Vol. 38 (Nº 27) Año 2017. Pág. 18
Marcelo Yuto Nogueira SEDIYAMA 1; André Carlos Busanelli de AQUINO 2; Carlos Alberto Grespan BONACIM 3
Recibido: 19/12/16 • Aprobado: 28/01/2017
3. Procedimentos Metodológicos
RESUMO: O artigo é resultado de uma analise da eficiência alocativa em 42 hospitais gerais filantrópicos de pequeno porte do estado de São Paulo. Constatou-se que a porcentagem de leitos que o hospital destina ao SUS (conveniados SUS) e a taxa de ocupação hospitalar não apresentaram variações entre os hospitais classificados eficientes e os ineficientes (fora da fronteira de eficiência). Assim, conclui-se que a eficiência hospitalar (menor número de óbitos, menor tempo médio de permanência e maior número de internações por leito) não é significativamente associada com a porcentagem de leitos conveniados SUS nem com a taxa de ocupação hospitalar. |
ABSTRACT: The article is the result of an analysis of allocative efficiency in 42 small philanthropic general hospitals in the state of São Paulo. It was found that the percentage of beds allocated by the hospital to the SUS (SUS contracts) and the hospital occupancy rate did not show variations between classified and inefficient hospitals (outside the efficiency frontier). Thus, it was concluded that hospital efficiency (lower number of deaths, lower mean length of stay and greater number of hospitalizations per bed) is not significantly associated with the percentage of SUS agreed beds or the hospital occupancy rate. It can be concluded that the hospital efficiency (fewer deaths, shorter average length of stay and a higher number of admissions per bed) has no relation to the percentage of SUS beds insured or with hospital occupancy rate. |
A rede hospitalar brasileira tem relevante papel na garantia dos princípios de integralidade e universalidade dos serviços públicos de saúde. O Decreto 7.508/2011 do Ministério da Saúde que regulamenta a lei 8.080/90, Lei Orgânica da Saúde, aumentou a transparência da gestão do Sistema Único de Saúde - SUS com o estabelecimento de responsabilidade e atribuições para cada ente federativo, e destacou a importância dos hospitais como estabelecimentos que garantirão a continuidade do cuidado em saúde, em todas as suas modalidades.
Após a regulamentação da lei 8.080/90, a Confederação Nacional das Indústrias – CNI, juntamente com o Instituto Brasileiro de Opinião Pública e Estatística – IBOPE, realizou pesquisa com o objetivo de verificar a situação da saúde pública no país. Constataram que 68% dos brasileiros têm a rede pública como único ou principal fornecedor de serviços de saúde. Quando comparado com os hospitais privados, os hospitais públicos receberam nota média geral de 5,7 (numa escala de 0 a 10) e 61% da população brasileira avalia o serviço público de saúde do País como “péssimo” ou “ruim”. (CNI-IBOP, 2012).
Das internações hospitalares realizadas pelo SUS, em 2015, o setor hospitalar filantrópico (HF) foi responsável pela realização de 43,13%, recebendo para isso mais R$ 7,07 bilhões de recursos públicos (DATASUS, 2016). Embora o montante de recursos pareça elevado os HF tem passado por dificuldades financeiras. Spigolon (2013) destaca que as entidades filantrópicas não estão conseguindo ter acesso ao recurso das linhas de crédito (CAIXA hospitais e BNDES Saúde) devido às exigências relacionadas à, por exemplo, Certidão Negativa de Crédito - CND e Plano de Negócio que demonstre a otimização operacional, ações para melhoria da gestão administrativo-financeira, revisão do modelo organizacional e a profissionalização gerencial para garantir a sustentabilidade financeira da instituição. Logo, faz-se necessário desenvolver e aprimorar métodos que fortaleçam o controle social das ações e serviços de saúde para o acompanhamento e monitoramento do processo de avaliação de desempenho nos HF, sendo necessário, que tais métodos contenham especificidades que atendam esse tipo de organização de saúde (Cunha e Corrêa, 2013).
O objetivo deste estudo, portanto, é analisar a eficiência alocativa em 42 hospitais gerais filantrópicos de pequeno porte (até 50 leitos), sem atividade de ensino e sem leitos de UTI, localizados em municípios do estado de São Paulo com até 30 mil habitantes, onde o hospital é o único prestador de serviços de média complexidade. Justifica-se esta escolha, pois os hospitais de pequeno porte são geralmente preteridos no momento da seleção das amostras analisadas nas pesquisas (La Forgia e Couttolenc, 2009). Tal fato, limita as contribuições dos estudos para o auxílio às Políticas Públicas como, por exemplo, a Política Nacional para os Hospitais de pequeno porte, que tem como principal objetivo desenvolver novo modelo de organização e financiamento para pequenos hospitais públicos e filantrópicos brasileiros, e o Programa Nacional de Avaliação de Serviços de Saúde, que tem como finalidade avaliar os serviços de saúde do Sistema Único de Saúde nas dimensões de estruturas, processos e resultados relacionados ao risco, acesso e satisfação dos cidadãos frente aos serviços de saúde.
Os HF de pequeno porte, que se encontram predominantemente no interior do país, são, em muitos casos, único no município, apresentam maior risco de falência, demandando a implantação e uso efetivo de instrumentos de gestão; exigem, portanto, medidas de ajustes, por parte dos gestores públicos e de administradores (Portela et al. 2004 e Lima et al. 2004).
Estudos anteriores como os de Abernethy (1999), Marinho (2001a), Mccracken, Mcilwain, e Fottler (2001), La Forgia e Couttolenc (2009) apontam os seguintes desafios relacionados à avaliação do desempenho hospitalar: dificuldade na mensuração dos diversos aspectos do desempenho e eficiência organizacional; acesso a dados que possibilitariam as análises; amostras pequenas, o que reduz a validade externa das análises. Logo, o presente estudo buscará responder a seguinte questão: “há relação entre o desempenho no atendimento hospitalar com a proporção de leitos destinados ao SUS e a sua taxa de ocupação?”
Visando atender a especificidade dos Hospitais de Pequeno Porte, o Governo Federal, por meio da Portaria GM/MS 1.044, de 01 de junho de 2004, criou a Política Nacional para os Hospitais de Pequeno Porte com a finalidade de ao fortalecimento e aprimoramento do Sistema Único de Saúde. Os hospitais aderem voluntariamente à Política que, dentre outros, visa qualificar a gestão além de fortalecer o monitoramento, a avaliação, a regulação e a transparência dos recursos empregados pelo SUS nesses hospitais.
O setor hospitalar filantrópico é importante prestador de serviços para o SUS, atualmente, responsável por mais de 1/3 dos leitos existentes no País. Desses, os hospitais filantrópicos do estado de São Paulo são responsáveis por mais de 1/4 dos leitos destinados ao SUS (DATASUS, 2016). As condições insipientes relacionadas ao nível de desenvolvimento gerencial dos HF ameaçam sua sobrevivência (Portela et al. 2004 e Lima et al. 2004) e repercutem em riscos de falência dessas instituições (Lima et al. 2007). Para superar tais riscos, alguns HF buscam, mediante a operação de planos próprios de saúde, viabilizar sua sustentabilidade financeira obtendo recursos adicionais aos repassados pelo SUS (Lima et al. 2007 e Ugá et al. 2008).
Os HF com planos próprios de saúde praticam preços menores em comparação aos demais atuantes no mercado; essa prática é viabilizada devido aos incentivos fiscais e à amortização de parte de seus financiamentos públicos, uma vez que ofertam serviços ao SUS (Lima et al. 2007 e Ugá et al. 2008).
Lima et al. (2007), por meio de amostras aleatórias, compararam a variação da adoção de estruturas gerenciais entre hospitais filantrópicos com operadoras de saúde (94 hospitais) e hospitais filantrópicos de forma geral (69 hospitais), sem operadoras. Os resultados consolidados da pesquisa são apresentados na Tabela 1.
Tabela1: Dimensões das estruturas gerenciais dos hospitais
filantrópicos segundo pesquisa de Lima et al. (2007)
Dimensão ¹ |
Hospitais filantrópicos (N=69) ² |
Hospitais filantrópicos com operação de planos próprios de saúde (N=94) ² |
Diferença |
Presença de estruturas organizacionais de direção e planejamento |
27,70% |
51,52% |
23,82% |
Presença de estruturas organizacionais de Gestão econômico-financeira |
36,36% |
76,68% |
40,32% |
Presença de estruturas organizacionais de gestão de recursos humanos |
25,62% |
44,56% |
18,94% |
Presença de estruturas de gestão logística |
38,13% |
66,02% |
27,89% |
Presença de tecnologia de informações |
30,82% |
71,89% |
41,07% |
Presença de serviços técnicos |
54,22% |
72,76% |
18,54% |
Fonte: Adaptado de Lima et al. (2007). ¹ Os valores absolutos de cada grupo foram
obtidos por meio da média das variáveis que o compõe. ² N = numero de observações.
Lima et al. (2007) concluíram que os HF apresentam estrutura gerencial pouco desenvolvida, apesar de observarem diferenças positivas para todas as dimensões analisadas nos hospitais com planos próprios de saúde, em relação a média do conjunto de hospitais filantrópicos. Os autores destacam que as diferenças de 40,32% e de 41,07% referentes às dimensões de gestão econômico-financeira e de tecnologia da informação, respectivamente, podem ser explicadas pelas exigências da Agência Nacional de Saúde Suplementar - ANS, que por meio da lei nº 9.656 de 1998, alterada pela Medida Provisória nº 2.177-44 de 2001, impõe requisitos para obterem autorização de funcionamento; esses requisitos por sua vez impelem os HF à adoção de práticas de gestão e uso de sistemas automatizados.
Ao verificar se o ambiente operacional tem impacto na produtividade hospitalar Wolff (2005) constatou que as condições sanitárias do município e a cobertura de serviços de atenção básica onde o hospital se localiza são fatores que afetam a produtividade e eficiência hospitalar. Além disso, após analisar 74 hospitais gerais, filantrópicos e privados, de médio e pequeno porte, integrantes do SUS em Santa Catarina, no ano de 2004, concluiu que a ineficiência dos hospitais pode ser tanto por motivos gerenciais quanto pelas condições ambientais que atua.
Em pesquisa sobre o desempenho em hospitais tanto públicos como privados com atendimento SUS, Guerra e Souza (2011) analisaram 26 organizações e seus indicadores operacionais e financeiros. Com relação aos resultados alcançados, destacaram que apenas o indicador financeiro, Giro de Ativo (Receita Operacional Líquida / Ativo Total) não apresentou relevância em nenhum modelo analisado, já com relação aos indicadores operacionais, a taxa de ocupação também não apresentou resultados significativos. Dessa forma, os autores concluíram que, para a amostra analisada, maiores taxas de ocupação não acarretaram maiores margens de contribuição nem giro de ativos.
Por seu turno, Cunha e Corrêa (2013) selecionaram conjunto de 21 indicadores de desempenho subdivididos em seis perspectivas gerenciais: Econômico-Financeira; Qualidade; Acessibilidade; Processos internos; Capacidade e Segurança. Os autores validaram os indicadores com especialistas da área de gestão hospitalar, em seguida, encaminharam questionários a 1.667 hospitais filantrópicos e obtiveram taxa de respostas válidas igual a 4.19%. Os autores também verificaram que não há disponibilidade de dados nos hospitais para grande parte dos indicadores validados, sendo que os Hospitais Filantrópicos carecem de banco de dados estruturados em suas unidades. Tal fato, limita a efetividade das ações administrativas e proporciona risco de fracasso nas decisões tomadas pelos gestores hospitalares (Cunha e Corrêa 2013). Logo, o setor carece de estrutura formalizada capaz de difundir o uso de informações gerenciais relevantes para a administração hospitalar (Cunha e Corrêa 2013).
A Tabela 2 visa comparar os estudos utilizados na revisão segundo modelo e orientação da Análise Envoltória de Dados - AED, além de apresentar os critérios de Homogeneidade das Unidades Tomadoras de Decisão - UTD utilizados.
Tabela 2: Modelo e Orientação AED, Porte e Critérios de Homogeneidade das UTD
Estudo |
Modelo e Orientação da AED |
Homogeneidade das UTD |
|||
Critérios Internos |
Critérios Externos |
||||
Portea |
Complexidadeb |
Forma Organizacionalc |
Ambiente de atuação |
||
Marinho (2001a) |
CCR e AP // N/A1 |
Grande |
N/A |
Público e Privado |
N/A |
Marinho e Façanha (2001b) |
CCR e BCC // output |
Hosp. > de 200 leitos vrs. < de 200 leitos |
Aspectos ligados à atividades de ensino e pesquisa |
Público |
Unidades da Federação |
Marinho (2001c) |
CCR // output |
Pequeno, Médio e Grande |
Aspectos ligados à atividades de ensino e pesquisa |
Público |
Região geográfica |
Proite e Sousa (2004) |
BCC - Bootstrap e Jackknife. // output |
Pequeno, Médio e Grande |
Hospitais que realizaram procedimentos cirúrgicos |
Público, Filantrópico e Privado |
N/A |
Wolff (2005) |
BCC // output |
Pequeno e Médio |
Características de morbidade hospitalar semelhantes |
Filantrópico e Privado |
Hospitais de Santa Catarina. Controlando as condições de saneamento básico do município e a cobertura de serviços de atenção básica à saúde |
Gonçalves et al. (2007) |
CCR // N/A |
N/A |
Perfil de doenças – Valor médio AIH |
Público |
Despesas com programas de saúde básica e índice de desenvolvimento humano |
Lins et al. (2007) |
CCR // output |
N/A |
Indicador de complexidade (SIPAC2) |
Público |
N/A |
Cesconeto et al. (2008) |
CCR e BCC // output e input |
Pequeno, Médio e Grande |
Excluídos hospitais com um ou mais procedimentos de Alta Complexidade |
Público, Filantrópico e Privado |
Hospitais do estado de Santa Catarina |
Silva (2009) |
CCR // output |
Pequeno, Médio e Grande |
N/A |
Filantrópico |
N/A |
Guerra e Souza (2011) |
BCC // output e input |
Pequeno, Médio e Grande |
Prestar serviços: cirúrgico, clínico, pediátrico e complementar |
Público e Privado |
N/A |
Cunha e Corrêa (2013) |
BCC // output |
Pequeno, Médio, Grande e Especial |
N/A |
Filantrópico |
N/A |
Presente Estudo |
BCC // output |
Pequeno |
Proxy de case-mix: valor da AIH |
Filantrópico |
Municípios de até 30 mil habitantes do estado de São Paulo. Grupo Homogêneo do IDSUS |
Fonte: elaborado pelos autores. a Porte dos hospitais que compõem a amostra, conforme Terminologia Básica em Saúde (MS, 1985). b Restrição adotada pelo estudo como forma de garantir a mesma complexidade das unidades hospitalares. c Forma organizacional dos hospitais que compõem a amostra. N/A – Não apresentado ou não utilizado no estudo. 1 O modelo CCR é invariável no que se refere a orientação. 2 SIPAC representa o sistema de procedimento de alta complexidade realizados pela unidade de saúde. Cada código utilizado representa um serviço de alta complexidade fornecido pelo hospital.
O principal objetivo da Tabela 2 é destacar as diferentes abordagens e os critérios utilizados como Homogeneidade das Unidades Tomadoras de Decisão - UTD, fator que visa garantir a validade interna do modelo utilizado no estudo.
A amostra é composta por 42 hospitais gerais filantrópicos [4] (UTD). Consideram-se filantrópicas as instituições detentoras do Certificado de entidade beneficente de assistência social - Ceas, cedido pelo Conselho Nacional de Assistência Social - CNAS, órgão do Ministério de Assistência e Promoção Social (MS, 2009). O Certificado possibilita o hospital obter isenções fiscais e tributárias (MS, 2009)
No caso dos HF as exigências estão presentes no Decreto da Presidência da República No 7.237 de 2010, dentre elas destaca-se a de oferta e efetiva prestação de 60% ou mais de internações pelo SUS.
De acordo com Soares et al. (2005) as UTD são um conjunto de unidades de análise que devem apresentar as seguintes características de homogeneidade: (i) ter a mesma utilização de insumos, variando apenas e intensidade, (ii) realizar as mesmas tarefas/atividades, (iii) ter os mesmos objetivos, (iv) trabalhar na mesma condição de mercado e (v) ter autonomia na tomada de decisão.
Segundo Lobo e Lins (2011), a homogeneidade das unidades de saúde é condição fundamental para que a comparação tenha confiabilidade e seja considerada válida, sendo necessárias restrições que garantam o mesmo padrão de complexidade e porte dessas unidades. Desse modo, para aumentar a validade interna do método e garantir a homogeneidade da amostra foram estabelecidos os seguintes critérios de seleção das UTD:
1) foram escolhidos os Hospitais Gerais Filantrópicos, do estado de São Paulo, i) sem atividade de ensino, ii) com até 50 leitos, iii) com mais de 60% desses leitos destinados ao SUS, iv) de Média Complexidade municipal e v) sem leitos complementares (UTI);
2) foram escolhidos os ambientes de atuação dos hospitais. Sendo selecionados os municípios com até 30 mil habitantes, no qual o hospital era o único estabelecimento de atendimento de média complexidade, ou seja, no município só há 1 hospital geral não existindo nem hospital dia e/ou especializado. Esse critério foi utilizado com o objetivo de retirar o fator competitividade da análise, pois segundo Marinho e Façanha (2001) a competição entre hospitais ocorre precipuamente no âmbito local e repercute tanto em efeitos positivos quanto negativos nos índices de eficiência. Além disso, 80,95% dos municípios são do Grupo Homogêneo [5] 5, segundo critérios de classificação do município estabelecido pelo Ministério da Saúde, apresentando características semelhantes quanto à condições demográficas, sociais e sanitárias, de modo que a demanda por atendimento (perfil epidemiológico) nas unidades de saúde seja minimamente controlada; e
3) as UTD selecionadas foram os Hospitais Filantrópicos (Esfera Administrativa Privada) que obedecem às mesmas regras de contratação e conforme apresentam Cunha e Corrêa (2013) a grande diferença entre o HF e os demais hospitais é que ele não tem como objetivo fundamental ganhos financeiros.
Estudos como os de Marinho e Façanha (2001), Proite e Sousa, (2004), Gonçalves et al. (2007), Lobo (2010) e Guerra e Souza (2011) utilizam o método AED para a mensuração da eficiência técnica dos hospitais no Brasil.
A utilização da AED na área de saúde pode ser dividida em três categorias: (i) descrição dos índices de eficiência ou de apoio à decisão; (ii) comparação entre a AED e as fronteiras estocásticas ou sua comparação com outras ferramentas de avaliação de eficiência; e (iii) apoio para tomada de decisão em políticas públicas (Chen, Hwang, e Shao, 2005).
Nesse sentido a presente pesquisa utilizou o método AED, no softwareSistema Integrado de Apoio à Decisão (SIAD) v.3.0, juntamente com o Teste de Mann-Whitney para verificar como varia o desempenho entre os hospitais selecionados. Foi selecionado o modelo de retornos variáveis de escala para processar a AED, conhecido pelo acrograma BCC, de Banker, Charnes e Cooper (1984), pois segundo Proite e Sousa (2004) e Cunha e Corrêa (2013) esse tipo de retorno predomina no setor hospitalar, inclusive para todos os portes. Na DEA as UTD localizadas na fronteira de eficiência recebem pontuação máxima de 1 sendo que as unidades ineficientes, abaixo da fronteira, recebem pontuações entre 1 e 0.
Com relação à orientação do modelo BCC, foi utilizada a orientação para output, também empregada nos estudos de Marinho e Façanha (2001b), Proite e Sousa (2004), Wolff (2005), Lima et al. (2007), Cesconeto et al. (2008), Silva (2009) e Guerra e Souza (2011).
Embora, parte dos estudos utilize orientação a input, dado que administradores de saúde têm maior controle sobre os insumos do que sobre os resultados (Lobo, 2010), controlar a intensidade dos tratamentos individuais, segundo Marinho (2001c), significa controlar o output tempo médio de permanência. Dessa forma, a orientação a output representa a qualidade do atendimento, o que está de acordo com o presente estudo que visa maximizar o inverso [6] do tempo de permanência e o inverso do número de óbitos.
O Teste de Mann-Whitney (MW), foi efetuada com o software Minitab® (v.15). O teste é utilizado para verificar se duas amostras independentes são significativamente diferentes em relação à média (Field, 2009:688). O teste foi utilizado para verificar se a taxa de ocupação hospitalar e a porcentagem de leitos conveniados SUS variam entre os hospitais eficientes e os ineficientes.
A base de dados foi construída para o ano de 2012, por meio de consultas ao Sistema de Informações Hospitalares do SUS, DATASUS. As variáveis e suas classificações são apresentadas na Tabela 3.
Tabela 3: Variáveis e estatística descritiva da amostra
Variáveis e Estatística Descritiva |
||||||
Indicador |
Máximo |
Mínimo |
Média |
Desv. Pad. |
Sigla |
Classificação |
Número de Leitos SUS |
42 |
9 |
33.14 |
9.54 |
LeitosSUS |
Input |
Total de Médicos, Enfermeiros, Auxiliares e Técnicos de enfermagem |
116 |
5 |
32.50 |
22.77 |
Total-M-E-A-T |
Input |
Valor médio da Autorização de Internação Hospitalar AIH – ajuste de case mix |
576.34 |
202.48 |
392.91 |
69.60 |
ValorAIH |
Input |
Equipamento de diagnóstico por métodos gráficos |
4 |
1 |
1.88 |
0.94 |
Equipgraficos |
Input |
Equipamento de Diagnóstico por imagem |
5 |
0 |
2.50 |
1.37 |
Equipimagem |
Input |
Equipamento de manutenção da vida |
32 |
5 |
16.19 |
6.92 |
Equipavida |
Input |
Número de óbitos ocorridos (Inverso) |
1 |
0.01 |
0.12 |
0.21 |
Obinverso |
Output |
Internações por leito |
62.71 |
6.70 |
31.12 |
15.96 |
Inter_p_leito |
Output |
Tempo médio de permanência (Inverso) |
0.53 |
0.19 |
0.33 |
0.07 |
Mpinverso |
Output |
Dependência de Leitos SUS1 |
100% |
59% |
76.45% |
13.09% |
- |
- |
Taxa de Ocupação2 |
58.41% |
5.69% |
26.44% |
14.13% |
- |
- |
Fonte: Elaborado pelos autores. 1 Dependência de Leitos SUS = Leitos contratados SUS / Leitos totais 2 A taxa de ocupação foi utilizada para comparar seu valor com o resultado da AED, uma vez que, quanto maior a taxa de ocupação maior a eficiência técnica do HF. A taxa de ocupação é obtida pela divisão do número total de dias de permanência de pacientes no hospital pela capacidade total de internação no hospital
O valor médio dos pagamentos AIH foi utilizado como “proxy” para o perfil de severidade dos casos tratados (case-mix), assim como feito por Gonçalves et al. (2007), pois está positivamente associado às despesas, consumo de recursos pelo paciente (Rosko e Chilingerian, 1999). Dessa forma, foi calculado o coeficiente de variação (CV) para verificar se o conjunto de dados é relativamente homogêneo, uma vez que segundo Medri (2011), uma distribuição é homogênea quando o CV (média amostral dividida pelo desvio padrão) não ultrapassar 20%.
O coeficiente de variação é uma medida de dispersão, utilizada para comparar, em termos relativos, o grau de concentração em torno da média, sua fórmula é representada pela divisão do desvio padrão pela média. Ressalta-se que a distribuição não deixa de ser homogênea quando a variabilidade relativa é maiores do que 20%, contudo a medida que o CV aumenta, a amostra vai perdendo o grau de homogeneidade (Medri, 2011). Como o valor obtido foi de 17,71%, a amostra apresenta baixa variabilidade dos dados com relação a sua média. Esse resultado permite aumentar a validade intera da AED, pois reduz o efeito da complexidade (case mix) dos casos tratados nos HE sobre o resultado da análise.
Considerando que as informações do DATASUS são exclusivamente sobre os serviços públicos prestados, foi utilizada a variável “Número de Leitos SUS” ao invés do número total de leitos, pois são aqueles e não esses que geram as AIHs.
As variáveis Número de óbitos e o Tempo de permanência foram invertidos para representarem a eficiência técnica dos hospitais. Os indicadores Taxa de ocupação, Taxa Média de Permanência (TMP) e internações por leito hospitalar foram selecionados por comporem os indicadores de monitoramento e avaliação da Política Nacional para os Hospitais de Pequeno Porte (PNHPP). Para analisar o capital humano do hospital e verificar sua relação com a eficiência hospitalar foi utilizada a variável Total de médicos, enfermeiros, técnicos e auxiliares de enfermagem.
A variável Dependência de Leitos SUS foi obtida pela divisão entre a quantidade de leitos contratados SUS e a quantidade total de leitos do HF. A partir dessa variável foi possível verificar se os hospitais com maior porcentagem de leitos conveniados ao SUS seriam prejudicados/favorecidos em seu desempenho operacional.
Além disso, conforme apresentado na seção 2, alguns estudos (Lima et al. 2007 e Ugá et al. 2008) destacam que quando o HF têm planos de saúde próprios ele apresenta maior estrutura gerencial. E dado que a amostra do presente estudo há hospitais com 100% de leitos SUS, HF com ausência de planos de saúde próprios, e outros com menor porcentagem de leitos SUS, ou seja, presença ou ausência de planos próprios de saúde, mas com parte dos leitos destinados ao setor privado de saúde. Logo, a dependência de leitos SUS ou proporção de leitos que o HF destina ao SUS foi utilizada como “proxy” da estrutura gerencial dos hospitais filantrópicos.
Dessa forma, após a análise do desempenho do HF pela AED foi comparado seu resultado com a proporção de leitos que o HF destina ao SUS a fim de verificar se os que apresentavam menor porcentagem de leitos SUS apresentavam, por terem maior estrutura gerencial, melhor desempenho.
Após rodar o modelo que utilizou 6 variáveis de input e 3 de output, conforme Tabela 2, foram identificados 16 hospitais na fronteira de eficiência e 26 fora da fronteira, conforme apresentado de forma resumida na Tabela 4. Os hospitais eficientes (melhor desempenho) estão localizados nos municípios de Álvares Machado, Cunha, Herculândia, Morro Agudo, Patrocínio Paulista, Pompéia, Tupi Paulista, Boa Esperança do Sul, Cajobi, Flórida Paulista, Iacri, Pacaembu, Pilar do Sul, Queluz, Rinópolis e Estrela d'Oeste.
Tabela 4: Características das DMUs segundo a eficiência do modelo DEA 6x3
Município |
Eficiência |
Dependência SUS |
Taxa de Ocupação |
Leitos SUS |
Total MEAT |
Valor Médio AIH |
Equip. métodos gráficos |
Equip. de diagnóstico por imagem |
Equip. manutenção vida |
Internação por leito |
Nº Óbitos |
Média de Permanência |
ÁlvaresMachado |
1,0000 |
90,00% |
25,96% |
18 |
61 |
576,3 |
1 |
1 |
13 |
36,44 |
8 |
2,6 |
BoaEsperançadoSul |
1,0000 |
86,67% |
22,39% |
13 |
31 |
422,8 |
1 |
1 |
20 |
35,54 |
8 |
2,3 |
Cajobi |
1,0000 |
81,25% |
15,76% |
26 |
16 |
379,2 |
1 |
3 |
11 |
26,15 |
4 |
2,2 |
Cunha |
1,0000 |
60,00% |
58,41% |
24 |
28 |
458,5 |
3 |
3 |
27 |
62,71 |
59 |
3,4 |
Estrelad'Oeste |
1,0000 |
64,29% |
39,12% |
9 |
22 |
380,1 |
3 |
2 |
15 |
57,11 |
1 |
2,5 |
FlóridaPaulista |
1,0000 |
63,83% |
21,08% |
30 |
19 |
289,0 |
2 |
2 |
10 |
34,97 |
5 |
2,2 |
Herculândia |
1,0000 |
59,38% |
42,52% |
19 |
15 |
432,0 |
1 |
1 |
10 |
40,84 |
7 |
3,8 |
Iacri |
1,0000 |
100,00% |
6,36% |
15 |
9 |
271,2 |
1 |
0 |
5 |
8,60 |
1 |
2,7 |
MorroAgudo |
1,0000 |
68,89% |
23,96% |
31 |
55 |
488,7 |
3 |
5 |
27 |
46,03 |
28 |
1,9 |
Pacaembu |
1,0000 |
90,63% |
12,94% |
29 |
15 |
202,5 |
1 |
1 |
10 |
22,48 |
9 |
2,1 |
... |
... |
... |
... |
... |
... |
... |
... |
... |
... |
... |
... |
... |
Iacanga |
0,7545 |
92,59% |
7,15% |
25 |
17 |
392,0 |
1 |
2 |
9 |
9,00 |
14 |
2,9 |
Bocaina |
0,7529 |
85,71% |
5,69% |
30 |
12 |
474,0 |
1 |
2 |
15 |
6,70 |
7 |
3,1 |
Piracaia |
0,7222 |
78,38% |
34,01% |
29 |
47 |
428,0 |
2 |
2 |
20 |
34,48 |
57 |
3,6 |
SudMennucci |
0,7189 |
100,00% |
15,23% |
20 |
18 |
456,7 |
1 |
2 |
11 |
16,85 |
9 |
3,3 |
SãoSimão |
0,6980 |
80,00% |
15,54% |
32 |
27 |
421,0 |
2 |
1 |
9 |
17,19 |
15 |
3,3 |
Arealva |
0,6898 |
91,67% |
9,25% |
22 |
14 |
312,0 |
3 |
1 |
17 |
10,23 |
14 |
3,3 |
Igarapava |
0,6541 |
64,00% |
39,88% |
32 |
73 |
360,9 |
3 |
4 |
26 |
35,50 |
48 |
4,1 |
Tapiratiba |
0,6523 |
61,76% |
19,50% |
21 |
32 |
465,1 |
2 |
3 |
17 |
21,57 |
28 |
3,3 |
Charqueadas |
0,5837 |
78,79% |
18,09% |
26 |
27 |
384,2 |
3 |
3 |
32 |
18,35 |
11 |
3,6 |
Clementina |
0,4816 |
66,67% |
11,97% |
20 |
18 |
359,4 |
2 |
2 |
11 |
9,10 |
12 |
4,8 |
Média UTD na fronteira de efic. |
1,0000 |
76,93% |
28,53% |
23,4 |
27,3 |
391,70 |
1,8 |
2,3 |
15,0 |
37,2 |
23,9 |
2,9 |
Média UTD fora da fronteira de efic. |
0,7887 |
76,16% |
25,16% |
25,8 |
35,7 |
393,66 |
1,9 |
2,7 |
16,9 |
27,4 |
25,7 |
3,4 |
Fonte: elaborado pelos autores.
Segundo Wolff (2005) deve-se comparar hospitais com o mesmo case-mix. Dessa forma, ao se analisar os hospitais localizados nos municípios de Cajobi (HFCa) e de Charqueadas (HFChar), com valores de AIH (proxy de case-mix) respectivamente de R$ 379,2 e R$ 384,2. Verifica-se que o hospital de Cajobi (eficiência 100% e 26 leitos) tem 26,15 internações por leito e taxa de ocupação de 15,74%, por sua vez, o hospital de Charqueadas (eficiência de 58,37% e 26 leitos) tem 18,35 internações por leito e 18,9% de taxa de ocupação.
Comparando-se os recursos humanos e físicos desses hospitais constata-se que HFCa tem 16 médicos, auxiliares e técnicos de enfermagem e 11 equipamentos de manutenção da vida, já HFChar tem 27 e 32, respectivamente. Ou seja, HFCa utiliza menos recursos para realizar maior número de internações por leito e apresenta menor número de óbitos e tempo médio de internação. Além disso, HFCa e HFChar apresentam respectivamente 81,25% e 78,79% dos leitos destinados ao SUS. E sendo essa variável “proxy” da estrutura gerencial, verifica-se que embora a diferença entre essas variáveis seja de 2,46%, a variação da eficiência entre os HF foi de 41,63%.
Ao compararmos os HF dos municípios de Cunha (eficiência 100% e com 60% dos leitos SUS) e SudMennucci (eficiência 71,89% e com 100% dos leitos SUS) com valores médios de AIH, respectivamente, de R$ 458,5 e 456,7, parece existir evidência da relação entre a menor proporção de leitos SUS (maior estrutura gerencial) e a melhor eficiência. Desse modo, para analisar essa evidência em toda a amostra foi realizado o Teste Mann-Whitney de comparação de médias. A Tabela 5 apresenta o resultado do teste para verificar se as UTD localizadas na fronteira de eficiência tinham maior dependência de leitos SUS (proporção de leitos SUS) ou se apresentavam maiores taxas de ocupação de leitos.
Tabela 5: Comparação entre as UTD eficientes e não eficientes
Critério |
Dependência de Leitos SUS |
Taxa média de ocupação |
Teste de Mann-Whitney |
H0¹ - Dep. SUS Eficiente > Dep. SUS Não Eficiente |
H0 - Tx. Ocup. Efic > Tx Ocup Não Efic. |
Resultado |
Probabilidade (P) igual a 0,515 |
Probabilidade (P) igual a 0,217 |
Conclusão |
Como (P) > 0,05 rejeita-se H0 |
Como (P) > 0,05 rejeita-se H0 |
Fonte: Elaborado pelos autores. ¹ H0 – Hipótese Nula
Observa-se que para a amostra analisada a porcentagem de leitos que o hospital destina ao SUS (conveniados SUS) e a taxa de ocupação hospitalar não apresentaram variações entre os hospitais classificados eficientes e os ineficientes (fora da fronteira de eficiência).
Com relação ao resultado da comparação da eficiência com a dependência de leitos SUS ressalta-se que essa variável está apoiada no pressuposto de que quanto menor o número de leitos que o HF destina ao SUS, maior sua probabilidade de o hospital utilizar plano próprio de saúde e de atender a demanda privada e por consequência maior a probabilidade de apresentar mais estrutura gerencial (Lima et al. 2007). Ugá et al. (2008) ao investigar o perfil das operadoras de planos próprios de saúde dos hospitais filantrópicos no Brasil, verificou que os planos atuam, em sua maior parte, em pequenos municípios e com número médio pequeno de beneficiários tendo, portanto, limitações quanto ao compartilhamento de risco entre os segurados o que gera incertezas à estabilidade financeira e solvência dos planos no médio e longo prazo. Apesar de sua adoção representar estratégia de sobrevivência econômica dos HF (Ugá et al. 2008) isso não afetou seu resultado na análise de eficiência no presente estudo.
Por sua vez, com relação a comparação da eficiência com a taxa de ocupação, em estudo sobre hospitais de pequeno porte no Brasil que atendem SUS, Ugá e López (2007) verificaram que esses apresentam baixa densidade tecnológica e taxa de ocupação média de 32,8% (as UTD do presente estudo apresentaram 26,85%), destacando que essa poderia estar relacionada ao perfil nosológico das internações neles realizadas, geralmente de baixa complexidade. Segundo Ugá e López (2007) os principais procedimentos das internações em hospitais de pequeno porte no Brasil seriam: partos normais e internações clínicas, como pneumonias e entero-infecções.
Nesse sentido, por atender casos de baixa complexidade e a amostra apresentar baixo valor médio de ocupação hospitalar essa variável não apresentaria efeito significativo sobre a eficiência no modelo utilizado.
Finalmente destaca-se que, para a amostra investigada, observou-se que das UTD eficientes 68,75% pertencem ao Grupo Homogêneo 5 (GH5) e dentre UTD não eficientes 88,46% são do GH5. Esse fato pode indicar que há fatores nos municípios das UTD eficientes, que não pertencem ao GH5, que afetam positivamente o desempenho hospitalar.
O presente estudo investigou a eficiência técnica de 42 hospitais filantrópicos de pequeno porte localizados em municípios de até 30 mil habitantes no estado de São Paulo e a associação dessa eficiência com a taxa de ocupação hospitalar e porcentagem de leitos que o hospital mantém conveniados ao SUS. Com relação à dependência de leitos SUS, proxy da estrutura gerencial dos HF, verificou-se que, para a amostra analisada, essa variável não varia significativamenteentre os hospitais mais e menos eficientes. Desse modo, constata-se também a estrutura gerencial dos HF não interferiu de modo significativo em sua eficiência. Não obstante, há a necessidade de mais estudos que investiguem a relação simultânea do desempenho hospitalar dos HF e sua estrutura gerencial.
Além disso, a taxa de ocupação também não apresentou variações significativas entre os hospitais mais e menos eficientes, não confirmando os achados de Marinho (2001c), que investigou essa associação em hospitais públicos e privados de grande porte. Esse fato pode estar relacionado ao tipo de atendimento prestado pelos hospitais de grande porte que geralmente prestam atendimentos de nível terciário, cuidando de casos mais complexo, e ambientes mais saturados podem aumentar a probabilidade de infecção hospitalar. Já hospitais de pequeno porte com atendimentos de nível secundário e tratamento de casos menos complexos essa relação pode não estar presente.
Como limitação da análise proposta no trabalho, destacamos que nem todas as partes apresentadas como fronteiras de eficiência podem corresponder a soluções compatíveis com a realidade local do hospital, desse modo, novas restrições para a homogeneidade das UTD, critérios de seleção de variáveis e análise de variáveis fora do controle discricionário dos tomadores de decisão podem ser introduzidos servindo de base para futuras análises do setor hospitalar brasileiro.
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1. Mestre em Controladoria e Contabilidade da Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade de Ribeirão Preto da USP. Bacharel em Ciências Econômicas pela Universidade Federal de Viçosa - UFV. E-mail: mailto:marcelo.sediyama@gmail.com
2. Doutor em Controladoria e Contabilidade. Professor associado da Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade de Ribeirão Preto - USP. E-mail: aaquino@usp.br
3. Doutor em Controladoria e Contabilidade. Professor da Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade de Ribeirão Preto - USP. E-mail: carlosbonacim@usp.br
4. Localizados nos seguintes municípios: Águas de Lindóia; Álvares Machado; Apiaí; Arealva; Boa Esperança do Sul; Bocaina; Borborema; Cajobi; Castilho; Charqueadas; Clementina; Colina; Cunha; Estrela d'Oeste; Flórida Paulista; Guaraçaí; Guararema; Herculândia; Iacanga; Iacri; Igarapava; Itaberá; Itaporanga; Itapuí; Maracaí; Morro Agudo; Pacaembu; Parapuã; Patrocínio Paulista; Pilar do Sul; Piracaia; Pompéia; Queluz; Rinópolis; Sales Oliveira; Santa Rosa de Viterbo; São Bento do Sapucaí; São Simão; Sud Mennucci; Tambaú; Tapiratiba e Tupi Paulista. Obs.: Foram retirados da amostra os hospitais que não registraram as AIH’s por dois ou mais meses; critério semelhante foi utilizado em Cesconetto et al. (2008).
5. Os Grupos Homogêneos foram criados pelo Ministério da Saúde como critério para comparação entre os índices de desempenho do SUS (IDSUS). Esses grupos apresentam características semelhantes quanto às características demográficas, sociais e sanitárias segundo três indicadores: o Índice de Desenvolvimento Socioeconômico (IDSE); o Índice de Condições de Saúde (ICS); e o Índice de Estrutura do Sistema de Saúde do Município (IESSM). Obs.: nenhum dos municípios investigados pertence ao Grupo Homogêneo 6.
6. Maximizar o inverso de um número é o mesmo que minimizá-lo, por exemplo, dado dois hospitais A e B, se A tem tempo médio de permanência (TMP) 3,4 dias e B de 5 dias o inverso desses valores seriam: 1/3,4 = 0,2941 para o hospital A e 1/5 = 0,200 para o hospital B. Dessa forma, como a DEA maximiza os outputs ela irá selecionar o valor de 0,2941 pois esse é maior do que 0,200 o que representa a escolha do menor tempo de permanência 3,4. Sendo o case-mix e a DMU homogêneos o hospital A teria melhor qualidade de atendimento do que o B.