Proposta de metodologia para estimar a área de cobertura potencial por equipes de atenção primária

Bibliographic Data

ID14968468
AuthorsThiago Augusto Hernandes Rocha (0000-0002-6262-3276, Organização Pan-Americana da Saúde (OPAS), Brasília (DF), Brasil, corresponding author), Danielle Grace De Almeida (0000-0003-4434-0667), Dante Grapiuna de Almeida (Medomai Informática, Belo Horizonte (MG), Brasil), Pedro Vasconcelos Maia Do Amaral (Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), Faculdade de Ciências Econômicas, Departamento de Economia, Belo Horizonte (MG), Brasil), Pedro Amaral (0000-0002-2505-035X, Universidade Federal de Minas Gerais), Núbia Cristina Da Silva (0000-0002-0809-2152, Methods, Analytics and Technology for Health Consortium (MATH), Duke University, Durham (NC), Estados Unidos.), Erika Bárbara Abreu Fonseca Thomaz (0000-0003-4156-4067, Universidade Federal do Maranhão (UFMA), Departamento de Saúde Coletiva, São Luís (MA), Brasil), Rejane Christine De Sousa Queiroz (0000-0003-4019-2011, Universidade Federal do Maranhão (UFMA), Departamento de Saúde Coletiva, São Luís (MA), Brasil), Allan Claudius Queiroz Barbosa (0000-0003-1266-5168, Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), Faculdade de Ciências Econômicas, Departamento de Economia, Belo Horizonte (MG), Brasil), João Ricardo Nickenig Vissoci (0000-0001-7276-0402, Duke Global Health Institute, Duke University, Durham (NC), Estados Unidos.)
Year2019
Volume43
Pages1
Publication date2019-05-24
Peer ReviewedYes
Open AccessYes
TypeARTICLE
VenueRevista Panamericana de Salud Pública (JOURNAL)
Journal identifiersISSN: 1020-4989 • E-ISSN: 1680-5348
PublisherPan American Health Organization (PUBLISHER • US)
DOI10.26633/rpsp.2019.47
PMID31139211
OpenAlexW2946146043
LanguagePT
Citations received4
References cited19

Objetivo. Apresentar metodologia para avaliação empírica da atenção primária à saúde (APS) por meio da construção de representações digitais das áreas de cobertura potencial das equipes da APS. Métodos. Estudo de natureza metodológica. As áreas potenciais foram construídas por análise combinatória entre setores censitários e localização das unidades básicas de saúde (UBS) que apresentavam equipes de APS no Brasil. Foram utilizadas seis regras para parametrizar o algoritmo de construção das áreas potenciais. Assim, foram estipuladas seis restrições que viabilizaram o modelo utilizado: seleção de setores censitários próximos à UBS; setores contíguos; setores mutuamente excludentes; setores localizados no mesmo município da UBS; somatório de 4 500 usuários por equipe de saúde em cada UBS; e volume de população adscrita proporcional ao número de equipes de APS alocadas na UBS. A partir de 316 574 setores censitários e 39 758 UBS, foi desenvolvida uma matriz de vizinhança sobre a qual iterou um algoritmo de grafo que testava combinações de setores que atendessem simultaneamente as regras estipuladas. Resultados. Foram definidos 1 901 114 arcos ligando 30 351 setores censitários, permitindo a construção de 26 907 áreas potenciais. A partir desse resultado é possível fazer análises inframunicipais no que tange ao monitoramento de indicadores da APS. Os parâmetros customizáveis do algoritmo podem ser ajustados para contemplar diferentes conjuntos de regras e adaptados para diferentes países. Conclusiones. O uso de abordagens amparadas em geoprocessamento pode criar condições para avaliação do impacto da APS, levando-se em conta bases de dados secundárias e com nível de análise inframunicipal, de UBS e até mesmo de equipes

Cartography · Census · Combinatorial analysis · Environmental health · Geography · Geoprocessing · Operations management · Operations research · Population · Unit (ring theory · Computer Science · Engineering · Global Public Health Policies and Epidemiology · Health disparities and outcomes · Mathematics · Medicine · Urban Transport and Accessibility

Tools

Open DOIOpen Access