REFORMA DA ATENO PRIMRIA NO MUNICPIO DO RIO

REFORMA DA ATENÇÃO PRIMÁRIA NO MUNICÍPIO DO RIO DE JANEIRO E O IMPACTO NOS DESFECHOS DA TUBERCULOSE Betina Durovni Salvador - Maio 2018

O CASO RIO DE JANEIRO THE CASE OF RIO DE JANEIRO • Um dos maiores gasto per capita em saúde do País. • Os piores indicadores do País até 2008. • O menor financiamento publico municipal entres as Capitais em 2008. • One of the highest per capita health budget in Brazil. • The worst health indicators in Brazil up to 2008. • The lowest public financing among all capital municipalities in Brazil in 2008. Segunda classe Tarsila do Amaral (1933) betina. durovni@fiocriz. br 03/12/2020 2

COBERTURA POPULACIONAL DAS EQUIPES DE SAÚDE DA FAMÍLIA NAS CAPITAIS BRASILEIRAS – 2008 E 2016 capitais % de cobertura 2008 capitais Teresina 80. 0 94. 34 João pessoa 90. 35 Aracaju 67. 3 70. 0 63. 8 60. 0 86. 71 44. 9 39. 8 46. 2 40. 0 27. 6 30. 0 14. 8 20. 0 10. 0 7. 2 9. 2 0. 0 2008 2009 (*) projeção até dez/2016 Fonte: MS/DATASUS/SCNES 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016(*) 100. 00 Teresina 100. 00 Palmas 77. 25 João pessoa Florianópolis 77. 22 Belo Horizonte 71. 45 Aracaju Boa Vista 71. 04 Vitória 65. 41 Recife 39. 4 Florianópolis Vitória Palmas 50. 0 52. 83 2016(*) 92. 64 88. 75 82. 95 76. 31 72. 49 Boa Vista 63. 90 Rio de Janeiro 63. 80 Macapá 44. 86 Porto Velho 61. 57 Natal 43. 68 Rio Branco 60. 41 Rio Branco 42. 29 Macapá 58. 95 56. 13 Porto Velho 37. 23 Recife Manaus 35. 68 Fortaleza 50. 23 Curitiba 32. 60 Porto Alegre 50. 17 Goiania 32. 23 Goiania 44. 75 Fortaleza 30. 55 Curitiba 44. 27 São Luis 29. 31 Natal 43. 46 Campo Grande 28. 38 Cuiabá 40. 56 São Paulo 26. 62 Campo Grande 39. 41 Maceió 26. 55 São Paulo 34. 42 Belém 23. 42 Manaus 32. 24 Porto Alegre 22. 27 São Luis 31. 53 Cuiabá 19. 62 Maceió 30. 76 Salvador 30. 67 Salvador 10. 17 Rio de Janeiro 7. 20 Brasília 5. 64 Belém 27. 22 21. 77 3 (*) set/2016

CRITÉRIO DE INCLUSÃO • Pacientes adultos (≥ 15 anos) residentes no Rio de Janeiro notificados ao SINAN-TB, por qualquer unidade de saúde com um desfecho conhecido. Somente pacientes tratados com o primeiro esquema RHZE (tuberculose sensível sem complicações) foram incluídos.

FONTES DE DADOS • SINAN-TB • Cadastro Único • Prontuário Eletrônico do Saúde da Família

MÉTODO 1 • A principal variável de exposição foi o registro individual em uma CF. Também foi analisada a exposição ao Bolsa Família e possíveis interações com o PSF. • Desfechos foram classificados como sucesso (cura) ou insucesso (abandono, transferência e morte por qualquer causa). Outros desfechos (mudança de diagnóstico, complicações ou TB – resistente) foram excluídos da análise pois não são tratado na ESF • As varáveis de ajuste foram as disponíveis no Sinan como informações sócio demográficas, sexo, raça, anos de escolaridade, tipo de TB, HIV, diabetes e alcoolismo.

MÉTODO 2 • Indivíduos encontrados no SINAN TB foram pesquisados nos outros bancos de dados. Como não existe um identificador único comum a todos os bancos de dados, utilizamos uma estratégia que combina linkage determinístico e probabilístico de registros com base no nome dos usuários e mães, sexo e data de nascimento. • Foram utilizado o software R (R Core Team, 2016) e Open. Rec. Link (http: // reclink. sourceforge. net/). • Foi considerado exposto à ESF durante o tratamento da TB so indivíduo que estivesse cadastrado na unidade de ESF antes ou até 30 dias após o diagnóstico de TB. • Para o Bolsa Família CTP, as folhas de pagamento semestrais de cada ano estavam disponíveis. Os sujeitos foram considerados expostos a benefícios de transferência de renda se estivessem em pelo menos uma folha de pagamento durante o ano do diagnóstico de TB. Assumimos que se um sujeito estava na folha de pagamento de um desses meses, ele recebeu o benefício pelos 6 meses seguintes (duração do tratamento). Na verdade, são necessários pelo menos 6 meses para que ocorra exclusão da folha de pagamento devido à não-adesão à condicionalidade do programa.

ANÁLISE • As análises foram estratificadas pelo status de entrada do SINAN TB: casos novos e de retratamento. Análises bivariada e multivariada foram realizadas com o dependente (desfecho tratamento) e as principais covariáveis independentes (variáveis de exposição e de ajuste). • Para avaliar adequadamente os efeitos do CTP, optou-se por avaliar esse efeito entre os mais propensos a receber o benefício. Uma análise separada foi realizada nos pacientes com TB com <4 anos de escolaridade, com baixa escolaridade sendo usada como proxy para pobreza e elegibilidade para o CTP.

R E S U L T A D O S

RESULTADO S

R E S U L T A D O S

OBRIGADA