O modelo de financiamento das unidades de saúde verticalmente integradas em Portugal: desafios e oportunidades

Abstract

Os variados modelos de financiamento das unidades de saúde influenciam fortemente o seu comportamento enquanto prestadores de cuidados de saúde podendo tal potenciar aproximações ou afastamentos de objetivos de eficiência, equidade, de qualidade dos cuidados e de satisfação dos utentes. Este trabalho apresentou como principais objetivos a avaliação dos resultados em saúde no que diz respeito à integração vertical de cuidados de saúde com base na metodologia de financiamento desenvolvida em 2010 e o desenvolvimento de uma proposta de alteração ao atual modelo em vigor para as Unidade Locais de Saúde (ULS). As ULS decorrem da junção dos cuidados de saúde primários e dos cuidados de saúde hospitalares sendo o seu atual modelo de financiamento resultante de uma capita ajustada pelo risco recorrendo, predominantemente, a indicadores do Instituto Nacional de Estatística para efeitos de cálculo, relevando para segundo plano as características da população e seus determinantes em saúde. Assim, considerando que o financiamento das unidades de saúde deve ter em conta as características da população e que a literatura mais recente estabelece que a integração vertical de cuidados de saúde em Portugal levou a ligeiras melhorias nos resultados em saúde, apontando como possível causa para não se verificarem melhores resultados o modelo de financiamento existente, o presente trabalho centrar-se no desenvolvimento de uma nova proposta de financiamento para estas unidades. Através da análise dos dados da Base de Dados de Morbilidade Hospitalar entre 2010 e 2016, analisando as características da população, severidade da doença, mortalidade, comorbilidades de Charlson, readmissões, diagnósticos secundários e GDH associados aos episódios de internamento das ULS, recorrendo a um modelo de regressão logística ordinal de odds proporcionais foi desenvolvido um novo modelo a partir do qual são obtidos novos valores de capitas a financiar diferentes dos valores presentes no modelo em vigor. Segundo o modelo desenvolvido, as unidades de saúde pertencentes à região do Alentejo deveriam estar a ser financiadas com uma capita superior até cerca de 38% à capita paga, usando como referência os montantes atribuídos em 2014. Estes resultados são reforçados com os dados do INE referentes ao estado de saúde da população e às suas características socio-demográficas, e, também, segundo a informação existente noutros estudos. Constatou-se que o modelo de regressão logística ordinal de odds proporcionais é extremamente sensível à grande dimensão da amostra em estudo, número de variáveis no modelo e presença de variáveis continuas considerando-se como alternativas os modelos de regressão ordinal do tipo estereótipo e de odds proporcionais parciais. No entanto, este tipo de modelos ainda se encontra muito pouco desenvolvido nos principais softwares de análise estatística. Adicionalmente, como alternativa, alguns autores referem os modelos baseados em lógica fuzzy dado apresentarem melhor desempenho comparando a modelos de regressão logística, pois permitem classificar casos em situações onde a distinção não é percetível. Assim, os modelos baseados em lógica fuzzy apresentam-se como uma possível alternativa de desenvolvimento futuro face aos modelos de regressão.

The financing methods for hospitals and health care units have a huge impact on the behavior and performance of institutions as health care providers. This can improve or affect negatively the most important targets of a public National Health System which is based on principles as efficiency, equality, quality of health care and patient’s satisfaction. This project entitled The current Portuguese Financial model for the Vertically Integrated Health Care Units: Challenges & Opportunities has as its main goals to assess and evaluate the data of all episodes and diagnosis for the years between 2010 and 2016 considering the current financing system in place for the vertical integration of health care in Portugal. It is also one of the main goals of this project to develop and to propose a brand new financial model to replace and modify the current model in place for the Vertically Integrated Health Care Units (VIHU). The Vertically Integrated Health Care Units are the result of the merge of primary health care and hospital care under the same management. These units are financed according to a risk adjusted capitation payment model based predominantly on indicators from INE (Statistics Portugal) not considering the characteristics of the target population. The financing of these health care units must consider the characteristics of its served population and according to the latest literature review it is mentioned that vertical integration improved slightly health results for these regions. The pointed-out reason for the non-existence of better health care results, according to literature, is the current financial model. Taking this into account a new financing model for these units is developed and presented as a proposal on this project. As a first step, it was performed data analysis of all hospital’s data form the comorbidity database for the six-year period. The data was analyzed for characteristics of the population, disease severity, mortality, Chalson’s Comorbidities, readmissions, secondary diagnosis and DRGs associated to all considered episodes for these units. The new model was developed using statistical modelling, namely, the ordinal logistic regression of proportional odds model. New per capita payment amounts were computed using the developed model and different per capita amounts were obtained compared to the ones displayed on the existing model. Applying the new model using as reference the amounts of 2014, the per capita amount payed should have been up to 38% higher than the payed amount provided by the model in production for the health care units in Alentejo. These findings are reinforced with INE data regarding the health status and socio-demografics of the population. The results are also in line with data and findings found on other research studies. Using an ordinal logistics regression of proportional odds model it is verified that the model is very conservative, being overly sensitive to big sample size, high number of variables or the presence of continuous variables in the models. As an alternative to the use of this model it is suggested the partial odds model and stereotype model. However, these models are still under developed for the main statistical analysis software. Additionally, some authors suggest as an alternative the use of fuzzy logic-based models. Fuzzy models are regarded as having a better performance compared to logistic regression models given that fuzzy models allow the classification of cases in situations where the distinction is not always perceivable. Therefore, fuzzy logic models are becoming a growing alternative for future development compared to regression models.