La composante P300 : processus d’actualisation contextuelle en mémoire de travail

Com o crescimento da geração baby-boom nos Estados Unidos e a preocupação com a sustentabilidade financeira do Medicare3, muitos trabalhos procuraram estimar o efeito do envelhecimento sobre a demanda por serviços de saúde (Finlayson et al, 2004; Schulz et al, 2004; Tate et al, 2004). Os trabalhos empregam taxas de utilização correntes com o objetivo de mostrar se o envelhecimento populacional é, de fato, o grande responsável pelo aumento da demanda por serviços de saúde.

Estimar apenas o efeito demográfico sobre a demanda significa manter gastos per capita ou taxas de utilização constantes. Desse modo, o objetivo desse tipo de análise é verificar qual seria a demanda no futuro em unidades monetárias ou de utilização – como, por exemplo, o número de internações – se as taxas permanecessem constantes ao longo de todo o período da projeção, permitindo apenas que o tamanho da população e a composição (etária e por sexo) se modificassem de acordo com as projeções demográficas.

Essa análise consiste em uma técnica, também chamada de abordagem da fórmula (Spiegel & Hyman, 1998; Tate et al, 2004), que procura quantificar o efeito demográfico sobre o número de unidades de utilização de serviços. Para tanto, mantém- se fixas as taxas de utilização em um período-base determinado e multiplicam-se tais taxas pela população projetada para o período que se deseja analisar. A diferença encontrada entre o volume de utilização do período projetado e do período inicial

3 _{O Medicare é um programa de assistência à saúde nos Estados Unidos, financiado pelo governo, que}

observado corresponde ao efeito demográfico puro, ou seja, isolado de quaisquer outros fatores que afetam a utilização de serviços.

A principal vantagem da técnica mencionada é sua facilidade computacional, uma vez que ela não requer procedimentos complexos para o cálculo da projeção. A abordagem da fórmula é muito útil quando o objetivo é estimar apenas o efeito de mudanças em determinadas características da população, como o efeito do crescimento demográfico, e mudanças na estrutura etária, uma vez que características de outros fatores que podem afetar a taxa de utilização são isoladas (Strunk et al, 2006). Além disso, a técnica em questão é útil em projeções de curto prazo para localidades com taxas relativamente estáveis.

Por outro lado, a grande desvantagem da técnica é não incorporar mudanças das taxas de utilização, principalmente quando os dados históricos mostram uma mudança do nível e do padrão da utilização (Evans et al, 2001). Isso faz com que a confiabilidade da projeção diminua à medida que avança no período de projeção.

Apesar da desvantagem a validação da técnica de taxas constantes pode ser constatada ao ser aplicada para dados históricos, ou seja, para períodos onde se tem informação sobre utilização de serviços e população. Evans et al (2001) utilizaram essa abordagem ao projetar a utilização de serviços ambulatoriais e hospitalares em 1989, mantendo as taxas fixas no nível de 1969. Os resultados indicaram que, para o cuidado ambulatorial, o número de unidades de utilização projetado em 1989 foi menor do que o efetivamente observado nesse período, o contrário ocorrendo para o cuidado hospitalar. Tal resultado indica que a utilização de serviços não acompanhou as mudanças demográficas na mesma proporção.

Em geral, os estudos que utilizam a técnica em questão mostram que o envelhecimento populacional tem um efeito muito menor do que o habitualmente difundido (Strunk et al, 2006, Evans et al, 2001, Finlayson et al, 2004). Assim, os autores supracitados apontaram que outros fatores poderiam contribuir muito mais para a utilização e para os custos no presente e futuro, como a adoção de tecnologia mais intensiva, a estrutura de incentivos no setor saúde e a oferta de recursos físicos e humanos (Reinhardt, 2003). Segundo Schulz et al (2004), a hipótese de taxas fixas é forte para ser tomada como única forma de projeção, a despeito da importância desta técnica para mostrar o efeito

puro das variáveis demográficas. Uma forma de captar parte de outros possíveis efeitos ocorre por meio de projeções que considerem o histórico do comportamento das taxas. O uso de taxas de utilização ou gastos constantes nas projeções sofre críticas em decorrência de evidências de variação nessas taxas ao longo do tempo e entre os grupos etários, como mostrou o estudo de Evans et al (2001). Nesses casos, margens de erro nas projeções podem gerar distorções expressivas em termos absolutos, causando uma subestimação ou superestimação da utilização por grupo etário ou tipo de serviço. Baseado nessas constatações, Finlayson et al (2004) procuraram incorporar possíveis modificações nas taxas de utilização e gastos ao longo do período da projeção, com o argumento de que a análise de tendência fornece estimativas mais plausíveis sobre o futuro da demanda. Os autores trataram as taxas de forma determinística, ou seja, consideraram que a tendência histórica da taxa observada manter-se-ia no futuro. Essa abordagem tem por base a extrapolação da tendência histórica observada, supondo que a variação média das taxas observada ao longo de um período histórico será mantida constante no tempo.

Finlayson et al (2004) utilizaram a abordagem citada para projetar a demanda por leitos hospitalares em 2020 na região de Manitoba, no Canadá. Os autores consideraram a variação anual fixa na utilização em um período de 10 anos, supondo que essa tendência seria mantida até o período final da projeção. Os autores também estimaram o efeito demográfico puro, de modo que foi possível comparar a demanda projetada pelas duas abordagens. Os resultados mostraram que, com a abordagem das taxas de utilização constantes (efeito demográfico puro), seriam necessários 27% a mais de leitos hospitalares em 2020 em relação ao período inicial da análise, em 1998. Quando a análise de tendência foi incorporada, observou-se que seriam necessários 20% a menos de leitos em 2020 em relação a 1998, um resultado bem distinto daquele verificado para as taxas fixas.

Outra técnica que incorpora a análise de tendência das taxas de utilização para projeção da demanda corresponde à técnica de regressão com termo de tendência. Primeiramente, se estima uma regressão na qual a variável dependente corresponde ao indicador de utilização que se quer projetar. As variáveis independentes são dadas por fatores que afetam as taxas de utilização e por um termo de tendência temporal, que é usado para

definir a utilização no futuro. Se o termo de tendência for anual, por exemplo, os valores estimados dos parâmetros indicam a variação anual na utilização. Para estimar o número de unidades de utilização no futuro, em seguida é combinada a equação de regressão estimada com o ano para o qual se deseja a projeção.

Um teste empírico da técnica de regressão foi realizado por Tate et al (2004), que ajustaram um modelo de regressão para o número de dias acamados por pessoa para a região de Manitoba, no Canadá. Observando a tendência histórica das taxas no período de 10 anos (de 1989/90 a 1998/99), estimou-se uma regressão de Poisson para o número de dias acamados como função de variáveis independentes que incluíam um termo de tendência anual e outras variáveis explicativas: proporção da população em cada estrato e proporção de internações prolongadas (acima de 30 dias). Para internações cirúrgicas, os autores consideraram ainda a proporção de casos de cirurgia ambulatorial. Sendo a variável-ano incluída como uma variável contínua, seu coeficiente indicava a mudança proporcional anual no uso de leitos por pessoa. Após a estimação do modelo, Tate et al projetaram o número de dias acamados para o ano de 2020, substituindo o valor 2020 na variável que indicava o ano na equação de regressão.

A grande vantagem da técnica de regressão é que ele permite controlar fatores que afetam a utilização de serviços, ao mesmo tempo que incorpora uma tendência nas taxas de utilização. Isso não ocorre com a abordagem das taxas fixas e com a tendência a partir da média histórica, pois elas projetam a utilização baseada apenas em mudanças nas características populacionais e nas taxas agregadas. No entanto, como foi visto no capítulo anterior, existem outros fatores que afetam a utilização de serviços, além das características da população. Captar a contribuição de cada um desses fatores é de fundamental importância para as projeções.