Núcleo de segurança do paciente - CNES serviços

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Introdução

A nota técnica de indicador descreve o trabalho de processamento e apresentação de dados de Leitos UTI por habitante e decorrente estratificação. A metodologia aplicada pelo Centro de Informações Estratégicas para a Gestão do SUS (Cieges) constitui adaptação de fichas da Rede Interagencial de Informações para a Saúde (RIPSA) e de ensejos anteriores da gestão estadual do SUS.


Endereço eletrônico

Essa nota técnica é acessível pelo endereço https://wiki.conass.org.br/index.php?title=N%C3%BAcleo_de_seguran%C3%A7a_do_paciente_-_servi%C3%A7os.

Objetivo

Apresentar parâmetros de interpretação, granularidade e reprodutibilidade do indicador.

Ficha do indicador para o profissional da saúde

Conceituação

Número de leitos complementares UTI, por dez mil habitantes residentes, em determinado espaço geográfico, no ano considerado.

São considerados UTI: UTI adulto II COVID-19, UTI pediátrica II COVID-19, UTI adulto, UTI infantil, UTI neonatal, UTI adulto I, UTI adulto II, UTI adulto III, UTI pediátrica I, UTI pediátrica II, UTI pediátrica III, UTI neonatal I, UTI neonatal II, UTI neonatal III, UTI de Queimados, UTI coronariana tipo II -UCO tipo II, UTI coronariana tipo III - UCO tipo III.

Interpretação

  • Reflete a disponibilidade de serviços de terapia intensiva e a qualidade da atenção médica hospitalar.
  • É influenciado por fatores socioeconômicos, epidemiológicos e demográficos, tais como nível de renda, composição etária, desenvolvimento tecnológico, oferta de profissionais de saúde, políticas públicas assistenciais e preventivas, a exemplo das de incentivo a cirurgias ambulatoriais, desospitalização na saúde mental e programas de internação domiciliar. Em geral, a concentração de leitos está associada ao maior poder aquisitivo da população e à demanda por serviços especializados, condições que atraem investimentos do setor privado de saúde.

Usos

  • Analisar variações geográficas e temporais da oferta de leitos hospitalares pelo SUS, segundo a esfera administrativa, identificando situações de desigualdade e tendências que demandem ações e estudos específicos.
  • Subsidiar processos de planejamento, gestão e avaliação de políticas públicas voltadas para a assistência médico-hospitalar de responsabilidade do SUS.

Limitações

  • Inclui a demanda hospitalar por parte de pessoas não residentes, alterando a relação de proporcionalidade dos leitos disponíveis para a população residente.
  • Inexistem padrões nacionais ou internacionais validados para análises comparativas, pois o indicador expressa uma combinação de fatores inerentes a realidades regionais ou locais distintas.

Fontes

Ministério da Saúde. Secretaria de Atenção Especializada à Saúde (SAES): Sistema de Informações Hospitalares do SUS – SIH/SUS (até 2003), Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde – CNES (a partir de 2005) e base demográfica do IBGE.

Métodos de Cálculo

[Média anual da soma mensal de leitos UTI]÷[População total residente]×10.000

Categorias Sugeridas para Análise

Unidade geográfica: Brasil, grandes regiões, estados, Distrito Federal, regiões metropolitanas e municípios das capitais.

Tipo de leito: existentes SUS, existentes não-SUS, total.

Esfera administrativa: federal, estadual, municipal e privado.

Tipo de prestador: público, privado e filantrópico.

População: Pediátrica, adulta.

Dados Estatísticos e Comentários

Fórmula utilizada para calcular o indicador, definindo os elementos que a compõem.

Observar as categorias de métodos de cálculo para nomear corretamente os indicadores:

  • Razão: numerador dividido pelo denominador, ambos do mesmo tipo, sem fator de multiplicação.
  • Índice: numerador dividido pelo denominador, sendo de tipo diferente, sem fator de multiplicação.
  • Proporção: numerador dividido pelo denominador, quando o numerador está contido no denominador multiplicado por 100.
  • Taxa: : numerador dividido pelo denominador, quando o numerador está contido no denominador, multiplicado por número diferente de 100.
  • Taxa de incidência: Número de novos casos dividido pela população  residente, multiplicado por dado coeficiente.
  • Taxa de prevalência: Número de casos dividido pela população residente, multiplicado por dado coeficiente.
  • Número: quantidade absoluta.
  • Cobertura: proporção da população coberta por dado serviço, por exemplo, Equipe de Saúde da Família (ESF), Equipe de Saúde Bucal (ESB).

Categorias Sugeridas para Análise

Níveis de desagregação definidos pela sua potencial contribuição para interpretação dos dados e que estão efetivamente disponíveis.

Dados Estatísticos e Comentários

Tabela resumida e comentada, que ilustra a aplicação do indicador em situação real. Idealmente, a tabela apresenta dados para grandes regiões do Brasil, em anos selecionados desde o início da série histórica

Literatura relacionada

Referências Scielo, Medline, GoogleScholar, EMBASE, etc, com as respectivas buscas estruturadas.

Ficha do indicador para o cientista de dados

O público-alvo é o estatístico, gerente de banco de dados, desenvolvedor de software, analista de inteligência de negócios, informata em saúde, bioinformata e demais perfis relacionados ao processamento de dados massivos com técnicas de big data e soluções de aprendizado de máquina e inteligência artificial.

A URL do código-fonte completo deve ser apontada aqui, preferencialmente em plataforma git e de acesso livre.

Método de processamento de dados

Detalhamento das etapas de extração, transformação e carga com exemplos mínimos comtemplanto códigos-fonte, incluindo consultas de bancos de dados ou operações manuais, ferramentas, algoritmos, descrição dos atributos. Importante detalhar qual o Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD) usado, por exemplo, mysql, postgreSQL, Oracle, etc. Se houver gerenciador de ETL, por exemplo, pentaho ou informatica, detalhar os processos (pipeline).

O detalhamento pode incluir diagramas de entidade e relacionamento, bem como informações complementares da modelagem relacional, incluindo etapas OLTP, do inglêsm "On-line Transaction Processing".

Método de processamento analítico

Detalhamento da transposição da modelagem relacional e transacional para a analítica na formação do repositório de dados (Data Warehouse - DW), incluindo méritros estabelecidos mas técnicas OLAP, do inglês, "On-line Analytical Processing" como descrição das etapas de formação das tabelas de fato e dimensão.

A solução deve ser apontada, por exemplo, disk.frame, Hadoop, Spark, Parquet e RDS, Storm, Cassandra, RapidMiner, MongoDB, Neo4j, SAMOA, HPCC, greenplum, etc.

Método de apresentação de dados

Deve ser elencada e detalhada a técnica de construção da ferramenta utilizada, por exemplo R Shiny, metabase, Power BI, Tableau, Microstrategy, QlikView / Qlik Sense, DataStudio, SAS, Elastic/Kibana, etc.

Método de análise matemática e estatística

Exemplos de código-fonte e respectiva explicação deve ser detalhado, citando a ferramenta, como projeto R, python, matlab, scilab, Stata, SPSS, PSPP, Epiinfo, etc.

Método de descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD)

Os processos e algoritmos de mineração de dados devem ser descritos aqui, sejam métodos de classificação supervisionados, isto é, a partir de classes previamente anotadas, ou métodos de classificação não supervisionados, bem como de regressão, redução de dimensionalidade, etc.

É desejável segmentar as tarefas segundo a modalidade descritiva, preditiva ou prescritiva.

Exemplos de tipos de algoritmos são C4.5, Random Forest, K-mean Algorithm, Support Vector Machines SVM, Apriori Algorithm, Expectation-Maximization Algorithm, kNN, PCA, SVD.

Base de dados

Acesso aos dados tabulados ou via Interface de Programação de Aplicação (API, Application Programming Interface).

Apêndice

Ver também

Ligações externas

Rastreabilidade

atributo valor
Identificador código mantido na tabela bd_geral.td_indicador
Código RIPSA
Nome RIPSA
URL RIPSA http://fichas.ripsa.org.br/2012/
tabela CIEGES

Indicador de Saúde Indicador de Saúde CIEGES Indicador de Saúde