da unidade” (5,23/100 mil habitantes).

A variável “ciclo do PMAQ-AB” representa o acompanhamento longitudinal das UBS nos ciclos do programa. A modelagem mostrou que a taxa de ICSAP por área potencial aumentou significativamente em 2,21 internações/100 mil habitantes ao longo dos ciclos do programa.

A realização de planejamento pela equipe também foi responsável por um aumento de 3,33 internações/100 mil habitantes na taxa de ICSAP, bem como o funcionamento da UBS em horário especial. As UBS que mais funcionaram em horários alternativos obtiveram aumento de 2,94 internações/100 mil habitantes. A disponibilidade das vacinas preconizadas para crianças e a existência de dependências na UBS para a atenção infantil foram associadas, respectivamente, ao acréscimo de 4,57 e 5,23 internações/100 mil habitantes na taxa de ICSAP (P < 0,001).

Na figura 2, observa-se o ranqueamento dos resíduos com os intervalos de confiança de 95% (IC95%) para as áreas potenciais das UBS. Acredita-se que as predições desse modelo multinível estão bem ajustadas, pois os IC95% dos resíduos incluíram ou ficaram próximos ao zero, o que ocorreu na maioria das áreas potenciais das UBS. Contudo, ainda foram observados outliers no modelo, mesmo após a adoção do filtro da taxa de ICSAP < 320/100 mil habitantes.

FIGURA 2.

Gráfico caterpillar do ranqueamento dos resíduos com os intervalos de confiança de 95% para as áreas potenciais das unidades básicas de saúde, Brasil, 2012, 2014 e 2017

DISCUSSÃO

Este é o primeiro estudo utilizando dados nacionais dos três ciclos do PMAQ-AB a analisar as associações entre estrutura, processo de trabalho e determinantes sociais e os resultados do cuidado infantil na APS brasileira. Os desfechos foram as internações infantis ocorridas em hospitais vinculados ao SUS, que foram agregados a unidades mais granulares (UBS) do que os agregados municipais considerados em estudos anteriores. Mais de dois terços das UBS pertenciam às regiões Nordeste e Sudeste. Duas em cada cinco UBS da região Nordeste localizavam-se em municípios com classificação de “pequeno desfavorável”. No Sudeste, uma a cada três UBS estava em municípios categorizados como “grandes”.

Em âmbito nacional, houve redução na taxa de ICSAP do primeiro ao terceiro ciclo do PMAQ-AB. Diversos estudos (5, 7, 8, 10, 12, 14, 24) têm demonstrado reduções nas taxas de ICSAP em menores de 5 anos nos níveis regional ou local (5, 7, 8, 12) e nacional (10, 14, 24).

Entre os indicadores granulares, apenas o indicador estrutural “equipamentos, materiais e insumos” foi associado negativamente à taxa de ICSAP. A maior presença de itens necessários ao cuidado infantil foi associada à redução das internações, corroborando resultados de outro estudo com dados do PMAQ-AB (13).

No segundo nível, todos os estratos municipais apresentaram associação inversa e significativa com as ICSAP. Os municípios de médio porte foram responsáveis por maiores reduções nas internações, principalmente os municípios com categorização desfavorável. Entre os municípios de pequeno porte, aqueles classificados como desfavoráveis apresentaram maior redução na taxa de ICSAP. Segundo Calvo et al. (18), mais de 98% da população desses municípios dependem exclusivamente do SUS. Essa redução maior na taxa de ICSAP em municípios com maior dependência do SUS pode ser considerada um forte indicativo da eficácia da APS. Outro fator que poderia explicar as menores taxas de ICSAP em municípios menores e com classificação desfavorável é o número de leitos disponível no município e na vizinhança imediata. Estudos apontaram que a maior disponibilidade de leitos aumenta as taxas de ICSAP nos âmbitos regional (25), nacional (26) e internacional (27).

As maiores e menores adequações dos indicadores estruturais (21) associados ao desfecho foram observadas, respectivamente, nas regiões com maior (Sudeste) e menor oferta de leitos (Norte) (26), o que refletiu nas taxas de ICSAP. O Sudeste, com grande oferta de leitos e indicadores mais adequados, apresentou as maiores taxas de ICSAP. Na maioria dos municípios brasileiros, a oferta de leitos é pequena ou até inexistente. No ano de 2014, 34,83% dos municípios brasileiros não ofertavam qualquer leito hospitalar e, em 75% dos municípios, a oferta era inferior a 25 leitos (26).

Foram positivamente associados ao desfecho a variável “ciclo do PMAQ-AB”, o indicador processual “realização de planejamento pela equipe” e os indicadores de estrutura “horário especial”, “disponibilidade de vacinas” e “dependências da unidade”. Esses resultados foram inesperados, mas podem estar relacionados à modelagem utilizada, que considerou as características inframunicipais e vinculou os desfechos às UBS e não aos municípios.

O presente estudo teve alguns resultados que contrariam as expectativas. Primeiro, a participação das UBS em um número maior de ciclos do PMAQ-AB foi responsável pelo aumento na taxa de ICSAP. Esse foi um achado inesperado, pois o objetivo do PMAQ-AB era ampliar o acesso e a qualidade da APS, aumentando o vínculo e a confiança da comunidade nos serviços ofertados e, consequentemente, a adesão aos tratamentos e às ações de promoção e proteção à saúde. Segundo, a associação positiva do indicador “horário especial” com as internações infantis também foi inesperada, pois outros estudos (28-30) apontam que a falta de horários especiais limita a utilização da UBS. No entanto, acredita-se que os baixos percentuais de UBS que funcionam em horários especiais — 15% e 16% no segundo e terceiro ciclos do PMAQ-AB, respectivamente (21) — tenham influenciado essa associação direta. Em terceiro lugar, as dependências da UBS, referentes ao percentual médio das dependências estruturais existentes na UBS, apresentaram relação direta com a taxa de ICSAP, demonstrando que quanto maior for o percentual de dependência na infraestrutura física da unidade, maior será o número de ICSAP. Esse achado é surpreendente pois deficiências na infraestrutura são limitadoras para o cuidado integral da criança na APS (31). Em outro estudo (13) utilizando dados do PMAQ-AB, relatou-se uma associação protetora das condições estruturais quanto à hospitalização de crianças.

Além desses resultados, a disponibilidade de vacinas na UBS também foi associada a um aumento nas internações infantis. Um estudo (32) com dados do primeiro ciclo do PMAQ-AB encontrou associação inversa entre a disponibilidade de 75% dos imunobiológicos e as ICSAP na população geral. Pondera-se que a imunização é reconhecidamente uma estratégia eficaz para a redução da morbidade e mortalidade infantil (33). Entretanto, a disponibilidade de vacinas não é garantia de vacinação infantil, pois para que as crianças tenham o direito à vacinação garantido, elas dependem não apenas da disponibilidade dos imunobiológicos na UBS, mas sobretudo de estarem sob a responsabilidade de adultos conscientes da importância da vacinação. Considerando que houve um aumento na disponibilidade de vacinas nas UBS durante o PMAQ-AB, alcançando 74% em 2017 (21), acredita-se que outros elementos poderiam explicar melhor a relação encontrada entre vacinas e a taxa de ICSAP, como a cobertura vacinal, que não pôde ser analisada neste estudo.

Os pontos fortes deste estudo incluem a inovação de analisar a atenção infantil considerando as diferenças inframunicipais, com desfechos atrelados a um nível mais granular do que os agregados municipais, utilizando modelagem multinível com robustez para determinar a associação de cada componente do modelo sobre as ICSAP; e o expressivo número de equipes e UBS participantes, que representam quase a totalidade dos serviços de APS no Brasil. Além disso, este estudo nacional de grande porte analisou a atenção infantil a partir dos atributos da APS (17) e dos componentes da tríade de Donabedian (16) — estrutura, processo de trabalho e resultados —, considerando-se fatores de um nível superior, as condições socioeconômicas e demográficas municipais e o poder aquisitivo da população.

Este estudo apresenta algumas limitações. A inexistência de prontuários eletrônicos com todos os atendimentos e internações ocorridos no período analisado impossibilitou a vinculação do desfecho às unidades mais atômicas, as equipes responsáveis pelo acompanhamento das crianças. Além disso, não foram incluídas as AIHs sem o CEP para geolocalização da área potencial da internação, e foram excluídas as UBS sem dados das internações ou com outliers extremos na taxa de ICSAP. Contudo, os dados do estudo são representativos, considerando a quantidade de UBS participantes. Também não foram realizadas análises por subgrupos de ICSAP; portanto, recomenda-se que outros estudos de modelagem multinível realizem esse tipo de análise para uma melhor comparação dos resultados. A variação do instrumento de coleta de dados do PMAQ-AB, que sofreu alterações entre os ciclos, impossibilitou a análise de algumas variáveis, como a “disponibilidade de medicamentos”. Por fim, os dados processuais podem conter viés de aferição, pois as equipes respondentes sabiam que, quanto melhor seu desempenho, maior seria o repasse financeiro adicional do governo para as ações da equipe.

Os resultados obtidos ampliam a visualização das associações entre o cuidado infantil na APS e as ICSAP, considerando as características das UBS brasileiras. Isso pode contribuir para o gerenciamento dos serviços e controle social por meio dos conselhos de saúde, subsidiando o acompanhamento e o planejamento das ações de melhorias dos serviços. O estudo permitiu identificar quais indicadores do nível da UBS e quais estratos municipais estão associados às ICSAP. A melhoria dos resultados dos indicadores estruturais e processuais das UBS e dos determinantes sociais municipais apresenta potencial para reduzir as ICSAP em crianças.

Declaração.

As opiniões expressas no manuscrito são de responsabilidade exclusiva dos autores e não refletem necessariamente a opinião ou política da RPSP/PAJPH ou da Organização Pan-Americana da Saúde (OPAS).