# Hospitalizações evitáveis em Sergipe: Uma Análise
Econétrica

Silas Santos Silva, Cátia Maria Justo e Fábio Rodrigues de Moura

## INTRODUÇÃO

A falta de assistência médica adequada é um problema que não assola apenas o Brasil, mas também todo o mundo, vez que é estimado que cerca de 1 bilhão de pessoas ao redor no planeta Terra não possui acesso a assistência médica (CORTEZ et al., 2019).

## OBJETIVO

Demonstrar o desempenho das ICSAP nos 75 municípios de Sergipe observando concomitantemente com gastos e o PIB do estado de Sergipe, no período de 2007 a 2018.

## METODOLOGIA

* Trata-se de um estudo descritivo, observacional, com levantamento na base quantitativa de dados do SIH-SUS e Siconfi. Exportado e com tabulação no Microsoft Excel, sendo feito a análise por meio da econometria através do Software STATA, com modelo de dados longitudinais.

## RESULTADOS

* Como nesse modelo a variável dependente(internações per capita) está em nível e as variáveis explicativas(PIB per capita e gastos com atenção básica per capita) estão em escala logarítmica, para interpretar o efeito destas últimas sobre a variável dependente é necessário multiplicar o coeficiente angular por 0,01(ou dividi-lo por 100) caso queira compreender o ímpacto de uma variação de 1% das variáveis explicativas sobre a variável dependente.

* Assim, como mostra a tabela 1, uma elevação de 10% no PIB per capita dos municípios do Estado de Sergipe leva as internações per capita reduzem-se, em média, - 0,755 (-7,55*0,1) internações per capita. Uma elevação de 10% nos gastos com atendimento básico levam, em média, uma redução de 0,08832 nas internações per capita dos municípios sergipanos.

* Entretanto, tanto o PIB per capita, quanto os gastos com atenção básica, não se mostraram significativas, já que seus respectivos valores de significância são de 0,250 e 0,680, ou seja, estão muito acima do nível de significância(0,10) aconselhável pela literatura.

* Nota-se que o PIB per capita, é significativo (seu nível de significância é de 0,0349).entende-se que um incremento de 10% no PIB per capita desses 75 municípios reduz as internações per capita em 2,947 (-29,47*0,1), ou seja, uma redução média de aproximadamente 3 internações per capita nesses municípios.

## RESULTADOS

A tabela 2 refaz novamente o impacto das variáveis explicativas sobre o número de internações, porém testando a hipótese do impacto que a variação do PIB per capita provoca sobre as internações per capita em municípios com PIB per capita menor que R$ 16.000, no caso, municípios que estão abaixo da renda média per capita do estado (um total de 75 municípios).

<table><caption>**Figura 01** – Análise da regressão linear em painel do número de internações por condições sensíveis à atenção primária (ICSAP)</caption><thead><tr><th>internações&lt;</th><th>Coef.</th><th>Std. Err.</th><th>t</th><th>P&gt;|t|</th><th colspan="2">[95% Conf. Interval]</th></tr></thead><tbody><tr><td>log pib_pc</td><td>-7.55897</td><td>6.55852</td><td>-1.15</td><td>0.250</td><td colspan="2">-28.42767</td></tr><tr><td>log gastos_pc</td><td>-.88328</td><td>2.28789</td><td>-8.48</td><td>0.689</td><td colspan="2">-5.216819</td></tr><tr><td>Ano</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2004</td><td>59.87558</td><td>5.441334</td><td>11.88</td><td>0.888</td><td>49.19169</td><td>78.55948</td></tr><tr><td>2009</td><td>55.28514</td><td>5.396895</td><td>18.25</td><td>0.888</td><td>44.69887</td><td>65.8882</td></tr><tr><td>2010</td><td>47.77888</td><td>5.986448</td><td>8.89</td><td>0.888</td><td>36.18286</td><td>59.37319</td></tr><tr><td>2011</td><td>42.39887</td><td>5.31646</td><td>7.97</td><td>0.888</td><td>31.95217</td><td>52.82958</td></tr><tr><td>2012</td><td>42.66171</td><td>5.89446</td><td>7.24</td><td>0.888</td><td>31.88812</td><td>54.2353</td></tr><tr><td>2013</td><td>43.17256</td><td>6.851486</td><td>7.13</td><td>0.888</td><td>31.29882</td><td>55.85431</td></tr><tr><td>2014</td><td>42.55148</td><td>5.513164</td><td>7.72</td><td>0.888</td><td>31.72656</td><td>53.37641</td></tr><tr><td>2015</td><td>39.11136</td><td>5.475816</td><td>7.14</td><td>0.888</td><td>28.36134</td><td>49.86139</td></tr><tr><td>2016</td><td>36.8296</td><td>5.2681</td><td>6.99</td><td>0.888</td><td>26.48585</td><td>47.17335</td></tr><tr><td>2017</td><td>47.15384</td><td>5.387988</td><td>8.88</td><td>0.888</td><td>36.73199</td><td>57.57576</td></tr><tr><td>2018</td><td>47.86845</td><td>5.299921</td><td>8.89</td><td>0.888</td><td>36.66681</td><td>57.4549</td></tr><tr><td>_cons</td><td>88.41872</td><td>63.81682</td><td>1.26</td><td>0.288</td><td>-44.88286</td><td>285.7195</td></tr></tbody></table>

F test that all u_i=0: F(74, 678) = 58.28 Prob > F = 0.0000

Fonte: SIH-SUS do período de 2008 a 2017.

<table><caption>**Figura 02** – Resultado econométrico da análise referente ao número de internações por condições sensíveis à atenção primária (ICSAP)</caption><thead><tr><th>overall = 8.8386</th><th colspan="2">max = 12</th></tr><tr><th>corr(u_i, x_i) = -8.8688</th><th>F(13,498)</th><th>Prob > F = 0.8888</th></tr></thead><tbody><tr><td>Internações&lt;</td><td>Coef.</td><td>Std. Err.</td><td>t</td><td>P&gt;|t|</td><td colspan="2">[95% Conf. Interval]</td></tr><tr><td>log pib_pc</td><td>-29.47873</td><td>14.23299</td><td>-2.87</td><td>0.839</td><td colspan="2">-57.43485</td></tr><tr><td>log gastos_pc</td><td>1.789486</td><td>2.286939</td><td>8.78</td><td>0.434</td><td colspan="2">-2.783752</td></tr><tr><td>Ano</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>2004</td><td>57.51949</td><td>5.323928</td><td>18.88</td><td>0.888</td><td>47.85936</td><td>67.97962</td></tr><tr><td>2009</td><td>49.77987</td><td>5.388963</td><td>9.24</td><td>0.888</td><td>39.15688</td><td>68.38176</td></tr><tr><td>2010</td><td>43.7858</td><td>6.834573</td><td>7.24</td><td>0.888</td><td>31.84944</td><td>55.56286</td></tr><tr><td>2011</td><td>37.13132</td><td>5.284749</td><td>7.83</td><td>0.888</td><td>26.74816</td><td>47.51447</td></tr><tr><td>2012</td><td>36.41687</td><td>5.896837</td><td>6.18</td><td>0.888</td><td>24.83833</td><td>48.88182</td></tr><tr><td>2013</td><td>39.93437</td><td>6.396995</td><td>6.24</td><td>0.888</td><td>27.36594</td><td>52.58279</td></tr><tr><td>2014</td><td>38.46735</td><td>5.781686</td><td>6.75</td><td>0.888</td><td>27.26518</td><td>49.66952</td></tr><tr><td>2015</td><td>37.36548</td><td>5.951571</td><td>6.73</td><td>0.888</td><td>26.45889</td><td>48.27286</td></tr><tr><td>2016</td><td>35.82291</td><td>5.115145</td><td>6.85</td><td>0.888</td><td>24.97298</td><td>45.87288</td></tr><tr><td>2017</td><td>43.56854</td><td>5.296279</td><td>8.22</td><td>0.888</td><td>33.15473</td><td>53.96634</td></tr><tr><td>2018</td><td>39.78958</td><td>5.876458</td><td>7.84</td><td>0.888</td><td>29.81566</td><td>49.76349</td></tr><tr><td>_cons</td><td>264.9755</td><td>138.7299</td><td>2.83</td><td>0.843</td><td>8.125343</td><td>521.8257</td></tr></tbody></table>

F test that all u_i=0: F(64, 498) = 33.49 Prob > F = 0.0000

Fonte:SIH-SUS do período de 2008 a 2017.

## CONCLUSÃO

O PIB per capita é a primeira evidência do modelo de regressão interposto e, assim, atenta-se que se Sergipe investisse na Atenção Básica, resultaria em uma diminuição na média de 03 internações hospitalares.

## REFERÊNCIA

CORTEZ, L.; GUERRA, E.; SILVEIRA, N.; NORO, L. The retention of physicians primary healthcare in Brazil: motivation limitations from a qualitative perspective. BMC Health Services Research, 19, 57, 2019.