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Publicação
Avaliação de impacte na saúde : quantificar e modelizar para melhor
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Resumo(s)
Context Health Impact Assessment (HIA) is a combination of procedures, methods and tools by which a policy may be judged as to its potential effects and its distribution on a population’s health, with thus a particularly strong concern regarding equity issues. It is at its core a decision-making support tool, havin as main output recommendations to help decision-makers assure that the policies they implement minimize negative effects on health and equity and maximize positive ones. Throughout the various HIA steps, it is still generally and very often a qualitative approach, very seldom using multivariate statistical methodologies. Main Aim To show the usefulness of applying quantified multivariate statistical methodologies to enrich HIA practice, while making the decision-making process easier, in terms of issuing understandable outputs even for non-statisticians, but still in a deeply evidence based context. Exploring and Profiling through the State of the Art HIA is born out of two distinct areas of knowledge: environmental assessment and public health. Two questions arise: Are consensus guidelines possible? Are quantitative methods applied throughout both areas? Profiling the 45 HIA guides studied by Herbert (2012) with hierarchical cluster analysis shows a consensus universal guide would be plausible and 9 candidates are pinpointed to potentially serve as its foundation. The titles of 247 HIA Journal Papers listed in the Health Impact Assessment Section of the HIA Gateway Bibliography associated to Public Health England from 2012 to 2014, and additionally the available keywords for 170 of these papers, were studied with multivariate text analysis, regarding profiles of year, being published in a more environmental or public health journal and using quantitative methods. It is shown that results based on titles and on keywords are coherent, that 2014 tends to be less related with environmental journals, that HIA in environmental fields is more quantitative (especially in what concerns related risk assessments) and in public health is more qualitative and mainly related to social health determinants and equity concerns. It is thus pertinent and an added value to current knowledge to encourage the use of quantified, multivariate statistical methods (such as cluster analysis or multivariate text analysis) when assessing health impacts of public policies and related equity issues with HIA. Contributing with Hierarchical Cluster Analysis to the Health Impact Assessment Screening Step The screening step of HIA helps us here to choose the area and focus of our research. Hierarchical Cluster Analysis is used as a basic methodology to contribute for improving the HIA screening step, regarding two situations. A total of 76 Health Reform Policies in Portugal was rated by a panel of 7 international renowned public health experts from Nova University in 2011 on a 10-point scale (1-Very low to 10-Very high) regarding Potential Impact, Ease of implementation and Implementation costs. Cluster analysis allowed us to make scenario analysis regarding all possible cluster priorities and to pinpoint a group of policies with high potential impact and low implementation costs, focusing policies linked to management issues setting a legal background and operational benchmarks improving the link between hospital and primary care services. A total of 30 National Health Programs from the National Health Plan 2004-2010 were described by datasets of variables in 7 domains. Each domain is ranked according to a previously determined set of criteria for being a potential priority for HIA. Hierarchical cluster analyses results and complementary multivariate methodologies enabled us then to rank each cluster in each partition, within each domain and then taking into account all 7 domains. The policies related to the Cerebro-cardiovascular Program are thus chosen as first priority to apply HIA to, according to various criteria of regional span, concerns of health gains, health systems needs and effectiveness gains, being high-priority for National Health Plans, among others. These analyses lead us to the choice of the empirical setup used throughout the study of equity below, namely regarding cardiovascular disease and policies concerning hospital-primary care links. Picturing Inequities for Health Impact Assessment A conceptual quantitative path of analysis to study the association between a public policy and health impacts while taking equity into account is proposed, showing how one may put it into practice. Data includes 3.776 adults admitted in hospitals for acute myocardial infarction during the second semester of 2012, followed regularly in primary care during 2013, always within the National Health Service in Portugal. The policy whose impact is be assessed in a HIA context is the registry of information regarding indicators Blood Pressure, Cholesterol, Triglycerides, Waist Circumference and Body Mass Index. The health impact of interest is the mortality status at the end of the period of study (December 31 2013). The equity aspect under analysis concerns regional differences in Portugal, since not assuring an even application of the policy throughout all the 5 health regions of residence (Norte, Centro, LVT, Alentejo and Algarve) may increase regional health inequities. Crude and adjusted OR (for sex, age, sex*age, 4 severity hospital admission indicators) are calculated with Logistic Regressions, complemented by exploratory multivariate data analysis such as Principal Components and Multiple Correspondence Analysis. Firstly, differences are found among regions regarding the registration of health indicators under study. This assures the relevancy of studying the association between the mortality outcome and the registration of health indicators stratified by region. Distinct mortality-registration associations are then found among regions in their association patterns regarding mortality and the registration of the health indicators under study. This hints that the registration of health indicators linking information from Hospital and Primary healthcare, throughout the different regions, may contribute for better health outcomes. The pursuit of delivering research results in a very visually comprehensible approach, given the elected multivariate methodologies used, intends to facilitate decision makers’ understanding of outcomes reached. Discussion, Conclusions and Future Perspectives Applying data mining and data science methodologies means that even if multivariate statistical methods used are complex, graphical outputs may simplify the understanding of results by decision makers. The future of healthcare reforms shifts the center of evaluation of health systems from providers to people’s individual needs and preferences, by reducing health inequities in access and health outcomes, adapting health systems to new health technologies, using big data linking information from providers to social and economic health determinants. New or innovative statistical and assessment methodologies are needed to set this transformation into motion. Quantified multivariate HIA thus represents a valuable tool to assure health impacts of public policies are indeed measured taking into consideration health determinants and equity and bringing citizens to the center of the decision-making process.
Contexto A Avaliação de Impacte na Saúde (AIS) é uma combinação de procedimentos, métodos e instrumentos, pelos quais uma política, programa ou projeto, do sector público ou privado, pode ser julgad (a) em termos dos seus potenciais efeitos na saúde da população, bem como quanto à distribuição desses efeitos na mesma população, tendo assim uma forte preocupação relativa a equidade. É na sua base construído como um instrumento de apoio à tomada de decisão, tendo como principais outputs recomendações para os decisores assegurarem que as politicas implementadas minimizam efeitos na saúde e na equidade negativos e maximizam positivos. Ao longo das suas diversas fases, a AIS é geralmente e muito frequentemente uma abordagem qualitativa, sendo rara a aplicação de metodologias estatísticas multivariadas. Objetivo Principal Mostrar a utilidade de aplicar metodologias estatísticas quantitativas e multivariadas para enriquecer a prática da AIS, tornando o processo de tomada de decisão mais fácil, no sentido de auxiliar a compreensão dos resultados por profissionais não-estatísticos, mas sempre num contexto aprofundadamente baseado na evidência. Identificando e Explorando Perfis no Estado da Arte A AIS nasceu de duas áreas distintas do conhecimento: avaliação ambiental e saúde pública. Duas questões surgem ao explorar o estado-da-arte: será possível a criação de um guia universal? Serão as metodologias quantitativas aplicadas de forma corrente em ambas as áreas? A construção de perfis com classificação hierárquica dos 45 guias de AIS inicialmente estudados por Herbert (2012) mostra que um guia universal seria possível e são identificados 9 candidatos potenciais a servir como base. Os títulos de 247 artigos científicos listados pela Health Impact Assessment Section da HIA Gateway Bibliography associada à Public Health England de 2012 a 2014, bem como as palavras-chave disponíveis em 170 desses artigos, são estudados com análise textual multivariada, tendo em conta perfis de ano, ser publicado numa publicação ambiental ou numa de saúde pública e usar métodos quantitativos. Os resultados baseados nos títulos e nas palavras-chave revelam-se coerentes, mostrando que o ano 2014 tende a estar mais associado a publicações ambientais, que as AIS em áreas ambientais são mais frequentemente quantitativas (essencialmente no que respeita a avaliação de risco) e que as AIS em áreas de saúde pública são mais qualitativas e sobretudo relacionadas com determinantes sociais de saúde e preocupações de equidade. Torna-se assim pertinente e representa um valor acrescentado para o estado do conhecimento atual, encorajar a aplicação de métodos quantitativos de estatística multivariada (como Contribuindo com classificação hierárquica ou análise textual multivariada) ao avaliar com AIS o impacte na saúde e na equidade em saúde de políticas em saúde pública. Contribuindo com Classificação Hierárquica para a fase de Rastreio em AIS A fase de rastreio (screening) em AIS ajuda-nos aqui a selecionar a área de enfoque da nossa investigação. A classificação hierárquica é usada como metodologia de base para contribuir a melhorar a fase de rastreio da AIS em duas situações distintas. Um total de 76 políticas de reforma hospitalar da saúde em Portugal foram previamente classificadas por um painel de 7 especialistas de renome na área de saúde pública da Universidade Nova de Lisboa, considerando uma escala de 10 pontos (1-Muito baixo a 10-Muito elevado) relativa a Impacte Potencial, Facilidade de Implementação e Custos de Implementação. A classificação hierárquica permitiu-nos agrupar as políticas em classes distintas, realizar uma análise de cenários considerando todas as possíveis priorizações de classes e eleger um grupo específico de políticas como potenciais prioridades para AIS. Esse grupo engloba políticas com elevado impacte e menores custos de implementação, incluindo medidas associadas a gestão e à criação de modelos de benchmarking legais e operacionais quanto à ligação entre prestação de serviços de cuidados de saúde primários e hospitalares. Um total de 30 Programas Nacionais de Saúde enquadrados no Plano Nacional de Saúde 2004-2010 foram descritos por variáveis, agrupadas em 7 domínios. Cada domínio é ordenado de acordo com um conjunto de critérios previamente determinados de acordo com o constituir uma prioridade potencial para AIS. Os resultados da classificação hierárquica e metodologias complementares aplicados em cada domínio permitem-nos então ordenar cada classe de programas de acordo com o potencial esperado para ser prioridade para AIS e, em seguida, ter em conta a ordenação dos domínios. As políticas associadas ao Programa Nacional para as Doenças Cerebro-Cardiovasculares surgem como prioritárias para AIS, de acordo com os diversos critérios de abrangência regional, preocupações com ganhos em saúde, necessidades de sistemas de saúde e ganhos de efetividade, ser um programa prioritário a nível do Plano Nacional de Saúde, entre outros. Esta análise leva-nos a escolher como contexto de aplicação do estudo da equidade em AIS abaixo a área das doenças cérebro-cardiovasculares, quanto a políticas ligando os cuidados de saúde primários aos hospitalares. Visualizando Iniquidades para Avaliação de Impacte na Saúde Propomos um caminho conceptual de análise da associação entre uma política pública e o impacte na saúde tendo em conta preocupações de equidade, mostrando como pode ser posto em prática. Os dados contemplam 3.776 adultos internados em hospitais com um diagnóstico de enfarte agudo do miocárdio durante o segundo semestre de 2012 e seguidos regularmente nos cuidados de saúde primários durante 2013, sempre no Serviço Nacional de Saúde em Portugal. A política avaliada num contexto de AIS é o registo de informação relativo aos indicadores Pressão arterial, Colesterol, Triglicéridos, Perímetro abdominal e Índice de Massa Corporal. O impacte na saúde de interesse é a mortalidade até ao final do período de estudo (31 de Dezembro de 2013). O aspeto de equidade focado respeita às disparidades regionais em Portugal, visto que não aplicar a política de forma adequada nas 5 regiões de residência regionais em Portugal,(Norte, Centro, LVT, Alentejo e Algarve) pode aumentar iniquidades de saúde regional. São estimados OR brutos e ajustados (para sexo, idade, sua interação, 4 indicadores de severidade do internamento) por Regressão Logística, complementada por métodos de análise de dados multivariada exploratória como Análise em Componentes Principais e Análise de Correspondências Múltiplas. Torna-se assim pertinente e representa um valor acrescentado para o estado do conhecimento atual, encorajar a aplicação de métodos quantitativos de estatística multivariada (como regionais em Portugal, visto que (Norte, Centro, LVT, Alentejo e Algarve) pode aumentar iniquidades de saúde regional. São estimados OR brutos e ajustados (para sexo, idade, sua interação, 4 indicadores de severidade do internamento) por Regressão Logística, complementada por métodos de análise de dados multivariada exploratória como Análise em Componentes Principais e Análise de Correspondências Múltiplas. Numa primeira fase, as diferenças encontradas entre regiões quanto ao registo dos indicadores de saúde estudados realçam a relevância de analisar a associação entre a mortalidade e o registo, estratificada por região. Em seguida, a análise revela padrões de associações de mortalidade-registo distintos entre regiões, indiciando que o registo de diferentes indicadores aliando informação hospitalar à de cuidados de saúde primários pode contribuir para melhores outcomes de saúde ao longo das diversas regiões. A apresentação gráfica dos resultados gerados pelas metodologias multivariadas aplicadas pode potenciar a compreensão da abordagem, facilitando o entendimento dos resultados pelos decisores. Discussão, Conclusões e Perspetivas Futuras A aplicação de métodos estatísticos mais usuais em data mining e data science implica que mesmo metodologias mais complexas podem gerar resultados gráficos que simplifiquem a compreensão e potenciem a sua adesão à utilização de AIS. O futuro das reformas dos sistemas de saúde desloca o centro da avaliação dos serviços de saúde dos prestadores para os cidadãos e para as suas necessidades e preferências, reduzindo as iniquidades no acesso à saúde e a ganhos em saúde, adaptando os sistemas de saúde a novasm tecnologias, tirando partido de big data que associa desde informação dos prestadores a dados sociais e económicos de determinantes de saúde. Torna-se necessário desenvolver e aplicar metodologias estatísticas e de avaliação novas ou inovadoras que ponham em movimento esta transformação. A AIS que aplique métodos quantificados multivariados representa assim uma ferramenta valiosa para assegurar que o impacte em saúde de políticas públicas é medido tendo em consideração determinantes de saúde e equidade, trazendo os cidadãos para o centro do processo de tomada de decisão.
Contexto A Avaliação de Impacte na Saúde (AIS) é uma combinação de procedimentos, métodos e instrumentos, pelos quais uma política, programa ou projeto, do sector público ou privado, pode ser julgad (a) em termos dos seus potenciais efeitos na saúde da população, bem como quanto à distribuição desses efeitos na mesma população, tendo assim uma forte preocupação relativa a equidade. É na sua base construído como um instrumento de apoio à tomada de decisão, tendo como principais outputs recomendações para os decisores assegurarem que as politicas implementadas minimizam efeitos na saúde e na equidade negativos e maximizam positivos. Ao longo das suas diversas fases, a AIS é geralmente e muito frequentemente uma abordagem qualitativa, sendo rara a aplicação de metodologias estatísticas multivariadas. Objetivo Principal Mostrar a utilidade de aplicar metodologias estatísticas quantitativas e multivariadas para enriquecer a prática da AIS, tornando o processo de tomada de decisão mais fácil, no sentido de auxiliar a compreensão dos resultados por profissionais não-estatísticos, mas sempre num contexto aprofundadamente baseado na evidência. Identificando e Explorando Perfis no Estado da Arte A AIS nasceu de duas áreas distintas do conhecimento: avaliação ambiental e saúde pública. Duas questões surgem ao explorar o estado-da-arte: será possível a criação de um guia universal? Serão as metodologias quantitativas aplicadas de forma corrente em ambas as áreas? A construção de perfis com classificação hierárquica dos 45 guias de AIS inicialmente estudados por Herbert (2012) mostra que um guia universal seria possível e são identificados 9 candidatos potenciais a servir como base. Os títulos de 247 artigos científicos listados pela Health Impact Assessment Section da HIA Gateway Bibliography associada à Public Health England de 2012 a 2014, bem como as palavras-chave disponíveis em 170 desses artigos, são estudados com análise textual multivariada, tendo em conta perfis de ano, ser publicado numa publicação ambiental ou numa de saúde pública e usar métodos quantitativos. Os resultados baseados nos títulos e nas palavras-chave revelam-se coerentes, mostrando que o ano 2014 tende a estar mais associado a publicações ambientais, que as AIS em áreas ambientais são mais frequentemente quantitativas (essencialmente no que respeita a avaliação de risco) e que as AIS em áreas de saúde pública são mais qualitativas e sobretudo relacionadas com determinantes sociais de saúde e preocupações de equidade. Torna-se assim pertinente e representa um valor acrescentado para o estado do conhecimento atual, encorajar a aplicação de métodos quantitativos de estatística multivariada (como Contribuindo com classificação hierárquica ou análise textual multivariada) ao avaliar com AIS o impacte na saúde e na equidade em saúde de políticas em saúde pública. Contribuindo com Classificação Hierárquica para a fase de Rastreio em AIS A fase de rastreio (screening) em AIS ajuda-nos aqui a selecionar a área de enfoque da nossa investigação. A classificação hierárquica é usada como metodologia de base para contribuir a melhorar a fase de rastreio da AIS em duas situações distintas. Um total de 76 políticas de reforma hospitalar da saúde em Portugal foram previamente classificadas por um painel de 7 especialistas de renome na área de saúde pública da Universidade Nova de Lisboa, considerando uma escala de 10 pontos (1-Muito baixo a 10-Muito elevado) relativa a Impacte Potencial, Facilidade de Implementação e Custos de Implementação. A classificação hierárquica permitiu-nos agrupar as políticas em classes distintas, realizar uma análise de cenários considerando todas as possíveis priorizações de classes e eleger um grupo específico de políticas como potenciais prioridades para AIS. Esse grupo engloba políticas com elevado impacte e menores custos de implementação, incluindo medidas associadas a gestão e à criação de modelos de benchmarking legais e operacionais quanto à ligação entre prestação de serviços de cuidados de saúde primários e hospitalares. Um total de 30 Programas Nacionais de Saúde enquadrados no Plano Nacional de Saúde 2004-2010 foram descritos por variáveis, agrupadas em 7 domínios. Cada domínio é ordenado de acordo com um conjunto de critérios previamente determinados de acordo com o constituir uma prioridade potencial para AIS. Os resultados da classificação hierárquica e metodologias complementares aplicados em cada domínio permitem-nos então ordenar cada classe de programas de acordo com o potencial esperado para ser prioridade para AIS e, em seguida, ter em conta a ordenação dos domínios. As políticas associadas ao Programa Nacional para as Doenças Cerebro-Cardiovasculares surgem como prioritárias para AIS, de acordo com os diversos critérios de abrangência regional, preocupações com ganhos em saúde, necessidades de sistemas de saúde e ganhos de efetividade, ser um programa prioritário a nível do Plano Nacional de Saúde, entre outros. Esta análise leva-nos a escolher como contexto de aplicação do estudo da equidade em AIS abaixo a área das doenças cérebro-cardiovasculares, quanto a políticas ligando os cuidados de saúde primários aos hospitalares. Visualizando Iniquidades para Avaliação de Impacte na Saúde Propomos um caminho conceptual de análise da associação entre uma política pública e o impacte na saúde tendo em conta preocupações de equidade, mostrando como pode ser posto em prática. Os dados contemplam 3.776 adultos internados em hospitais com um diagnóstico de enfarte agudo do miocárdio durante o segundo semestre de 2012 e seguidos regularmente nos cuidados de saúde primários durante 2013, sempre no Serviço Nacional de Saúde em Portugal. A política avaliada num contexto de AIS é o registo de informação relativo aos indicadores Pressão arterial, Colesterol, Triglicéridos, Perímetro abdominal e Índice de Massa Corporal. O impacte na saúde de interesse é a mortalidade até ao final do período de estudo (31 de Dezembro de 2013). O aspeto de equidade focado respeita às disparidades regionais em Portugal, visto que não aplicar a política de forma adequada nas 5 regiões de residência regionais em Portugal,(Norte, Centro, LVT, Alentejo e Algarve) pode aumentar iniquidades de saúde regional. São estimados OR brutos e ajustados (para sexo, idade, sua interação, 4 indicadores de severidade do internamento) por Regressão Logística, complementada por métodos de análise de dados multivariada exploratória como Análise em Componentes Principais e Análise de Correspondências Múltiplas. Torna-se assim pertinente e representa um valor acrescentado para o estado do conhecimento atual, encorajar a aplicação de métodos quantitativos de estatística multivariada (como regionais em Portugal, visto que (Norte, Centro, LVT, Alentejo e Algarve) pode aumentar iniquidades de saúde regional. São estimados OR brutos e ajustados (para sexo, idade, sua interação, 4 indicadores de severidade do internamento) por Regressão Logística, complementada por métodos de análise de dados multivariada exploratória como Análise em Componentes Principais e Análise de Correspondências Múltiplas. Numa primeira fase, as diferenças encontradas entre regiões quanto ao registo dos indicadores de saúde estudados realçam a relevância de analisar a associação entre a mortalidade e o registo, estratificada por região. Em seguida, a análise revela padrões de associações de mortalidade-registo distintos entre regiões, indiciando que o registo de diferentes indicadores aliando informação hospitalar à de cuidados de saúde primários pode contribuir para melhores outcomes de saúde ao longo das diversas regiões. A apresentação gráfica dos resultados gerados pelas metodologias multivariadas aplicadas pode potenciar a compreensão da abordagem, facilitando o entendimento dos resultados pelos decisores. Discussão, Conclusões e Perspetivas Futuras A aplicação de métodos estatísticos mais usuais em data mining e data science implica que mesmo metodologias mais complexas podem gerar resultados gráficos que simplifiquem a compreensão e potenciem a sua adesão à utilização de AIS. O futuro das reformas dos sistemas de saúde desloca o centro da avaliação dos serviços de saúde dos prestadores para os cidadãos e para as suas necessidades e preferências, reduzindo as iniquidades no acesso à saúde e a ganhos em saúde, adaptando os sistemas de saúde a novasm tecnologias, tirando partido de big data que associa desde informação dos prestadores a dados sociais e económicos de determinantes de saúde. Torna-se necessário desenvolver e aplicar metodologias estatísticas e de avaliação novas ou inovadoras que ponham em movimento esta transformação. A AIS que aplique métodos quantificados multivariados representa assim uma ferramenta valiosa para assegurar que o impacte em saúde de políticas públicas é medido tendo em consideração determinantes de saúde e equidade, trazendo os cidadãos para o centro do processo de tomada de decisão.
Descrição
Tese de doutoramento, Ciências e Tecnologias da Saúde (Organização e Gestão em Saúde), Universidade de Lisboa, Faculdade de Medicina, 2017
Palavras-chave
Avaliação de impacto na saúde Equidade Análise de dados multivariada Modelização Tomada de decisão Teses de doutoramento - 2017