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Título: Análise dos indicadores de gestão da equipe de médicos da família através das metodologias de dados longitudinais e confiabilidade humana
Título(s) alternativo(s): Analysis of indicators of management from the team of family madicine through the methodologies of longitudinal data and human reliability
Autor(es): Forbellone, Andressa Avandaño Forbellone
Orientador(es): Rodrigues, Marcelo
Palavras-chave: Medicina da família
Clínica médica
Software - Confiabilidade
Serviços de saúde comunitária
Hospitais - Administração
Family medicine
Clinical medicine
Computer software - Reliability
Community health services - Administration
Hospitals - Administration
Data do documento: 1-Mai-2016
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Curitiba
Referência: FORBELLONE, Andressa Avedaño. Análise dos indicadores de gestão da equipe de médicos da família através das metodologias de dados longitudinais e confiabilidade humana. 2016. 55 f. Trabalho de Conclusão Curso (Especialização em Engenharia da Confiabilidade) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2016.
Resumo: A proposta deste trabalho é auxiliar os gestores das equipes de médicos de família, que são compostas geralmente por médicos formados em Clínica Médica e Medicina da Família e Comunidade (MFC), através de indicadores importantes para avaliar as principais características de um médico de família. Para isso validou-se 2 indicadores, resolubilidade (% de atendimentos que o médico não encaminha para outro especialista) e a média do número de exames (laboratoriais e de imagem) pedidos por consulta. Depois de validado e no processo de validação, mensalmente o gestor mostrava o indicador a equipe e apontava os erros ou vícios de cada um dos médicos, havendo assim um crescimento aparente entre antes do uso dos indicadores e depois. Para verificar se esse crescimento é estatisticamente significativo, modelar os dados com o intuito de descobrir o limite que cada subgrupo (formação em Clínica e em Medicia da Família e Comunidade) em cada indicador, prever os indicadores para alguns meses e verificar se a clínica iria chegar perto ou ultrapassar os médicos da família nos indicadores. Utilizou-se dados longitudinais, para verificar se há diferenças significativas, entre os subgrupos e no tempo (se durante o tempo mudou muito ou não), e para modelar os dados. Escolheu-se também o modelo de crescimento da confiabilidade humana que por ser mais flexível supõe-se ter mais precisão na modelagem. Para análise utilizou-se o software R, para dados longitudinais e o software da ReliaSoft RGA, para o crescimento da confiabilidade. Na análise comprovou-se que que há diferenças significativas entre os subgrupos, o tempo e na interação entre os dois, para os dois indicadores. Na modelagem utilizou-se os dois tipos de análise e com 2 meses que não foram utilizados para a modelagem verificou-se que com a modelagem escolhida de dados longitudinais há 2 vezes mais erro na previsão. Também analisou-se o gasto anual que o paciente teria sendo cuidado pelos grupo dos médicos da família e os especialistas, e percebeu-se que há uma diferença significativa entre os dois e o gasto anual dos pacientes cuidados pelos especialistas é em média 2 vezes maior.
Abstract: The purpose of this work is to help managers of family health teams, which are usually composed of physicians trained in Family Medicine and Community inexperienced and Medical Clinic, through key indicators to assess the main features of a family doctor. For this validated two indicators, resolution (% of visits to the doctor that does not forward to another specialist) and the average number of tests (laboratory and imaging) for consultation. Once validated and the validation process, the manager showed the monthly indicator and pointing errors or defects of each physicians, so there is an apparent growth among the indicators of before and after. To verify that this growth is statistically significant and model the data in order to find the limit of the indicators in each subgroup (specialized in Clinical and Family Medicine and Community), forecast indicators for a few months and see if the clinic would get near or exceed the family physicians in the indicators. Longitudinal data was used to establish whether there are significant differences between subgroups and time, and model data. Also picked up the growth model of human reliability by being more flexible so it is supposed to have more accuracy in modeling. For the longitudinal data analysis was used the R software and for the human reliability growth the ReliaSoft RGA software. In the analysis, it was found that there are significant differences between the subgroups, time and interaction between the two, for both indicators. In modeling was used both types of analysis and in the longitudinal data the error in prediction are 2 times of the human reliability. Also was analyzed the annual cost to the patient that was taken care by the group of family physicians and those who are not (called specialists), and it was noticed that there is a significant difference between the two and the annual cost of the patients that were cared by specialists is on average 2 times higher.
URI: http://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/8475
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