Associações entre atributos da Atenção Primária à Saúde e internações por condições sensíveis à APS: uma análise estrutural integrada de indicadores de estrutura, processo e resultado com base no PCATool-adulto-Brasil
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Universidade Federal de Minas Gerais
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Tese de doutorado
Título alternativo
Associations between Primary Health Care attributes and hospitalizations for ambulatory care–sensitive conditions: an integrated structural analysis of structure, process, and outcome indicators based on the PCATool-Adult-Brazil
Asociaciones entre los atributos de la Atención Primaria de Salud y las hospitalizaciones por condiciones sensibles a la APS: un análisis estructural integrado de indicadores de estructura, proceso y resultado basado en el PCATool-adulto-Brasil
Asociaciones entre los atributos de la Atención Primaria de Salud y las hospitalizaciones por condiciones sensibles a la APS: un análisis estructural integrado de indicadores de estructura, proceso y resultado basado en el PCATool-adulto-Brasil
Primeiro orientador
Membros da banca
Mariangela Leal Cherchiglia
Hugo Andre da Rocha
Adelson Guaraci Jantsch
Thiago Gomes da Trindade
Claunara Schilling Mendonça
Hugo Andre da Rocha
Adelson Guaraci Jantsch
Thiago Gomes da Trindade
Claunara Schilling Mendonça
Resumo
Introdução: A Atenção Primária à Saúde (APS) constitui o eixo organizador dos sistemas de saúde, sendo reconhecida como fator essencial para a melhoria dos indicadores populacionais e a redução das desigualdades. No contexto brasileiro, entretanto, as relações entre determinantes estruturais, a força da APS e as internações por condições sensíveis à APS (ICSAP) ainda carecem de estudos empíricos abrangentes e comparativos entre diferentes escalas geográficas. Esta tese, composta por três artigos interdependentes, investigou a relação entre dimensões de estrutura, processo e resultado da APS, com foco na influência dos determinantes sociais e organizacionais sobre a força da APS e, em seguida, na influência dessa força sobre as ICSAP em capitais e unidades federativas brasileiras entre 2015 e 2019. Artigo 1 – Objetivo: Analisar os determinantes estruturais associados à força da APS nas 27 capitais brasileiras, com base em múltiplas dimensões contextuais e organizacionais. Metodologia: Trata-se de um estudo ecológico transversal, com dados agregados referentes ao período de 2015 a 2019. Foram utilizados 88 indicadores explicativos distribuídos em nove dimensões — ambientais, demográficas, epidemiológicas, socioeconômicas, comportamentais e biológicas, capacidade assistencial, condições econômicas do sistema, governança e rede de atenção — e dez indicadores da APS derivados do PCATool-adulto da Pesquisa Nacional de Saúde (PNS-2019). As relações entre as dimensões foram analisadas por meio da Modelagem de Equações Estruturais estimada pelo método dos Mínimos Quadrados Parciais (PLS-SEM). A consistência interna, confiabilidade composta e validade convergente e discriminante foram avaliadas segundo critérios internacionais. Resultados: O modelo final apresentou adequado ajuste e explicou aproximadamente 50% da variância da força da APS. As dimensões associadas positivamente à força da APS foram Determinantes Epidemiológicos, Rede de Atenção, Determinantes Demográficos, Determinantes Ambientais e Governança, enquanto os Determinantes Socioeconômicos tiveram efeito negativo. As capitais das regiões Sul e Sudeste apresentaram os maiores escores, e as da região Norte, os menores. Entre os atributos da APS avaliados pelo PCATool, destacaram-se Longitudinalidade, Coordenação do cuidado - Integração do Cuidado, Orientação Familiar e Integralidade - Serviços disponíveis. Os achados apontam que, nas capitais, a organização da rede assistencial e a governança local têm maior peso para o fortalecimento da APS do que a mera ampliação de recursos materiais e humanos. Artigo 2 – Objetivo: Investigar como fatores ambientais, comportamentais-biológicos, demográficos, socioeconômicos, epidemiológicos e organizacionais se relacionam com a força da APS nas 27 unidades federativas (UFs) brasileiras, ampliando a escala de análise em relação ao estudo das capitais. Metodologia: Foi conduzido um estudo ecológico transversal, abrangendo o mesmo período de 2015 a 2019. Após o processo de validação dos indicadores, 40 variáveis permaneceram no modelo final, agrupadas nas mesmas nove dimensões analíticas. A força da APS foi mensurada pelos escores médios do PCATool-adulto-Brasil (PNS-2019). A modelagem foi realizada por PLS-SEM, com verificação de confiabilidade e validade do modelo de mensuração e teste estrutural via bootstrapping (5.000 reamostragens). Resultados: O modelo apresentou elevado poder explicativo (R² = 0,745; R² ajustado = 0,727). Seis dimensões tiveram associação significativa com a força da APS: Rede de Atenção e Determinantes Epidemiológicos de forma positiva; Governança, Força de Trabalho, Determinantes Socioeconômicos e Comportamentais/Biológicos com associação inversão. A dimensão Governança apresentou o maior tamanho de efeito, configurando um desafio interpretativo, possivelmente relacionado à distância entre gestão estadual e execução municipal dos serviços. O ranking médio dos escores da força da APS destacou as regiões Sul e Centro-Sul (Rio Grande do Sul, Santa Catarina, Mato Grosso, Minas Gerais e Paraná) como as de melhor desempenho, e a região Norte como a de menor pontuação. Os resultados reforçam que, em nível estadual, a estrutura da rede assistencial e a qualificação da força de trabalho são determinantes centrais, e que a mera expansão de cobertura e recursos financeiros sem gestão qualificada não se traduz em maior força da APS. Artigo 3 – Objetivo: Avaliar a influência da força da APS sobre as internações por condições sensíveis (ICSAP) em diferentes contextos geográficos (capitais e UFs) e
faixas etárias (adultos de 15–59 anos e idosos de 60 anos ou mais). Metodologia: Trata-se de um estudo ecológico transversal e analítico com dados agregados de 2015 a 2019, totalizando 135 observações por cenário. As vinte condições da Lista Brasileira de ICSAP foram agrupadas por Análise de Componentes Principais (PCA) em três componentes (CP1, CP2 e CP3). As variáveis explicativas estruturais foram organizadas em dez dimensões analíticas, incluindo uma dimensão adicional de Leitos Hospitalares (leitos totais e do SUS). As variáveis explicativas processuais (atributos da APS) foram organizadas 6 dimensões, conforme os componentes propostos pelo PCATool, enquanto a força da APS foi medida pelos escores do PCATool-adulto da PNS-2019. As relações entre variáveis foram testadas por Modelagem de Equações Estruturais (PLS-SEM) com 5.000 reamostragens. Estudou-se o resultado excluindo-se as internações de indivíduos com 80 anos ou mais, afim de comparar com os resultados para a faixa etária de 60 anos ou mais em cada recorte geográfico. Resultados: As taxas de ICSAP foram em média dez vezes maiores entre idosos, com predomínio de pneumonias, doenças cerebrovasculares e insuficiência cardíaca. O poder explicativo da APS foi superior nas UFs (R² até 68,5%) em relação às capitais (R² até 52,0%). Os efeitos estruturais variaram por faixa etária e componente principal: nas capitais, a APS reduziu significativamente as ICSAP para CP3 em adultos (β = -0,417; p < 0,001) e CP1 em idosos (β = -0,344; p = 0,002); nas UFs, a associação foi negativa e significativa para praticamente todos os componentes (CP1 β = -0,195; p = 0,016; CP2 β = -0,544; p < 0,001; CP3 β = -0,306; p = 0,013 em adultos; CP2 β = -0,489; p < 0,001; CP3 β = -0,436; p < 0,001 em idosos). Entre os atributos da APS, Integralidade e Coordenação do Cuidado mostraram os maiores efeitos protetores, sobretudo para CP2 e CP3, enquanto Acesso, Longitudinalidade e Orientações Familiar e Comunitária apresentaram efeitos discretos. Determinantes estruturais como Leitos Hospitalares mostraram relação positiva com as ICSAP (efeito maior nas capitais e em CP1), sugerindo indução de internações pela maior oferta hospitalar. A Força de Trabalho demonstrou efeitos predominantemente protetores nas UFs, mas paradoxais em alguns contextos urbanos, e os Determinantes Demográficos e os Comportamentais-Biológicos associaram-se à redução de ICSAP, principalmente entre idosos. A exclusão do grupo etário de 80 anos ou mais não alterou
substancialmente os resultados em comparação aos resultados do grupo 60 anos ou mais. Conclusão: Os três estudos evidenciam que a força e a efetividade da APS variam de acordo com o contexto geográfico e com os determinantes estruturais que a sustentam. A APS mostrou impacto expressivo na redução das ICSAP, especialmente nos estados e nos grupos de doenças mais sensíveis à sua atuação, mas esse impacto é heterogêneo e dependente dos atributos predominantes. A integralidade e a coordenação do cuidado emergem como os pilares mais consistentes da efetividade da APS, ao passo que o acesso isolado e a expansão numérica da força de trabalho não garantem melhor desempenho. Os resultados reforçam que políticas públicas de fortalecimento da APS devem priorizar a qualificação profissional, a articulação em rede e a coerência entre os níveis de governança estadual e municipal, além de considerar as especificidades regionais. Recomenda-se ainda o aperfeiçoamento dos instrumentos de mensuração da APS, como o PCATool, e das listas de ICSAP, de modo a incorporar a heterogeneidade dos contextos e dos atributos que compõem a atenção primária no Brasil.
Abstract
Introduction: Primary Health Care (PHC) serves as the organizing axis of health systems and is recognized as a key factor for improving population health indicators and reducing inequalities. In Brazil, however, the relationships between structural determinants, the strength of PHC, and hospitalizations for ambulatory care sensitive conditions (ACSC) still lack comprehensive empirical studies that allow for comparative analysis across different geographic scales. This thesis, composed of three interdependent articles, investigated the relationships between the structural, process, and outcome dimensions of PHC, focusing first on how social and organizational determinants influence PHC strength, and subsequently on how PHC strength affects ACSC across Brazilian capitals and federative units between 2015 and 2019. Article 1 – Objective: To analyze structural determinants associated with the strength of PHC in Brazil’s 27 capitals, based on multiple contextual and organizational dimensions. Methods: A cross-sectional ecological study was conducted using aggregated data from 2015 to 2019. Eighty-eight explanatory indicators were distributed across nine dimensions—environmental, demographic, epidemiological, socioeconomic, behavioral and biological, healthcare capacity, economic system conditions, governance, and healthcare network—and ten PHC indicators derived from the Adult PCATool of the 2019 National Health Survey (PNS-2019). Relationships between dimensions were analyzed using Structural Equation Modeling estimated by the Partial Least Squares method (PLS-SEM). Internal consistency, composite reliability, and convergent and discriminant validity were assessed according to international criteria. Results: The final model showed good fit and explained approximately 50% of the variance in PHC strength. Dimensions positively associated with PHC strength were Epidemiological Determinants, Healthcare Network, Demographic Determinants, Environmental Determinants, and Governance, whereas Socioeconomic Determinants showed a negative effect. Capitals in the South and Southeast regions achieved the highest scores, while those in the North region had the lowest. Among PHC attributes evaluated by the PCATool, Longitudinality, Care Coordination–Integration of Care, Family Orientation, and Comprehensiveness–Available Services stood out. The findings indicate that in capitals, the organization of the care network and local governance exert greater influence on PHC strengthening than the mere expansion of material and human resources. Article 2 – Objective: To investigate how environmental, behavioral-biological, demographic, socioeconomic, epidemiological, and organizational factors are associated with PHC strength across Brazil’s 27 federative units (FUs), expanding the geographic scope relative to the capitals’ analysis. Methods: A cross-sectional ecological study covering the same 2015–2019 period was conducted. After indicator validation, 40 variables remained in the final model, grouped into the same nine analytical dimensions. PHC strength was measured using average scores from the Adult PCATool–Brazil (PNS-2019). Modeling was performed using PLS-SEM, with verification of reliability and validity of the measurement model and structural testing via bootstrapping (5,000 resamples). Results: The model demonstrated high explanatory power (R² = 0.745; adjusted R² = 0.727). Six dimensions were significantly associated with PHC strength: Healthcare Network and Epidemiological Determinants (positive); Governance, Workforce, Socioeconomic Determinants, and Behavioral-Biological Determinants (negative). Governance showed the largest effect size, posing an interpretive challenge likely related to the gap between state-level management and municipal service implementation. The ranking of PHC strength highlighted the South and Central-South regions (Rio Grande do Sul, Santa Catarina, Mato Grosso, Minas Gerais, and Paraná) as the highest-performing, while the North region ranked lowest. These results reinforce that, at the state level, network structure and workforce qualification are central determinants, whereas the mere expansion of coverage or funding without qualified management does not necessarily strengthen PHC. Article 3 – Objective: To assess the influence of PHC strength on ambulatory care sensitive hospitalizations (ACSC) across different geographic contexts (capitals and FUs) and age groups (adults aged 15–59 years and older adults aged 60 years or more). Methods: A cross-sectional, analytical ecological study was performed with aggregated data from 2015 to 2019, totaling 135 observations per scenario. The 20 conditions of the Brazilian List of ACSC were grouped by Principal Component Analysis (PCA) into three components (PC1, PC2, and PC3). Structural explanatory variables were organized into ten analytical dimensions, including an additional dimension for Hospital Beds (total and SUS beds). Process explanatory variables (PHC attributes) were organized into six dimensions based on the PCATool components, while PHC strength was measured by Adult PCATool scores from PNS-2019. Relationships among variables were tested using PLS-SEM with 5,000 bootstrap resamples. Results were also analyzed excluding individuals aged 80 years or older, to compare with the 60+ age group in each geographic setting. Results: ACSC rates were on average ten times higher among older adults, with predominance of pneumonias, cerebrovascular diseases, and heart failure. The explanatory power of PHC was higher at the FU level (R² up to 68.5%) than in capitals (R² up to 52.0%). Structural effects varied by age group and principal component: in capitals, PHC significantly reduced ACSC for PC3 in adults (β = -0.417; p < 0.001) and for PC1 in older adults (β = -0.344; p = 0.002); in FUs, the association was negative and significant for nearly all components (PC1 β = -0.195; p = 0.016; PC2 β = -0.544; p < 0.001; PC3 β = -0.306; p = 0.013 in adults; PC2 β = -0.489; p < 0.001; PC3 β = -0.436; p < 0.001 in older adults). Among PHC attributes, Comprehensiveness and Care Coordination had the strongest protective effects, particularly for PC2 and PC3, while Access, Longitudinality, and Family and Community Orientation showed weaker associations. Structural determinants such as Hospital Beds were positively associated with ACSC (stronger effect in capitals and PC1), suggesting that greater hospital availability may induce admissions. Workforce effects were mostly protective at the FU level but paradoxical in some urban contexts. Demographic and Behavioral-Biological Determinants were associated with ACSC reduction, mainly among older adults. Excluding the 80+ group did not substantially alter the findings compared with the 60+ results. Conclusion: The three studies demonstrate that PHC strength and effectiveness vary according to geographic context and the structural determinants that underpin them. PHC showed a significant impact on reducing ACSC, especially at the state level and for disease groups most sensitive to PHC interventions; however, this impact is heterogeneous and dependent on the prevailing attributes. Comprehensiveness and Care Coordination emerge as the most consistent pillars of PHC effectiveness, whereas Access alone and the numerical expansion of the workforce do not guarantee better performance. The findings underscore that policies aiming to strengthen PHC should prioritize professional qualification, network articulation, and coherence between state and municipal governance levels, while accounting for regional specificities. Further refinement of PHC measurement tools, such as the PCATool, and of ACSC lists is recommended to better capture the heterogeneity of contexts and attributes that define primary care in Brazil.
Assunto
Atenção Primária à Saúde, Fatores Socioeconômicos, Assistência Ambulatorial, Hospitalização, População Urbana, Fatores Etários, Atenção à Saúde, Programas Governamentais, Saúde da Família, Análise de Classes Latentes, Recursos Humanos, Força Muscular
Palavras-chave
Atenção Primária à Saúde, Qualidade da Assistência à Saúde, Condições Sensíveis à Atenção Primária, Hospitalização
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