Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/58038
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dc.creatorThiago Augusto Hernandes Rochapt_BR
dc.creatorDante Grapiuna de Almeidapt_BR
dc.creatorPedro Vasconcelos Maia do Amaralpt_BR
dc.creatorNúbia Cristina da Silvapt_BR
dc.creatorErika Bárbara Abreu Fonseca Thomazpt_BR
dc.creatorRejane Christine de Sousa Queirozpt_BR
dc.creatorAllan Claudius Queiroz Barbosapt_BR
dc.creatorJoão Ricardo Nickenig Vissocipt_BR
dc.date.accessioned2023-08-21T21:00:29Z-
dc.date.available2023-08-21T21:00:29Z-
dc.date.issued2019-05-
dc.citation.volume43pt_BR
dc.citation.spagee47pt_BR
dc.citation.epage8pt_BR
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.26633/RPSP.2019.47pt_BR
dc.identifier.issn1020-4989pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1843/58038-
dc.description.abstractObjective. To present a methodology for the empirical evaluation of primary health care (PHC) through the construction of digital representations of potential PHC coverage areas. Methods. In this methodological study, potential areas were constructed by combinatorial analysis between census tracts and the location of basic health units with working PHC teams in Brazil. Six rules were used to parameterize the algorithm for the construction of potential areas. Thus, six restrictions were applied to enable the model: the selection of census tracts near the basic health unit; contiguous sectors; mutually exclusive sectors; sectors located in the same municipality of basic health units; sum of 4 500 users per health team in each unit; and volume of population ascribed proportional to the number of PHC teams allocated to the unit. Based on 316 594 census tracts and 39 758 basic health units, a neighborhood matrix was developed. To that matrix, a graph algorithm was applied to test combinations of sectors that simultaneously met the stipulated rules. Results. A total of 1 901 114 arcs were defined, connecting 30 351 census tracts, allowing the construction of 26 907 potential areas. Based on these results, intra-municipal analyses can be performed to monitor PHC indicators. Customizable algorithm parameters can be adjusted to accommodate different sets of rules which may be adapted to different countries. Conclusions. The use of geoprocessing approaches creates conditions for the assessment of PHC impact, based on secondary databases at various levels, such as intra-municipal, basic health unit, and even at the team level.pt_BR
dc.description.resumoObjetivo. 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. Conclusões. 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.pt_BR
dc.description.sponsorshipCAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superiorpt_BR
dc.format.mimetypepdfpt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Geraispt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentFCE - DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS ADMINISTRATIVASpt_BR
dc.publisher.departmentFCE - DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS ECONÔMICASpt_BR
dc.publisher.initialsUFMGpt_BR
dc.relation.ispartofPan American Journal of Public Healthpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectAtenção primária à saúdept_BR
dc.subjectAtenção à saúdept_BR
dc.subjectDiagnóstico de situação de saúdept_BR
dc.subjectSistemas de informação geográficapt_BR
dc.subjectAnálise espacialpt_BR
dc.subject.otherCuidados primários de saúdept_BR
dc.subject.otherDiagnósticospt_BR
dc.subject.otherSistemas de informação geográficapt_BR
dc.subject.otherAnálise espacial (Estatística)pt_BR
dc.titleProposta de metodologia para estimar a área de cobertura potencial por equipes de atenção primáriapt_BR
dc.title.alternativeProposal for a methodology to estimate the potential coverage of primary care teamspt_BR
dc.title.alternativePropuesta de una metodología para estimar el área de cobertura potencial de los equipos de atención primariapt_BR
dc.typeArtigo de Periódicopt_BR
dc.url.externahttps://iris.paho.org/handle/10665.2/50987pt_BR
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-1266-5168pt_BR
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