Proposta de metodologia para estimar a área de cobertura potencial por equipes de atenção primária
Objetivo. 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 e...
Published in: | Revista Panamericana de Salud Pública |
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Pan American Health Organization
2019
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ftdoajarticles:oai:doaj.org/article:4a575fa476d243f1a75082300173b283 2023-05-15T15:11:41+02:00 Proposta de metodologia para estimar a área de cobertura potencial por equipes de atenção primária Thiago Augusto Hernandes Rocha Dante Grapiuna de Almeida Pedro Vasconcelos Maia do Amaral Núbia Cristina da Silva Erika Bárbara Abreu Fonseca Thomaz Rejane Christine de Sousa Queiroz Allan Claudius Queiroz Barbosa João Ricardo Nickenig Vissoci 2019-05-01T00:00:00Z https://doi.org/10.26633/RPSP.2019.47 https://doaj.org/article/4a575fa476d243f1a75082300173b283 EN ES PT eng spa por Pan American Health Organization http://iris-stg.paho.org/xmlui/handle/123456789/50987 https://doaj.org/toc/1020-4989 https://doaj.org/toc/1680-5348 1020-4989 1680-5348 doi:10.26633/RPSP.2019.47 https://doaj.org/article/4a575fa476d243f1a75082300173b283 Revista Panamericana de Salud Pública, Vol 43, Iss 1, Pp 1-8 (2019) Atenção primária à saúde atenção à saúde diagnóstico de situação de saúde sistemas de informação geográfica análise espacial Medicine R Arctic medicine. Tropical medicine RC955-962 Public aspects of medicine RA1-1270 article 2019 ftdoajarticles https://doi.org/10.26633/RPSP.2019.47 2022-12-31T00:34:14Z Objetivo. 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. Article in Journal/Newspaper Arctic Directory of Open Access Journals: DOAJ Articles Arctic Revista Panamericana de Salud Pública 43 1 |
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Objetivo. 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. |
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