Modelagem estatística para avaliação de impacto de políticas públicas de saúde no contexto de quase-experimentos longitudinais

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Hoffmann, Juliana Feliciati
• Orientador(a): Camey, Suzi Alves
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Política pública; Saúde; Bioestatística; Ensaios clínicos controlados não aleatórios como assunto
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/217602

Esta tese aborda os principais métodos de modelagem estatística direcionados para avaliação de impacto de políticas públicas de saúde, com foco em quase-experimentos longitudinais. É feita uma revisão da literatura sobre o tema e são apresentados dois artigos, considerando sempre o contexto de quase-experimentos longitudinais. O primeiro artigo busca mostrar, passo-a-passo, cada uma das etapas necessárias para a realização de uma avaliação. Desde a etapa de estimação de escores de propensão, passando por método de pareamento e ponderação chegando, por fim, aos modelos propostos para estimar o impacto do Programa. São apresentados todos os códigos em R, um software livre amplamente conhecido, o que permite replicar as análises realizadas e, assim, contribuir para a disseminação da cultura da avaliação, consolidando a prática de políticas públicas baseadas em evidências. Neste primeiro artigo utilizou-se como exemplo um programa da Secretaria Estadual de Saúde do Rio Grande do Sul, cujos resultados obtidos pelos modelos GEE e GLM foram comparados utilizando as metodologias de análise propostas. Os resultados obtidos pelos dois métodos foram divergentes, ressaltando a atenção necessária na escolha do método. No segundo artigo a ponderação, metodologia considerada mais adequada a partir das conclusões do primeiro artigo, é aplicada em quatro indicadores de resultado de internações psiquiátricas do mesmo Programa da Secretaria Estadual de Saúde, os Núcleos de Apoio à Atenção Básica. Através da ponderação pelos escores de propensão e modelos GEE para estimação do impacto observou-se que não houve efeito significativo do Programa em nenhum dos quatro indicadores propostos. Entretanto, os indicadores selecionados podem não estar refletindo da melhor forma os resultados esperados pelo programa, dado que a legislação de criação do Programa e os demais registros existentes não definem de forma clara um indicador de resultado. A programação em R apresentada permitiu a 10 realização de todas as análises necessárias, com a vantagem de viabilizar a disponibilização das rotinas para replicação das mesmas.