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. 2024 Oct 4;58:44. doi: 10.11606/s1518-8787.2024058005812
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Effects of pay for performance in primary care in an under-registration scenario

Paula de Castro-Nunes I, Paloma Palmieri I, Hugo Bellas I, Adriana Soares II, Jaqueline Viana I, Paulo Victor Rodrigues de Carvalho I, Alessandro Jatobá I
PMCID: PMC11548914  PMID: 39442119

ABSTRACT

OBJECTIVE

To propose a method for detecting and analyzing under-registration and highlight its potential financial effect in view of the implementation of the Previne Brasil Program.

METHODS

An ecological study was carried out to analyze cytopathological exams in programmatic area 3.1 in the municipality of Rio de Janeiro. The data was collected from the Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (DATASUS - Department of Informatics of the Unified Health System) database, including information on reports from outsourced cytopathology laboratories and those available in the Sistema de Informação em Saúde para a Atenção Básica (SISAB - Health Information System for Primary Care) and the Sistema de Informação do Câncer do Colo do Útero (SISCOLO - Cervical Cancer Information System) of DATASUS/Ministry of Health.

RESULTS

The estimated under-registrations per health unit totaled 108,511 exams in the last two years in the programmatic area 3.1 area, which corresponds to an estimated total of R$ 435,129.00 that would have been foregone if the Previne Brasil Program had been in place during the period studied.

CONCLUSION

The article’s main contribution lies in the presentation of empirical evidence of the potential effects of under-registration on Primary Health Care financing. In addition, there are two other significant findings - firstly, it highlights weaknesses in the process of recording health information inherent to vulnerable regions; secondly, it indicates a vicious circle potentially fueled by sudden changes in Primary Health Care funding conditions, in addition to potential consequences for other levels of care.

Keywords: Under-registration, Health Care Financing, Health Systems Financing

INTRODUCTION

The Previne Brasil Program, established by Ordinance No. 2.979 of November 12, 20191 changed the ways in which resources are passed on to fund Primary Health Care (PHC), which are now distributed based on four criteria: weighted funding; payment for performance; incentives for strategic actions; and financial incentives based on population criteria. In relation to the previous funding model, the transfer based on service performance replaced the fixed primary care floor (PCF), which guaranteed minimum transfers based on the populations covered. This change has not only put pressure on PHC coverage but has also demanded management mechanisms to guarantee the reliability of the recording of procedures carried out by health departments. This is a problem for the most vulnerable territories, in which the recording of health information suffers various disruptions, from difficulties in capturing it to a lack of resources for proper analysis.

Before the Previne Brasil Program was set up, Primary Care funding was made up of the fixed and variable PCF. The value of the fixed PCF was calculated per capita, i.e. based on the population estimated by the Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE - Brazilian Institute of Geography and Statistics) in relation to the registered population, ranging from R$ 23.00 to R$ 28.00. The variable PCF, on the other hand, was conditional on the implementation of the Family Health Strategy by municipal managers2. Thus, the introduction of Previne Brasil changed the financing of the teams, which meant adopting new procedures for feeding in the data and, consequently, new routines and management processes for PHC professionals3.

It is important to note that the records of procedures, exams, consultations, and conduct adopted by health professionals enable communication between members of the multidisciplinary team and the continuity and longitudinality of the care provided to users. By providing direct evidence of health events in the territories, they support the decision-making, planning, execution, and evaluation processes. They are therefore primary parameters for performance pay, even though they are not precise indicators of the expansion of access or the quality of services. In addition, the lack of or incomplete recording of information on the socio-economic profile, the health situation of patients, and the procedures carried out during care is a prevalent and historic problem in the Unified Health System (SUS)4.

Under-recording refers to the number of events that should be recorded but end up ignored or lost in health information systems. This can occur in various areas, such as the community, work centers, health services, and the Epidemiological Surveillance System, among others8.

The introduction of a performance-based funding model - especially with the discontinuation of the fixed PCF - increases the potential for underfunding, especially in more vulnerable regions or municipalities, which usually face more difficulties in modernizing their management processes, in order to guarantee the reliability of the registry3.

In this way, understanding the financial impacts of under-registration on the allocation of PHC resources and informing the agents involved of the need to improve their management is of fundamental importance to enable and guarantee the successful implementation of new pay-for-performance models in the SUS. In this context, the article highlights the potential financial effect of under-registration in the face of the implementation of the Previne Brasil Program, proposing an analysis method in which cytopathological exams in programmatic area (PA) 3.1 of the municipality of Rio de Janeiro are analyzed.

The women’s health line of care, which is directly related to the demand for cytopathology tests, was chosen for this study because it is representative of the importance of qualified information in the articulation between levels of care for the resilience of services. Its correct recording is important not only in terms of possible financial impacts but also to the extent that the capacity of services to respond to problems such as cervical cancer is measured by analyzing the records made at the PHC level. According to data from the National Cancer Institute (INCA)9,10 in Brazil, with the exception of non-melanoma skin tumors, cervical cancer is the third most common type of cancer among women. For the year 2023 alone, 17,010 new cases have been estimated.

METHODS

Research Design

This is an ecological observational study of a quantitative nature, using data from the management systems of the Municipal Health Department of Rio de Janeiro (SMS-Rio), the data bus of the Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (DATASUS - Department of Informatics of the Unified Health System) and outsourced laboratories that provide services to the Ministry of Health of the Research Incentive Fund Association (AFIP) as sources of information. According to the collection procedures, the study was located in PA 3.1 of the municipality of Rio de Janeiro.

This article was prepared in accordance with the recommendations of the EQUATOR Network guidelines, the Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE) checklist.11.

Research Environment

The care network in the municipality of Rio de Janeiro is distributed among eight Programmatic Area Coordinators (PACs), covering the entire territory of the municipality (which serves approximately 6,211,423 inhabitants, according to IBGE data): PAC 1.0 (central region); PAC 2.1 (south neighborhoods); PAC 3.1, PAC 3.2, and PAC 3.3 (north neighborhoods); PAC 4.0, PAC 5.2, and PAC 5.3 (west region).

The research was carried out in PAC 3.1, chosen because it is representative of the whole and because it reflects the health and vulnerability context of the municipality of Rio de Janeiro. In addition, this PA has 32 health units and the largest number of teams (218), and has large areas of social, economic, and environmental vulnerability and social inequality, as it encompasses three large favela complexes. PA 3.1 covers an area of 85.36 km2, with a population density of 10,386 inhabitants/km2, and has 886,551 residents, 80% of whom are covered by the Family Health Strategy, with a total of 714,598 registered.

Among the areas covered by PAC 3.1, there is latent inequality, exemplified by Jardim Guanabara - with a human development index (HDI) of 0.963, in third place among the 126 neighborhoods in the municipality of Rio de Janeiro - and Complexo do Alemão, in 126th place (last) with 0.711. When analyzing the social development index (SDI) - which includes the dimensions of basic sanitation, garbage collection service, toilets for residents, illiteracy, and average income - the region has an index of 0.518, covering the most vulnerable areas of the city.

Sources of Information

The data used in this study was collected from the PAC 3.1 and SMS-Rio management systems and is also freely accessible through the DATASUS data bus and the outsourced laboratory service provider (AFIP). Information relating to the process of evaluation, control, regulation of care planning and financial management was included, such as the reports from the outsourced laboratories relating to cytopathological tests and those available on the Sistema de Informação em Saúde para a Atenção Básica (SISAB - Health Information System for Primary Care) and the Sistema de Informação do Câncer do Colo do Útero (SISCOLO - Cervical Cancer Information System) of DATASUS/Ministry of Health, as well as data collected directly from SMS-Rio’s TabNet.

Data Collection Procedure

Data on the number of cytopathology tests carried out by the 32 PHC units under the management of PAC 3.1 of the SMS-Rio was collected from the information department. The data refers to:

  • number of tests requested and recorded for female patients aged 25 to 64 living in the municipality of Rio de Janeiro, organized by health unit, month, and year;

  • amounts paid to third-party laboratories for the analysis of the tests carried out;

  • number of satisfactory samples, i.e. the number of tests approved and paid for by the Ministry of Health;

  • number of rejected tests and unsatisfactory samples.

The cytopathology test coverage indicator is one of the seven performance payment indicators of the Previne Brasil Program. Data was also collected for the cytopathology test coverage indicator from SISAB, organized by health unit and by four-month period.

Data Analysis Procedures

As an estimate, the number of tests requested and registered was correlated with the monthly number of cytopathological tests in the process indicator of the Goal Record System, agreed upon by the States, municipalities, Federal District, and health regions and with the coverage of cytopathological tests registered in SISAB, in order to identify discrepancies between the number of tests registered by the health units and the number of tests actually registered in the Ministry of Health’s system, in order to check for under-registration.

In order to make the indicators comparable, the quantities of cytopathology tests recorded in the outsourced laboratories’ reports were added up by the corresponding months and grouped by four-month period, since the numerator of SISAB’s cytopathology test coverage indicator is available by four-month period on TabNet, which made it possible to estimate what we considered to be under-registrations. The financial value assigned was estimated by dividing the total amount paid by the municipality for the samples sent to the laboratories providing the service by the total number of tests, arriving at a unit value of R$ 4.01 per test. This value was multiplied by the total number of unregistered tests, considered under-registered.

Statistical analyses were carried out using the “R” statistical software, version 4.2.2.

Ethical Aspects

This study was conducted in accordance with the recommendations for research with human beings issued by the National Health Council and was approved by the Ethics Committee of the Instituto Oswaldo Cruz, under opinion No. 5543104.

RESULTS

In the last three years (2020, 2021, and 2022), 54,317 cytopathology tests were carried out at PA 3.1 health units. Of this total, 50.5%, or 27,424 tests, were carried out in 2022 alone. This figure reflects an increase of 75.2% in the last year (Table 1).

Table 1. Number of tests registered and paid for by the Unified Health System, carried out in outsourced laboratories in 2020, 2021, and 2022.

Unit Registered and approved tests 2020 Registered and approved tests 2021 Registered and approved tests 2022 % of total tests carried out in 2022 by basic health unit 2022 growth compared to 2021
CF 01 159 386 987 3.6 155.70%
CF 02 351 471 810 3.0 72.00%
CF 03 309 468 852 3.1 82.10%
CF 04 58 239 711 2.6 197.50%
CF 05 291 460 796 2.9 73.00%
CF 06 345 280 587 2.1 109.60%
CF 07 780 1,109 1,905 6.9 71.80%
CF 08 363 517 626 2.3 21.10%
CF 09 237 307 815 3.0 165.50%
CF 10 274 394 856 3.1 117.30%
CF 11 204 652 1,037 3.8 59.00%
CF 12 265 235 987 3.6 320.00%
CF 13 369 246 896 3.3 264.20%
CF 14 73 263 585 2.1 122.40%
CF 15 388 357 925 3.4 159.10%
CF 16 251 523 896 3.3 71.30%
CF 17 390 560 696 2.5 24.30%
CF 18 1,783 1,937 2,183 8.0 12.70%
CMS 01 278 645 713 2.6 10.50%
CMS 02 66 184 258 0.9 40.20%
CMS 03 101 182 259 0.9 42.30%
CMS 04 467 513 972 3.5 89.50%
CMS 05 625 754 1,327 4.8 76.00%
CMS 06 302 716 838 3.1 17.00%
CMS 07 487 761 1,199 4.4 57.60%
CMS 08 504 718 1,065 3.9 48.30%
CMS 09 261 230 780 2.8 239.10%
CMS 10 577 681 1,184 4.3 73.90%
CMS 11 153 192 355 1.3 84.90%
CMS 12 372 85 475 1.7 458.80%
CMS 13 156 589 849 3.1 44.10%
Grand total 11,239 15,654 27,424 100 75.20%
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CF: Family Clinic; CMS: Municipal Health Center.

Source: outsourced laboratory - Associação Fundo de Incentivo à Pesquisa (AFIP); reports from Municipal Health Secretariat (SMS - Rio).

Table 2 shows the number of tests carried out and registered by the health units in PA 3.1 and the number of tests for SISAB’s cytopathology coverage indicator per four-month period for the years 2021 and 2022, which made it possible to estimate the number of under-registrations for each of the health units in PA 3.1.

Table 2. Number of tests for the numerator of the cytopathology coverage indicator registered by PA 3.1 health unit in SISAB versus tests approved and paid for by the Unified Health System to outsourced laboratories in the four-month periods of 2021 and 2022.

Year 2021 2022
Unit Q. 1 – January to April Q. 2 – May to August Q. 3 – September to December Q. 1 – January to April Q. 2 – May to August Q. 3 – September to December
Registered cytopathological tests Cytopathology coverage SISAB Outsourced laboratories Cytopathology coverage SISAB Outsourced laboratories Cytopathology coverage SISAB Outsourced laboratories Cytopathology coverage SISAB Outsourced laboratories Cytopathology coverage SISAB Outsourced laboratories Cytopathology coverage SISAB Outsourced laboratories
CF 01 607 16 460 44 555 326 631 189 787 327 1,022 471
CF 02 1,270 56 996 234 804 181 857 190 888 267 1,052 353
CF 03 465 43 397 121 471 304 491 205 614 323 801 324
CF 04 592 10 519 28 515 201 547 75 622 243 790 393
CF 05 832 38 922 209 824 213 941 251 891 326 873 219
CF 06 785 28 654 14 635 238 675 97 638 187 724 303
CF 07 2,102 86 1,955 300 1,986 723 2,161 374 2,115 612 2,004 919
CF 08 596 34 582 123 694 360 795 173 818 189 937 264
CF 09 572 77 600 91 577 139 637 130 839 417 911 268
CF 10 644 18 599 71 601 305 697 206 714 280 705 370
CF 11 294 21 287 192 351 439 476 224 665 356 971 457
CF 12 867 24 660 39 672 172 768 167 788 279 1,065 541
CF 13 837 25 724 14 702 207 721 143 827 377 1,041 376
CF 14 438 16 360 20 472 227 536 171 586 247 613 167
CF 15 898 20 730 37 748 300 871 235 872 284 980 406
CF 16 520 84 506 140 583 299 715 282 726 255 814 359
CF 17 558 42 431 98 547 420 645 139 773 239 856 318
CF 18 2,584 289 2,405 620 2,556 1,028 2,832 638 2,747 738 2,728 807
CMS 01 617 92 405 301 335 252 422 214 526 194 689 305
CMS 02 349 23 289 49 288 112 296 45 329 114 359 99
CMS 03 31 5 103 87 177 90 215 43 291 83 409 133
CMS 04 884 90 809 196 894 227 1,059 309 1,091 280 1,090 383
CMS 05 543 160 557 187 573 407 695 372 731 442 1,004 513
CMS 06 596 122 629 339 677 255 715 129 694 250 871 459
CMS 07 1,102 26 1,023 285 1,098 450 1,272 419 1,276 382 1,361 398
CMS 08 1,066 60 861 172 886 486 884 126 887 344 1,015 595
CMS 09 389 8 393 84 424 138 447 94 466 200 800 486
CMS 10 874 97 734 231 638 353 635 178 654 307 1,134 699
CMS 11 605 45 488 85 413 62 384 2 328 85 465 268
CMS 12 682 25 616 6 526 54 541 142 498 172 456 161
CMS 13 449 87 358 140 551 362 646 173 746 245 856 431
CMS 14 1,126 0 1,143 0 1,181 0 1,144 157 1,125 355 1,140 261
Grand total 24,774 1,767 22,195 4,557 22,954 9,330 25,351 6,292 26,552 9,399 30,536 12,506
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PA: programmatic area; CF: Family Clinic; CMS: Municipal Health Center; SMS: Municipal Health Secretariat; Fiocruz: Fundação Oswaldo Cruz; ENSP: Escola Nacional de Saúde Pública; CSE: School Health Center.

Source: outsourced laboratories; reports from Municipal Health Secretariat (SMS- Rio); SISAB: Sistema de Informação em Saúde para a Atenção Básica (Health Information System for Primary Care).

Table 3 shows the estimated under-registrations for each health unit in the years 2021 and 2022, with a total of 108,511 tests not registered in the information systems over the last two years in the entire PA 3.1 area. This corresponds to an estimated total of R$ 435,129.00 that would have been foregone by the municipality of Rio de Janeiro if the Previne Brasil Program had been in place during the period studied.

Table 3. Number of cytopathology tests that were no longer registered (under-registration) per health unit in PA 3.1 and their respective financial losses in 2021 and 2022.

Unit 2021 2022
Q, 1 – January to April Q, 2 – May to August Q, 3 – September to December Q, 1 – January to April Q, 2 – May to August Q, 3 – September to December
Unregistered tests Value lost due to under-registration Unregistered tests Value lost due to under-registration Unregistered tests Value lost due to under-registration Unregistered tests Value lost due to under-registration Unregistered tests Value lost due to under-registration Unregistered tests Value lost due to under-registration
CF 01 591 2,370 416 1,668 229 918 442 1,772 460 1,845 551 2,210
CF 02 1,214 4,868 762 3,056 623 2,498 667 2,675 621 2,490 699 2,803
CF 03 422 1,692 276 1,107 167 670 286 1,147 291 1,167 477 1,913
CF 04 582 2,334 491 1,969 314 1,259 472 1,893 379 1,520 397 1,592
CF 05 794 3,184 713 2,859 611 2,450 690 2,767 565 2,266 654 2,623
CF 06 757 3,036 640 2,566 397 1,592 578 2,318 451 1,809 421 1,688
CF 07 2,016 8,084 1,655 6,637 1,263 5,065 1,787 7,166 1,503 6,027 1,085 4,351
CF 08 562 2,254 459 1,841 334 1,339 622 2,494 629 2,522 673 2,699
CF 09 495 1,985 509 2,041 438 1,756 507 2,033 422 1,692 643 2,578
CF 10 626 2,510 528 2,117 296 1,187 491 1,969 434 1,740 335 1,343
CF 11 273 1,095 95 381 -88 -353 252 1,011 309 1,239 514 2,061
CF 12 843 3,380 621 2,490 500 2,005 601 2,410 509 2,041 524 2,101
CF 13 812 3,256 710 2,847 495 1,985 578 2,318 450 1,805 665 2,667
CF 14 422 1,692 340 1,363 245 982 365 1,464 339 1,359 446 1,788
CF 15 878 3,521 693 2,779 448 1,796 636 2,550 588 2,358 574 2,302
CF 16 436 1,748 366 1,468 284 1,139 433 1,736 471 1,889 455 1,825
CF 17 516 2,069 333 1,335 127 509 506 2,029 534 2,141 538 2,157
CF 18 2,295 9,203 1,785 7,158 1,528 6,127 2,194 8,798 2,009 8,056 1,921 7,703
CMS 01 525 2,105 104 417 83 333 208 834 332 1,331 384 1,540
CMS 02 326 1,307 240 962 176 706 251 1,007 215 862 260 1,043
CMS 03 26 104 16 64 87 349 172 690 208 834 276 1,107
CMS 04 794 3,184 613 2,458 667 2,675 750 3,008 811 3,252 707 2,835
CMS 05 383 1,536 370 1,484 166 666 323 1,295 289 1,159 491 1,969
CMS 06 474 1,901 290 1,163 422 1,692 586 2,350 444 1,780 412 1,652
CMS 07 1,076 4,315 738 2,959 648 2,598 853 3,421 894 3,585 963 3,862
CMS 08 1,006 4,034 689 2,763 400 1,604 758 3,040 543 2,177 420 1,684
CMS 09 381 1,528 309 1,239 286 1,147 353 1,416 266 1,067 314 1,259
CMS 10 777 3,116 503 2,017 285 1,143 457 1,833 347 1,391 435 1,744
CMS 11 560 2,246 403 1,616 351 1,408 382 1,532 243 974 197 790
CMS 12 657 2,635 610 2,446 472 1,893 399 1,600 326 1,307 295 1,183
CMS 13 362 1,452 218 874 189 758 473 1,897 501 2,009 425 1,704
CMS 14 1,126 4,515 1,143 4,583 1,181 4,736 987 3,958 770 3,088 879 3,525
Grand total 23,007 92,258 17,638 70,728 13,624 54,632 19,059 76,427 17,153 68,784 18,030 72,300
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PA: programmatic area; CF: Family Clinic; CMS: Municipal Health Center; SMS: Municipal Health Secretariat; Fiocruz: Fundação Oswaldo Cruz; ENSP: Escola Nacional de Saúde Pública; CSE: School Health Center.

Note: under-registration as the difference between the number of tests recorded in the numerator of the vaccination coverage indicator in the Primary Health Care Information System and the number of cytopathology tests paid for by the Unified Health System to third-party laboratories.

DISCUSSION

From the perspective of PHC, as the main gateway and care coordinator for health care networks, the effects of under-reporting extend to all levels of care, from the lack of records in medical records (physical or electronic) to the under-reporting of diseases and illnesses in the Notifiable Diseases Information System (SINAN), which is a challenge for managers12,13. In this sense, the method used to quantify under-reporting is important for sizing up the problem, especially as it potentially delves into the historical under-funding of the SUS.

The findings of this study show that there are difficulties inherent in local management processes when dealing with sudden increases in test authorizations, as occurred in November 2021 and 2022. The vulnerable territories analyzed had administrative difficulties in registering people, indicating that cities with large population clusters in less developed areas tend to have fewer resources and greater difficulty in registration. In addition, the period of this study encompasses the resumption of repressed demand due to the COVID-19 pandemic, which in itself represented a significant stress for the ordering of care, increasing the relevance of the potential losses caused by under-registration.

It should also be pointed out that any changes to the modus operandi are always met with resistance, as well as requiring changes to work processes. In this sense, the recording of user information - especially if it involves the implementation of new medical records models - involves a complex process, with the participation of health professionals in various dimensions: technical, human, individual, and organizational14.

In the case of computerized records, which are increasingly being adopted, the usability aspects of the software cannot be disregarded, as they interfere with adherence, efficiency, and, consequently, the quality, completeness, and reliability of the record15.

A resilient health system must be able to adapt to emerging needs but also sustain the functioning of its regular, problem-solving services at adequate levels of quality, even in times of crisis. The WHO (2010) places funding as one of the so-called “building blocks” of resilient health systems16,17 in that an adequate budget is indispensable to the ability of health systems to maintain and continuously improve their essential functions. However, financing is much more than a simple allocation of resources. Understanding the nature of the indicators that can be used to monitor and evaluate the financing of health systems requires a specific assessment of what is hoped to be achieved16,18.

Developing the system’s resilience involves ensuring the availability of resources to deal with the dynamics of the territory, with seasonal transitions that cause fluctuations in population coverage of various programs, as well as susceptibility to adverse events of different natures and intensities.

As the findings of this study show, the losses generated by under-registration jeopardize the realization of fundamental investments for the development of resilient skills in territories whose dynamics demand continuous capacity for adaptation, prevention, and absorption of shocks, such as ensuring an adequate number of trained health personnel, infrastructure and services and other elements of institutional capacity essential for coping with short and medium-term risks19.

Changes to the PHC intergovernmental transfer model come up against technical, human, individual, and organizational obstacles that affect how user information is recorded14. According to Massuda7 and Costa et al.3, this new PHC financing policy will have a number of impacts on the resilience and sustainability of the SUS and on the health of the population that need to be identified and monitored over the next few years, especially given the long-term maintenance of fiscal austerity measures, which are likely to aggravate public health underfunding in the country.

The estimated increase in the volume of under-registration in the area analyzed also reveals the weakening resilience of SUS services in the region, which could be aggravated if the reduction in financial transfers is confirmed. As the ability to monitor and anticipate short-term disturbances is weakened, resolutiveness at the PHC level in times of crisis becomes even more of a determining factor in the pressure on other levels of care. Therefore, when looking at the growing estimates shown in Table 1, it is important to highlight the need for a transition process in the financing model that considers the characteristics of each territory, especially the way in which vulnerability interferes with the management mechanisms of health units.

Especially in crisis scenarios, government intervention should focus on mitigating, not provoking, economic contraction. More specifically, a good health policy - or change in existing health policy - should maintain the flow of resources needed to sustain services in line with fluctuating demand, as was done until the last quarter of 2022, when the Previne Brasil Program, although adopted, had not yet made pay for performance effective20,21.

In general, health spending should adopt a countercyclical logic in times of crisis, since the fundamental objective of a public policy is to guarantee the population - especially the poorest and most vulnerable - access to essential services, and this can only be achieved by preserving health sector funding from the effects of shocks.

A resilient response by health systems to a shock involves seeking strategies that ensure the performance of health system functions in a sustainable manner, which means protecting the overall functioning of the system from budgetary constraints. In addition, changes in resource transfer policies must not compromise the planned provision and operation of services, nor their capacity to be adjusted according to the reality of the territories, at the risk of also compromising the overall performance of the system and, by extension, its resilience22.

The Previne Brasil Program has been the subject of exhaustive debate, pointing out its privatizing, selective, and focused nature, in the opposite direction to the initial proposals for the Family Health Strategy in the National Primary Care Policy (PNAB) of 200623 and 201224, which were moving towards universal coverage and access, in line with the global agenda advocated by organizations such as the World Health Organization (WHO) and the United Nations20,25.

The findings of this study show that, in terms of remuneration for performance, territories with the characteristics of PA 3.1 in the municipality of Rio de Janeiro would lose, in estimated values, more than R$ 430,000.00 due to under-registration. The figures found show significant losses equivalent to the funding coverage of 133 40-hour family health teams, 177 30-hour family health teams, or 266 20-hour family health teams - figures which, in a historical context of underfunding, should not be overlooked.

Chioro et al.26 reflect on the changes in public policies due to the ideological profile of governments. The resilience and sustainability of the SUS depends fundamentally on democracy and public support for the system, which needs to be increasingly effective, even when dealing with limited resources. On the other hand, as highlighted by the WHO27, the introduction of reforms to the way services are paid for can have unexpected and negative consequences. It is therefore recommended that changes be incremental and avoid sudden ruptures that could cause side effects for the health system.

In this sense, although it is hoped that the Previne Brasil Program can stimulate improvements in registration processes and that weighting will value more vulnerable regions, this study indicates that funding will be impacted by the current state of effectiveness of the registry and should vary substantially across the country28,29.

CONCLUSION

The main contribution of this article lies in the presentation of empirical evidence of the potential effects of under-registration on PHC financing. In addition, there are two other significant findings - firstly, it highlights weaknesses in the process of recording health information inherent to vulnerable regions; secondly, it indicates a vicious circle potentially fueled by sudden changes in PHC funding conditions, as well as potential consequences for other levels of care.

Regarding the various dimensions that affect the registration process, this study is limited to the information available on the DATASUS database, which essentially refers to institutional capacity and reveals little about the behavior of the services. In this sense, future in-depth studies will be pertinent in order to concretely highlight the causes of the disturbances in the work of collecting and analyzing health information in the territories.

It is important to note that further research should be carried out on the financial impacts that the new form of financing primary care may have, especially regarding a larger scale, i.e. including more municipalities, as well as the other procedures and indicators that are part of the Previne Brasil Program indicators.

Funding Statement

Funding: Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq - opinion 307029/2021 and 304770/2020 - Research Productivity Grant for AJ and PRVC, respectively; 402670/2021-3 - Universal Grant for AJ). Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro (Faperj - opinion E-26/201.252/2022 - Young Scientist Grant from Our State for AJ; 260003/001186/2020 - Scientist Grant from Our State for PVRC).

Footnotes

Funding: Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq - opinion 307029/2021 and 304770/2020 - Research Productivity Grant for AJ and PRVC, respectively; 402670/2021-3 - Universal Grant for AJ). Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro (Faperj - opinion E-26/201.252/2022 - Young Scientist Grant from Our State for AJ; 260003/001186/2020 - Scientist Grant from Our State for PVRC).

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Efeitos da remuneração por desempenho na atenção primária em um cenário de sub-registro

Paula de Castro-Nunes I, Paloma Palmieri I, Hugo Bellas I, Adriana Soares II, Jaqueline Viana I, Paulo Victor Rodrigues de Carvalho I, Alessandro Jatobá I

RESUMO

OBJETIVO

Propor um método de detecção e análise do sub-registro e evidenciar o seu potencial efeito financeiro em face da implementação do Programa Previne Brasil.

MÉTODOS

Foi realizado um estudo ecológico de análise dos exames citopatológicos na área programática 3.1 do município do Rio de Janeiro. Os dados foram coletados do barramento do Datasus, incluindo as informações relativas aos relatórios dos laboratórios terceirizados dos exames citopatológicos e aquelas disponíveis no Sistema de Informação em Saúde para a Atenção Básica (Sisab) e Sistema de Informação do Câncer do Colo do Útero (Siscolo) do Datasus/Ministério da Saúde.

RESULTADOS

Os sub-registros estimados por unidade de saúde totalizaram 108.511 exames nos últimos dois anos na área programática 3.1, o que corresponde a um total estimado de R$ 435.129,00 que teriam sido deixados de receber, caso o Programa Previne Brasil já estivesse efetivado no período estudado.

CONCLUSÃO

A principal contribuição do artigo está na apresentação de evidência empírica dos potenciais efeitos do sub-registro para o financiamento da atenção primária à saúde. Além disso, há dois outros achados significativos – primeiro, evidencia fragilidades no processo de registro das informações de saúde inerentes a regiões vulneráveis; segundo, indica um círculo vicioso potencialmente alimentado pela alteração brusca dos condicionantes do financiamento da atenção primária à saúde, além de potenciais consequências para os demais níveis de atenção.

Keywords: Sub-registro, Financiamento da Assistência à Saúde, Financiamento dos Sistemas de Saúde

INTRODUÇÃO

O Programa Previne Brasil, instituído pela Portaria no 2.979 de 12 de novembro de 20191, alterou as formas de repasse de recursos para o financiamento da atenção primária à saúde (APS), que passaram a ser distribuídos com base em quatro critérios: captação ponderada; pagamento por desempenho; incentivo para ações estratégicas; e incentivo financeiro com base em critério populacional. Em relação ao modelo anterior de financiamento, destaca-se que o repasse com base no desempenho dos serviços substituiu o piso da atenção básica (PAB) fixo, que garantia repasses mínimos com base nas populações adscritas. Esta mudança não tensionou apenas a cobertura da APS, pois passou a demandar mecanismos de gestão para garantir a confiabilidade do registro dos procedimentos efetuados pelas secretarias de saúde. Isso é um problema para os territórios mais vulneráveis, nos quais o registro das informações de saúde sofre diferentes perturbações, desde as dificuldades de captação até a falta de recursos para a análise adequada.

Antes da instituição do Programa Previne Brasil, o financiamento da atenção primária era composto pelos PAB fixo e variável. O valor do PAB fixo era calculado per capita, ou seja, com base na população estimada pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) em relação à população adscrita, variando de R$ 23,00 a R$ 28,00. Já o PAB variável era condicionado à implementação da Estratégia de Saúde da Família pelos gestores municipais2. Desta forma, a introdução do Previne Brasil alterou o financiamento das equipes, o que implicou adotar novos procedimentos de alimentação dos dados e, consequentemente, novas rotinas e processos de gestão para os profissionais da APS3.

É importante assinalar que os registros referentes aos procedimentos, exames, consultas e condutas adotadas pelos profissionais de saúde possibilitam a comunicação entre membros da equipe multidisciplinar e a continuidade e longitudinalidade da assistência prestada ao usuário. Ao fornecer evidências diretas dos eventos de saúde dos territórios, subsidiam os processos de tomada de decisão, planejamento, execução e avaliação. São, portanto, parâmetros primários para a remuneração por desempenho, mesmo não sendo indicadores precisos da expansão do acesso ou da qualidade dos serviços. Além disso, a falta ou incompletude do registro das informações relativas ao perfil socioeconômico, à situação de saúde dos pacientes e os procedimentos realizados durante os atendimentos é um problema prevalente e histórico no Sistema Único de Saúde (SUS)4.

O sub-registro refere-se à quantidade de eventos que deveriam ser registrados, mas acabam ignorados ou perdidos nos sistemas de informação em saúde. Isso pode ocorrer em diversos âmbitos, tais como: comunidade, centros de trabalho, serviços de saúde e Sistema de Vigilância Epidemiológica, entre outros8.

A introdução de um modelo de financiamento baseado no desempenho – especialmente com a descontinuidade do PAB fixo – aumenta o potencial para o recrudescimento do subfinanciamento, especialmente em regiões ou municípios mais vulneráreis, que usualmente enfrentam mais dificuldades para modernizar seus processos de gestão, no sentido de garantir a confiabilidade do registro3.

Desse modo, compreender os impactos financeiros do sub-registro na alocação de recursos da APS e informar aos agentes envolvidos sobre a necessidade de melhoria de sua gestão passa a ser de fundamental importância para viabilizar e garantir o sucesso da implantação de novos modelos de pagamento por desempenho no SUS. Nesse contexto, o artigo evidencia o potencial efeito financeiro do sub-registro em face da implementação do Programa Previne Brasil, propondo um método de análise em que se analisa os exames citopatológicos na área programática (AP) 3.1 do município do Rio de Janeiro.

A linha de cuidado de saúde da mulher, diretamente relacionada à demanda por exames citopatológicos, foi escolhida para este estudo por ser representativa da importância de informação qualificada na articulação entre os níveis de atenção para a resiliência dos serviços. Seu registro correto importa não apenas em função de eventuais impactos financeiros, mas também na medida em que a capacidade de resposta dos serviços a agravos como o câncer do colo do útero é dimensionada considerando análises dos registros feitos no nível da APS. Segundo dados do Instituto Nacional de Câncer (INCA)9,10, no Brasil, com exceção dos tumores de pele não melanoma, o câncer do colo do útero é o terceiro tipo de câncer mais incidente entre as mulheres. Somente para o ano de 2023, foram estimados 17.010 novos casos.

MÉTODOS

Desenho da Pesquisa

Trata-se de um estudo observacional ecológico, de natureza quantitativa, que tem como fontes de informação os dados dos sistemas de gestão da Secretaria Municipal de Saúde do Rio de Janeiro (SMS-Rio), do barramento de dados do Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (Datasus) e de laboratórios terceirizados que prestam serviços ao Ministério da Saúde da Associação Fundo de Incentivo à Pesquisa (AFIP). Segundo os procedimentos de coleta, o estudo foi situado na AP 3.1 do município do Rio de Janeiro.

Este artigo foi elaborado de acordo com as recomendações das diretrizes da EQUATOR Network, a lista de checagem Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE)11.

Ambiente de Pesquisa

A rede de assistência do município do Rio de Janeiro é distribuída entre oito Coordenadorias de Áreas Programáticas (CAPs), cobrindo todo o território do município (que atende aproximadamente 6.211.423 habitantes, segundo dados do IBGE), a saber: CAP 1.0 (região central); CAP 2.1 (bairros da zona sul); CAP 3.1, CAP 3.2 e CAP 3.3 (bairros da zona norte); CAP 4.0, CAP 5.2 e CAP 5.3 (zona oeste).

A pesquisa foi desenvolvida na CAP 3.1, escolhida por ser representativa do conjunto e por refletir o contexto sanitário e de vulnerabilidade do município do Rio de Janeiro. Além disso, esta AP conta com 32 unidades de saúde e o maior número de equipes (218), possui grandes áreas de vulnerabilidade social, econômica e ambiental e desigualdade social, já que engloba três grandes complexos de favelas. A AP 3.1 abrange uma área de 85,36 km2, com densidade demográfica de 10.386 habitantes/km2, e possui 886.551 residentes, dos quais, 80% com cobertura da Estratégia de Saúde da Família, num total de 714.598 cadastrados.

Entre as áreas cobertas pela CAP 3.1, identifica-se uma desigualdade latente, exemplificada pelo Jardim Guanabara – com 0,963 de índice de desenvolvimento humano (IDH), em terceiro lugar entre os 126 bairros do município do Rio de Janeiro – e o Complexo do Alemão, em 126o lugar (último) com 0,711. Ao analisar o índice de desenvolvimento social (IDS) – que contempla as dimensões saneamento básico, serviço de coleta de lixo, banheiro para moradores, analfabetismo e renda média –, a região apresenta um índice de 0,518, abrangendo as áreas mais vulneráveis da cidade.

Fontes de Informação

Os dados utilizados neste estudo foram coletados do sistema de gestão da CAP 3.1 e da SMS-Rio e também são de acesso livre por meio do barramento de dados do Datasus e do laboratório terceirizado prestador de serviços (AFIP). Foram incluídas as informações relativas ao processo de avaliação, controle, regulação do planejamento assistencial e gestão financeira, como os relatórios dos laboratórios terceirizados relativos aos exames citopatológicos e aqueles disponíveis no Sistema de Informação em Saúde para a Atenção Básica (Sisab) e no Sistema de Informação do Câncer do Colo do Útero (Siscolo) do Datasus/Ministério da Saúde, além de dados coletados diretamente do TabNet da SMS-Rio.

Procedimento de Coleta de Dados

Coletou-se dados referentes ao número de exames citopatológicos realizados pelas 32 unidades de APS sob a gestão da CAP 3.1 da SMS-Rio, no departamento de informações. Os dados referem-se a:

  • número de exames solicitados e registrados de pacientes do sexo feminino de 25 a 64 anos de idade residentes no município do Rio de Janeiro, organizados por unidade de saúde, mês e ano;

  • valores pagos aos laboratórios terceirizados pelas análises dos exames realizados;

  • •número de amostras satisfatórias, isto é, a quantidade de exames aprovados e pagos pelo Ministério da Saúde;

  • número de exames rejeitados e com amostras insatisfatórias.

O indicador de cobertura de exames citopatológicos consiste em um dos sete indicadores para pagamento por desempenho do Programa Previne Brasil. Foram coletados também dados do indicador de cobertura de exames citopatológicos do Sisab, organizados por unidade de saúde e por quadrimestre.

Procedimentos de Análise de Dados

Como forma de estimativa, o número de exames solicitados e registrados foi correlacionado ao número mensal de exames citopatológicos do indicador de processo do Sistema de Registro das Metas Pactuadas por Municípios, Regiões de Saúde, Estados e Distrito Federal e com a cobertura do exame citopatológico registrada no Sisab, de forma a identificar as discrepâncias entre o número de exames registrados pelas unidades de saúde e o número de exames efetivamente registrados no sistema do Ministério da Saúde, a fim de verificar o sub-registro.

Para que os indicadores se tornassem comparáveis, as quantidades dos exames citopatológicos registrados nos relatórios dos laboratórios terceirizados foram somadas pelos meses correspondentes e agrupadas por quadrimestre, uma vez que o numerador do indicador de cobertura dos exames citopatológicos do Sisab estão disponíveis por quadrimestre no TabNet, o que possibilitou a estimação do que consideramos sub-registros. O valor financeiro atribuído foi estimado dividindo-se o valor total pago pelo município pelas amostras enviadas aos laboratórios provedores do serviço pelo número total de exames, chegando ao valor unitário de R$ 4,01 por exame. Este valor foi multiplicado pelo número total de exames não registrados, considerados sub-registrados.

As análises estatísticas foram realizadas com o apoio do software estatístico “R”, versão 4.2.2.

Aspectos Éticos

O presente estudo foi conduzido de acordo com as recomendações para pesquisa com seres humanos expedidas pelo Conselho Nacional de Saúde, tendo sido aprovado pelo Comitê de Ética do Instituto Oswaldo Cruz, por meio do parecer de no 5543104. Destaca-se que os nomes das unidades foram modificados.

RESULTADOS

Foram realizados 54.317 exames citopatológicos nas unidades de saúde da AP 3.1 nos últimos três anos (2020, 2021 e 2022). Deste total, 50,5%, ou seja, 27.424 exames, foram realizados apenas no ano de 2022. Este quantitativo reflete um crescimento de 75,2% no último ano (Tabela 1).

Tabela 1. Número de exames registrados e pagos pelo Sistema Único de Saúde, realizados em laboratórios terceirizados nos anos de 2020, 2021 e 2022.

Unidade Exames registrados e aprovados 2020 Exames registrados e aprovados 2021 Exames registrados e aprovados 2022 % do total de exames realizados em 2022 por unidade básica de saúde Crescimento de 2022 em relação ao ano de 2021
CF 01 159 386 987 3,6 155,70%
CF 02 351 471 810 3,0 72,00%
CF 03 309 468 852 3,1 82,10%
CF 04 58 239 711 2,6 197,50%
CF 05 291 460 796 2,9 73,00%
CF 06 345 280 587 2,1 109,60%
CF 07 780 1.109 1.905 6,9 71,80%
CF 08 363 517 626 2,3 21,10%
CF 09 237 307 815 3,0 165,50%
CF 10 274 394 856 3,1 117,30%
CF 11 204 652 1.037 3,8 59,00%
CF 12 265 235 987 3,6 320,00%
CF 13 369 246 896 3,3 264,20%
CF 14 73 263 585 2,1 122,40%
CF 15 388 357 925 3,4 159,10%
CF 16 251 523 896 3,3 71,30%
CF 17 390 560 696 2,5 24,30%
CF 18 1.783 1.937 2.183 8,0 12,70%
CMS 01 278 645 713 2,6 10,50%
CMS 02 66 184 258 0,9 40,20%
CMS 03 101 182 259 0,9 42,30%
CMS 04 467 513 972 3,5 89,50%
CMS 05 625 754 1.327 4,8 76,00%
CMS 06 302 716 838 3,1 17,00%
CMS 07 487 761 1.199 4,4 57,60%
CMS 08 504 718 1.065 3,9 48,30%
CMS 09 261 230 780 2,8 239,10%
CMS 10 577 681 1.184 4,3 73,90%
CMS 11 153 192 355 1,3 84,90%
CMS 12 372 85 475 1,7 458,80%
CMS 13 156 589 849 3,1 44,10%
Total geral 11.239 15.654 27.424 100 75,20%
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CF: Clínica da Família; CMS: Centro Municipal de Saúde.

Fonte: Laboratório terceirizado - Associação Fundo de Incentivo à Pesquisa (AFIP); Relatórios da Secretária Municipal de Saúde do Rio de Janeiro (SMS-Rio).

Tabela 2 apresenta os quantitativos dos exames realizados e registrados pelas unidades de saúde da AP 3.1 e o número de exames do indicador de cobertura de citopatológicos do Sisab por quadrimestre para os anos de 2021 e 2022, o que permitiu realizar a estimação do número de sub-registros para cada uma das unidades de saúde da AP 3.1.

Tabela 2. Número de exames do numerador do indicador de cobertura de citopatológico registrado por unidade de saúde da AP 3.1 no Sisab versus exames aprovados e pagos pelo Sistema Único de Saúde aos laboratórios terceirizados nos quadrimestres dos anos de 2021 e 2022.

Ano 2021 2022
Unidade Q. 1 – janeiro a abril Q. 2 – maio a agosto Q. 3 – setembro a dezembro Q. 1 – janeiro a abril Q. 2 – maio a agosto Q. 3 – setembro a dezembro
Exames citopatológicos registrados Cobertura de citopatológico Sisab Laboratórios terceirizados Cobertura de citopatológico Sisab Laboratórios terceirizados Cobertura de citopatológico Sisab Laboratórios terceirizados Cobertura de citopatológico Sisab Laboratórios terceirizados Cobertura de citopatológico Sisab Laboratórios terceirizados Cobertura de citopatológico Sisab Laboratórios terceirizados
CF 01 607 16 460 44 555 326 631 189 787 327 1.022 471
CF 02 1.270 56 996 234 804 181 857 190 888 267 1.052 353
CF 03 465 43 397 121 471 304 491 205 614 323 801 324
CF 04 592 10 519 28 515 201 547 75 622 243 790 393
CF 05 832 38 922 209 824 213 941 251 891 326 873 219
CF 06 785 28 654 14 635 238 675 97 638 187 724 303
CF 07 2.102 86 1.955 300 1.986 723 2.161 374 2.115 612 2.004 919
CF 08 596 34 582 123 694 360 795 173 818 189 937 264
CF 09 572 77 600 91 577 139 637 130 839 417 911 268
CF 10 644 18 599 71 601 305 697 206 714 280 705 370
CF 11 294 21 287 192 351 439 476 224 665 356 971 457
CF 12 867 24 660 39 672 172 768 167 788 279 1.065 541
CF 13 837 25 724 14 702 207 721 143 827 377 1.041 376
CF 14 438 16 360 20 472 227 536 171 586 247 613 167
CF 15 898 20 730 37 748 300 871 235 872 284 980 406
CF 16 520 84 506 140 583 299 715 282 726 255 814 359
CF 17 558 42 431 98 547 420 645 139 773 239 856 318
CF 18 2.584 289 2.405 620 2.556 1.028 2.832 638 2.747 738 2.728 807
CMS 01 617 92 405 301 335 252 422 214 526 194 689 305
CMS 02 349 23 289 49 288 112 296 45 329 114 359 99
CMS 03 31 5 103 87 177 90 215 43 291 83 409 133
CMS 04 884 90 809 196 894 227 1.059 309 1.091 280 1.090 383
CMS 05 543 160 557 187 573 407 695 372 731 442 1.004 513
CMS 06 596 122 629 339 677 255 715 129 694 250 871 459
CMS 07 1.102 26 1.023 285 1.098 450 1.272 419 1.276 382 1.361 398
CMS 08 1.066 60 861 172 886 486 884 126 887 344 1.015 595
CMS 09 389 8 393 84 424 138 447 94 466 200 800 486
CMS 10 874 97 734 231 638 353 635 178 654 307 1.134 699
CMS 11 605 45 488 85 413 62 384 2 328 85 465 268
CMS 12 682 25 616 6 526 54 541 142 498 172 456 161
CMS 13 449 87 358 140 551 362 646 173 746 245 856 431
CMS 14 1.126 0 1.143 0 1.181 0 1.144 157 1.125 355 1.140 261
Total geral 24.774 1.767 22.195 4.557 22.954 9.330 25.351 6.292 26.552 9.399 30.536 12.506
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AP: área programática; CF: Clínica da Família; CMS: Centro Municipal de Saúde; SMS: Secretaria Municipal de Saúde; Fiocruz: Fundação Oswaldo Cruz; ENSP: Escola Nacional de Saúde Pública; CSE: Centro de Saúde Escola.

Fonte: laboratórios terceirizados; relatórios da Secretária Municipal da Saúde do Rio de Janeiro (SMS-Rio); Sisab: Sistema de Informação em Saúde para a Atenção Básica.

A Tabela 3 apresenta os sub-registros estimados para cada unidade de saúde nos anos de 2021 e 2022, com um total de 108.511 exames não registrados nos sistemas de informação nos últimos dois anos em toda a área da AP 3.1. Isso corresponde a um total estimado de R$ 435.129,00 que teriam sido deixados de receber pelo município do Rio de Janeiro, caso o Programa Previne Brasil já estivesse efetivado no período estudado.

Tabela 3. Quantidade de exames citopatológicos que deixaram de ser registrados (sub-registros) por unidade de saúde da AP 3.1 e suas respectivas perdas financeiras nos anos de 2021 e 2022.

Unidade 2021 2022
Q. 1 – janeiro a abril Q. 2 – maio a agosto Q. 3 – setembro a dezembro Q. 1 – janeiro a abril Q. 2 – maio a agosto Q. 3 – setembro a dezembro
Exames não registrados Valor perdido devido ao sub-registro Exames não registrados Valor perdido devido ao sub-registro Exames não registrados Valor perdido devido ao sub-registro Exames não registrados Valor perdido devido ao sub-registro Exames não registrados Valor perdido devido ao sub-registro Exames não registrados Valor perdido devido ao sub-registro
CF 01 591 2.370 416 1.668 229 918 442 1.772 460 1.845 551 2.210
CF 02 1.214 4.868 762 3.056 623 2.498 667 2.675 621 2.490 699 2.803
CF 03 422 1.692 276 1.107 167 670 286 1.147 291 1.167 477 1.913
CF 04 582 2.334 491 1.969 314 1.259 472 1.893 379 1.520 397 1.592
CF 05 794 3.184 713 2.859 611 2.450 690 2.767 565 2.266 654 2.623
CF 06 757 3.036 640 2.566 397 1.592 578 2.318 451 1.809 421 1.688
CF 07 2.016 8.084 1.655 6.637 1.263 5.065 1.787 7.166 1.503 6.027 1.085 4.351
CF 08 562 2.254 459 1.841 334 1.339 622 2.494 629 2.522 673 2.699
CF 09 495 1.985 509 2.041 438 1.756 507 2.033 422 1.692 643 2.578
CF 10 626 2.510 528 2.117 296 1.187 491 1.969 434 1.740 335 1.343
CF 11 273 1.095 95 381 -88 -353 252 1.011 309 1.239 514 2.061
CF 12 843 3.380 621 2.490 500 2.005 601 2.410 509 2.041 524 2.101
CF 13 812 3.256 710 2.847 495 1.985 578 2.318 450 1.805 665 2.667
CF 14 422 1.692 340 1.363 245 982 365 1.464 339 1.359 446 1.788
CF 15 878 3.521 693 2.779 448 1.796 636 2.550 588 2.358 574 2.302
CF 16 436 1.748 366 1.468 284 1.139 433 1.736 471 1.889 455 1.825
CF 17 516 2.069 333 1.335 127 509 506 2.029 534 2.141 538 2.157
CF 18 2.295 9.203 1.785 7.158 1.528 6.127 2.194 8.798 2.009 8.056 1.921 7.703
CMS 01 525 2.105 104 417 83 333 208 834 332 1.331 384 1.540
CMS 02 326 1.307 240 962 176 706 251 1.007 215 862 260 1.043
CMS 03 26 104 16 64 87 349 172 690 208 834 276 1.107
CMS 04 794 3.184 613 2.458 667 2.675 750 3.008 811 3.252 707 2.835
CMS 05 383 1.536 370 1.484 166 666 323 1.295 289 1.159 491 1.969
CMS 06 474 1.901 290 1.163 422 1.692 586 2.350 444 1.780 412 1.652
CMS 07 1.076 4.315 738 2.959 648 2.598 853 3.421 894 3.585 963 3.862
CMS 08 1.006 4.034 689 2.763 400 1.604 758 3.040 543 2.177 420 1.684
CMS 09 381 1.528 309 1.239 286 1.147 353 1.416 266 1.067 314 1.259
CMS 10 777 3.116 503 2.017 285 1.143 457 1.833 347 1.391 435 1.744
CMS 11 560 2.246 403 1.616 351 1.408 382 1.532 243 974 197 790
CMS 12 657 2.635 610 2.446 472 1.893 399 1.600 326 1.307 295 1.183
CMS 13 362 1.452 218 874 189 758 473 1.897 501 2.009 425 1.704
CMS 14 1.126 4.515 1.143 4.583 1.181 4.736 987 3.958 770 3.088 879 3.525
Total geral 23.007 92.258 17.638 70.728 13.624 54.632 19.059 76.427 17.153 68.784 18.030 72.300
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AP: área programática; CF: Clínica da Família; CMS: Centro Municipal de Saúde; SMS: Secretaria Municipal de Saúde; Fiocruz: Fundação Oswaldo Cruz; ENSP: Escola Nacional de Saúde Pública; CSE: Centro de Saúde Escola.

Nota: sub-registros como sendo a diferença entre o número de exames registrados no numerador do indicador de cobertura vacinal do Sistema de Informação em Saúde para a Atenção Básica e as quantidades de exames citopatológicos pagos pelo Sistema Único de Saúde aos laboratórios terceirizados conveniados.

DISCUSSÃO

Dentro da perspectiva da APS, enquanto principal porta de entrada e ordenadora do cuidado das redes de atenção em saúde, os efeitos do sub-registro se estendem por todos os níveis de atenção, desde a falta de registros em prontuários (físicos ou eletrônicos) até a subnotificação de doenças e agravos do Sistema Nacional de Notificação (Sinan), sendo um desafio para os gestores12,13. Nesse sentido, o método aplicado para a quantificação do sub-registro é importante para o dimensionamento do problema, principalmente por apresentar um potencial aprofundamento no histórico subfinanciamento do SUS.

Os achados deste estudo demonstram que há dificuldades inerentes aos processos locais de gestão ao lidar com aumentos repentinos de autorizações para exames, como ocorrido nos meses de novembro de 2021 e 2022. Os territórios vulneráveis analisados apresentaram dificuldade administrativa para registro das pessoas, indicando que cidades com grandes aglomerados populacionais em áreas menos desenvolvidas tendem a dispor de menos recursos e maior dificuldade no registro. Além disso, o período deste estudo engloba a retomada da demanda reprimida pela pandemia de covid-19, o que, em si, representou um estresse significativo para a ordenação do cuidado, aumentando a relevância das potenciais perdas provocadas pelo sub-registro.

Cabe destacar também que quaisquer rupturas no modus operandi sempre encontram resistência, além de exigir mudança nos processos de trabalho. Nesse sentido, o registro da informação dos usuários – especialmente se abranger a implementação de novos modelos de prontuários – envolve um processo complexo, com a participação dos profissionais de saúde em várias dimensões: técnicas, humanas, individuais e organizacionais14.

No caso de registros informatizados, cada vez mais adotados, não podem ser desconsiderados os aspectos de usabilidade do software, que interferem na adesão, eficiência e, consequentemente, na qualidade, completude e confiabilidade do registro15.

Um sistema de saúde resiliente deve ser capaz de se adaptar às necessidades emergentes, mas também sustentar o funcionamento de seus serviços regulares, resolutivos, em níveis adequados de qualidade, mesmo nos momentos de crise. A OMS (2010) coloca o financiamento como um dos chamados “blocos de construção” dos sistemas de saúde resilientes16,17, na medida em que um orçamento adequado é indispensável à capacidade dos sistemas de saúde de manter e melhorar continuamente suas funções essenciais. No entanto, o financiamento é muito mais do que uma simples alocação de recursos. Compreender a natureza dos indicadores que podem ser utilizados para monitorar e avaliar o financiamento dos sistemas de saúde requer uma avaliação específica do que se espera alcançar16,18.

Desenvolver a resiliência do sistema envolve garantir a disponibilidade de recursos para lidar com a dinâmica do território, com transições sazonais que provocam flutuações da cobertura populacional de programas diversos, além da suscetibilidade a eventos adversos de diferentes naturezas e intensidades.

Como os achados do presente estudo demonstram, as perdas geradas por sub-registro comprometem a realização de investimentos fundamentais para o desenvolvimento de habilidades resilientes em territórios cuja dinâmica demanda capacidade contínua de adaptação, prevenção e absorção de choques, como garantir um número adequado de pessoal de saúde treinado, infraestrutura e serviços e outros elementos da capacidade institucional essenciais para o enfrentamento de riscos de curto e médio prazos19.

As mudanças no modelo de transferências intergovernamentais da APS esbarram em obstáculos de natureza técnica, humana, individual e organizacional que afetam como o registro da informação dos usuários é realizado14. Segundo Massuda7 e Costa et al.3, essa nova política de financiamento da APS terá um conjunto de impactos para a resiliência e sustentabilidade do SUS e para a saúde da população que precisam ser identificados e monitorados ao longo dos próximos anos, principalmente diante da manutenção por longo prazo das medidas de austeridade fiscal, que deverá agravar o subfinanciamento público da saúde no país.

A estimativa de aumento do volume de sub-registro na área analisada também é reveladora do enfraquecimento da resiliência dos serviços do SUS na região, o que pode ser agravado caso se confirme a redução dos repasses financeiros. Como a capacidade de monitorar e antecipar perturbações de curto prazo está fragilizada, a resolutividade no nível da APS em tempos de crise torna-se ainda mais determinante da pressão sobre os demais níveis de atenção. Portanto, ao observar a estimativa crescente apresentada na Tabela 1, é importante destacar a necessidade de um processo de transição do modelo de financiamento que considere as características de cada território, em especial a forma pela qual a vulnerabilidade interfere nos mecanismos de gestão das unidades de saúde.

Principalmente em cenários de crise, a intervenção do governo deve se concentrar em mitigar, e não provocar, contração econômica. Mais especificamente, uma boa política de saúde – ou mudança na política de saúde existente – deve manter o fluxo de recursos necessários para sustentar os serviços aderentes à flutuação de demanda, como foi feito até o último quadrimestre de 2022, quando o Programa Previne Brasil, embora adotado, ainda não tornara efetivo o pagamento por desempenho20,21.

De forma geral, os gastos com a saúde devem adotar uma lógica contracíclica em tempos de crise, uma vez que o objetivo fundamental de uma política pública é garantir à população – especialmente aos mais pobres e vulneráveis – o acesso aos serviços essenciais, e isso só pode ser alcançado preservando o financiamento do setor saúde dos efeitos de choques.

Uma resposta resiliente dos sistemas de saúde a um choque envolve buscar estratégias que assegurem o desempenho das funções dos sistemas de saúde de forma sustentável, o que implica proteger o funcionamento geral do sistema de restrições orçamentárias. Além disso, a mudança de políticas de repasse de recursos não deve comprometer o provimento e a operação planejada dos serviços, nem sua capacidade de receber ajustes conforme a realidade dos territórios, sob o risco de comprometer também o desempenho geral do sistema e, por extensão, sua resiliência22.

O programa Previne Brasil tem sido objeto de um exaustivo debate, apontando seu caráter privatizante, seletivo e focalizado, no sentido oposto das propostas iniciais da Estratégia de Saúde da Família presentes nas Políticas Nacionais de Atenção Básica de 200623 e 201224, que caminhavam na direção da cobertura e acesso universais, em consonância, inclusive, com a agenda global defendida por organizações como a Organização Mundial de Saúde e a Organização das Nações Unidas20,25.

Os achados deste estudo evidenciam que, no que se refere à remuneração por desempenho, os territórios com as características da AP 3.1 do município do Rio de Janeiro perderiam, em valores estimados, mais de R$ 430.000,00 em função do sub-registro. Os valores encontrados mostram perdas significativas que equivalem à cobertura de financiamento de 133 equipes de saúde da família de 40 horas, 177 equipes de saúde da família de 30 horas ou 266 equipes de saúde da família de 20 horas, valores que, em um contexto histórico de subfinanciamento, não devem ser desprezados.

Chioro et al.26 refletem sobre as modificações das políticas públicas em função do perfil ideológico dos governos. A resiliência e a sustentabilidade do SUS dependem fundamentalmente da democracia e do apoio da população ao sistema que, para isso, precisa se mostrar cada vez mais efetivo, mesmo lidando com recursos limitados. Por outro lado, como destacado pela Organização Mundial de Saúde27, a introdução de reformas na forma de pagamento de serviços pode produzir consequências inesperadas e negativas. Portanto, recomenda-se que as mudanças sejam incrementais e evitem rupturas bruscas que possam causar efeitos colaterais ao sistema de saúde.

Nesse sentido, embora seja esperado que o programa Previne Brasil possa estimular aprimoramentos nos processos de registro e que a ponderação valorize regiões mais vulneráveis, o presente estudo indica que o financiamento será impactado pelo estado atual de efetividade do cadastro e deve variar substancialmente no país28,29.

CONCLUSÃO

A principal contribuição deste artigo reside na apresentação de uma evidência empírica dos potenciais efeitos do sub-registro sobre o financiamento da APS. Além disso, há dois outros achados significativos – primeiro, evidencia fragilidades no processo de registro das informações de saúde inerentes a regiões vulneráveis; segundo, indica um círculo vicioso potencialmente alimentado pela alteração brusca dos condicionantes do financiamento da APS, além de potenciais consequências para os demais níveis de atenção.

Com relação às diversas dimensões que afetam o processo de registro, o presente estudo é limitado às informações disponíveis no barramento de dados do Datasus, que se refere essencialmente à capacidade institucional e pouco revela sobre o comportamento dos serviços. Nesse sentido, estudos futuros em profundidade serão pertinentes para evidenciar de maneira concreta as causas das perturbações no trabalho de coleta e análise de informações de saúde nos territórios.

É importante salientar que novas pesquisas devem ser desenvolvidas sobre os impactos financeiros que a nova forma de financiamento da atenção primária pode ter, principalmente no que tange uma maior escala, ou seja, incluindo mais municípios, assim como os demais procedimentos e indicadores que fazem parte dos indicadores do Programa Previne Brasil.

Footnotes

Financiamento: Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq - processos 307029/2021 e 304770/2020 – Bolsa de Produtividade em Pesquisa para AJ e PRVC, respectivamente; 402670/2021-3 – Bolsa Universal para AJ). Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro (Faperj - processos E-26/201.252/2022 – Bolsa Jovem Cientista do Nosso Estado para AJ; 260003/001186/2020– Bolsa Cientista do Nosso Estado para PVRC).

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