RESUMO
RESUMO Objetivo: Determinar o número de leitos de UTI para pacientes adultos a fim de reduzir o tempo de espera na fila e propor políticas estratégicas. Métodos: Abordagem multimetodológica: (a) quantitativa, através de séries temporais e teoria de filas, para prever a demanda e estimar o número de leitos de terapia intensiva em diferentes cenários; (b) qualitativa, através do grupo focal e análise do conteúdo, para explorar o comportamento, atitudes e as crenças dos médicos nas mudanças da saúde. Resultados: As 33.101 solicitações de internação nos 268 leitos regulados de terapia intensiva, durante 1 ano, resultaram na admissão de 25% dos pacientes, 55% abandonos da fila e 20% de óbitos. Mantidas as taxas atuais de entrada e saída da unidade de terapia intensiva, seriam necessários 628 leitos para assegurar que o tempo máximo de espera fosse de 6 horas. A redução das atuais taxas de abandono, em razão de melhora clínica ou a redução do tempo médio de permanência na unidade, diminuiria o número de leitos necessários para 471 e para 366, respectivamente. Caso se conseguissem ambos os objetivos, o número chegaria a 275 leitos. As entrevistas geraram três temas principais: o conflito do médico: a necessidade de estabelecer prioridades justas, legais, éticas e compartilhadas na tomada de decisão; o fracasso no acesso: filas invisíveis e falta de infraestrutura; o drama social: deterioração das políticas públicas e desarticulação das redes de saúde. Conclusão: A fila deve ser tratada como um problema social complexo, de origem multifatorial e que requer soluções integradas. Redimensionar o número de leitos não é a única solução. Melhorar os protocolos e prover a reengenharia das enfermarias gerais podem reduzir o tempo de permanência na unidade. É essencial consolidar as centrais de regulação para organizar a fila e fornecer os recursos disponíveis em tempo adequado, usando critérios de prioridade e trabalhando em conjunto com as pessoas envolvidas para garantir a governança clínica e a organização da rede.
ABSTRACT Objectives: To determine the optimal number of adult intensive care unit beds to reduce patient's queue waiting time and to propose policy strategies. Methods: Multimethodological approach: (a) quantitative time series and queueing theory were used to predict the demand and estimate intensive care unit beds in different scenarios; (b) qualitative focus group and content analysis were used to explore physicians' attitudes and provide insights into their behaviors and belief-driven healthcare delivery changes. Results: A total of 33,101 requests for 268 regulated intensive care unit beds in one year resulted in 25% admissions, 55% queue abandonment and 20% deaths. Maintaining current intensive care unit arrival and exit rates, there would need 628 beds to ensure a maximum wait time of six hours. A reduction of the current abandonment rates due to clinical improvement or the average intensive care unit length of stay would decrease the number of beds to 471 and 366, respectively. If both were reduced, the number would reach 275 beds. The interviews generated 3 main themes: (1) the doctor's conflict: fair, legal, ethical and shared priorities in the decision-making process; (2) a failure of access: invisible queues and a lack of infrastructure; and (3) societal drama: deterioration of public policies and health care networks. Conclusion: The queue should be treated as a complex societal problem with a multifactorial origin requiring integrated solutions. Improving intensive care unit protocols and reengineering the general wards may decrease the length of stay. It is essential to redefine and consolidate the regulatory centers to organize the queue and provide available resources in a timely manner, by using priority criteria, working with stakeholders to guarantee clinical governance and network organization.
Assuntos
Humanos , Masculino , Feminino , Adulto , Médicos/estatística & dados numéricos , Atenção à Saúde/organização & administração , Número de Leitos em Hospital/estatística & dados numéricos , Unidades de Terapia Intensiva/organização & administração , Fatores de Tempo , Ocupação de Leitos/estatística & dados numéricos , Brasil , Atitude do Pessoal de Saúde , Grupos Focais , Cuidados Críticos/estatística & dados numéricos , Tomada de Decisões , Atenção à Saúde/estatística & dados numéricos , Planejamento em Saúde/métodos , Unidades de Terapia Intensiva/estatística & dados numéricos , Pessoa de Meia-IdadeRESUMO
Pacientes com probabilidade intermediária de doença coronariana são um desafio diagnóstico e é justamente nessa população onde o grau de incerteza é maior que os testes diagnósticos têm sua maior aplicabilidade. Entretanto, de acordo com a definição vigente, submeter uma população com probabilidade de doença entre 10 e 90% pode gerar exames desnecessários e resultados equivocados. Conhecer as características de cada teste, assim como riscos e benefícios do tratamento medicamentoso para doença coronariana e conjugar essas informações através dos limiares de diagnóstico trazem uma nova perspectiva à tomada de decisão. Revisar a origem dos conceitos atualmente preconizados de probabilidade intermediária e determinar os limiares de diagnóstico e tratamento dos testes não invasivos e, com base neles, propor um novo conceito de probabilidade intermediária de doença coronariana. Através da revisão bibliográfica foram extraídas metanálises nas quais dados de sensibilidade, especificidade, razão de verossimilhança positiva e negativa, riscos e benefícios dos testes e tratamento foram fornecidos. Utilizando-se algoritmo desenvolvido por Pauker e colaboradores foi possível obter os limiares de diagnóstico e tratamento ajustados para cada exame em questão. O conceito de probabilidade intermediária de doença coronariana é bastante amplo, variando, conforme os autores, entre 10 e 90%, 1 e 92%, 15 e 85%, com racionalidade distinta. Contemplando-se o poder discriminatório de cada exame, riscos dos testes, riscos e benefícios do tratamento, os limiares de diagnóstico e tratamento foram definidos para teste ergométrico (22-58%), eco-stress (10-72), cintilografia miocárdica (12-80%), ressonância nuclear magnética (16-80%) e angiotomografia de coronárias (6,7-81%). A decisão quanto à submissão aos testes diagnósticos deve ser individualizada, levando-se em consideração os limiares de diagnóstico e tratamento de cada método em questão
Assuntos
Humanos , Masculino , Feminino , Doença da Artéria Coronariana/complicações , Doença da Artéria Coronariana/diagnóstico , Tomada de Decisões , Diagnóstico , Probabilidade , Teste de Esforço , Metanálise , Valor Preditivo dos Testes , Fatores de Risco , Sensibilidade e Especificidade , Interpretação Estatística de DadosRESUMO
ABSTRACT OBJECTIVE To estimate the required number of public beds for adults in intensive care units in the state of Rio de Janeiro to meet the existing demand and compare results with recommendations by the Brazilian Ministry of Health. METHODS The study uses a hybrid model combining time series and queuing theory to predict the demand and estimate the number of required beds. Four patient flow scenarios were considered according to bed requests, percentage of abandonments and average length of stay in intensive care unit beds. The results were plotted against Ministry of Health parameters. Data were obtained from the State Regulation Center from 2010 to 2011. RESULTS There were 33,101 medical requests for 268 regulated intensive care unit beds in Rio de Janeiro. With an average length of stay in regulated ICUs of 11.3 days, there would be a need for 595 active beds to ensure system stability and 628 beds to ensure a maximum waiting time of six hours. Deducting current abandonment rates due to clinical improvement (25.8%), these figures fall to 441 and 417. With an average length of stay of 6.5 days, the number of required beds would be 342 and 366, respectively; deducting abandonment rates, 254 and 275. The Brazilian Ministry of Health establishes a parameter of 118 to 353 beds. Although the number of regulated beds is within the recommended range, an increase in beds of 122.0% is required to guarantee system stability and of 134.0% for a maximum waiting time of six hours. CONCLUSIONS Adequate bed estimation must consider reasons for limited timely access and patient flow management in a scenario that associates prioritization of requests with the lowest average length of stay.
RESUMO OBJETIVO Determinar o número necessário de leitos públicos de unidades de terapia intensiva para adultos no estado do Rio de Janeiro para atender à demanda existente, e comparar os resultados com a recomendação do Ministério da Saúde. MÉTODOS Seguiu-se modelo híbrido que agrega séries temporais e teoria de filas para prever a demanda e estimar o número de leitos necessários. Foram considerados quatro cenários de fluxo de pacientes, de acordo com as solicitações de vagas, proporção de desistências e tempo médio de permanência no leito de unidade de terapia intensiva. Os resultados foram confrontados com os parâmetros do Ministério da Saúde. Os dados foram obtidos da Central Estadual de Regulação, de 2010 a 2011. RESULTADOS Houve 33.101 solicitações médicas para 268 leitos de unidade de terapia intensiva regulados no Rio de Janeiro. Com tempo médio de permanência das unidades de terapia intensiva reguladas de 11,3 dias, haveria necessidade de 595 leitos ativos para garantir a estabilidade do sistema e 628 leitos para o tempo máximo na fila de seis horas. Deduzidas as atuais taxas de desistência por melhora clínica (25,8%), estes números caem para 441 e 471. Com tempo médio de permanência de 6,5 dias, o número necessário seria de 342 e 366 leitos, respectivamente; deduzidas as taxas de desistência, de 254 e 275. O Ministério da Saúde estabelece parâmetro de 118 a 353 leitos. Embora o número de leitos regulados esteja na faixa recomendada, necessita-se incremento de 122,0% de leitos para garantir a estabilidade do sistema e de 134,0% para um tempo máximo de espera de seis horas. CONCLUSÕES O dimensionamento adequado de leitos deve considerar os motivos de limitações de acesso oportuno e a gestão do fluxo de pacientes em um cenário que associa priorização das solicitações com menor tempo médio de permanência.