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. 2021 Nov 18;55:85. doi: 10.11606/s1518-8787.2021055003005
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PNAB 2017 and the number of community health agents in primary care in Brazil

Deborah Ellen Wanderley Gomes Freire I, Aldelany Ramalho Freire I, Edson Hilan Gomes de Lucena I, Yuri Wanderley Cavalcanti I,✉
PMCID: PMC8659632  PMID: 34878087

ABSTRACT

OBJECTIVE:

To analyze the effect of the 2017 Basic Primary Care Policy (PNAB) on the number of community health agents per primary health care team.

METHODS:

This is a cross-sectional, descriptive and analytical study using data available on the Ministry of Health platform called e-Gestor da Atenção Básica, about Brazil's 5,570 towns between October 2017 and December 2019. The survival of the number of towns that did not reduce the number of community health agents was analyzed according to region of the country, the Human Development Index (HDI), the Gini Inequality Index and population size. Cox regression was used to analyze the factors associated with a reduction in the number of CHAs after one month and, from then on, every three months until two years had passed since the publication of the 2017 PNAB Ordinance, considering p < 0.05.

CONCLUSIONS:

After two years, the greatest reduction was observed in towns in the Midwest and South regions, which presented a high HDI, lower inequality and larger populations. Towns in the Midwest (HR = 1.256) had a higher chance of reducing the number of CHAs compared to the North region. Towns with a higher HDI (HR = 1.053) and larger population size (HR = 1.186) were also more likely to reduc the number of community health agents. Therefore, after the 2017 PNA, the number of towns reducing the amount of community health workers in primary health care increased over the months

DESCRIPTORS: Community Health Workers, supply & distribution; Healthcare Disparities; Program Evaluation; Primary Health Care

INTRODUCTION

Primary Health Care (PHC) is considered to be initial point of contact of patients with the health system. It is also in charge of coordinating and structuring care1,2. In Brazil, PHC stands out as a comprehensive proposal for restructuring the health care system. The main milestone of this system was the implementation of the Family Health Program, subsequently known as the Family Health Strategy (FHS), after positive reviews of the Community Health Agents Program (PACS)3.

Community health (CHA) agents have played an important role in primary care2,4 after the program was restructured to decrease maternal and infant mortality through health promotion and disease prevention with home care5,6. They also create bonds with the community, promote humanization, patient reception and accountability7. Community agents also counsel the population on how to access and use health system services, carry out health surveillance actions, such as monitoring families in their assigned areas, in addition to developing activities to inform the population and prevent diseases8,9.

Typically, CHAs live in the community in which they operate, which strengthens the relationship of trust with users, playing a role in health surveillance and promotion6. Furthermore, being close to communities gives the agents a better understanding of the dynamics of the territory and the health needs of the communities and their users, which creates a bond between scientific knowledge and popular lore6,7,10.

Since the creation of the SUS, and especially after the expansion of the ESF, population health has advanced in many ways, such as the reduction of morbidity and mortality, especially infant and maternal; the reduction in the prevalence of malnutrition; decrease in preventable hospitalizations; increased immunization coverage; longer life expectancy at birth, improved access to water treatment, basic sanitation and health services resulting in greater equity, as well as increasing user satisfaction with health service care. All these achievements include the important role of CHAs.

However, the National Primary Care Policy (PNAB), published in October 2017 (Ordinance No. 2.436 / 2017 of the Ministry of Health), reduced the minimum amount of community agents in a ESF team from four to one, thus allowing a significant decrease of CHAs8, which can lead to reduced and poor population coverage.

The Ordinance also changed the role of CHAs in communities, allowing the inclusion of activities previously in the purview of endemic disease control agents (ACEs) into health surveillance, as well as operations performed especially by nursing technicians, such as blood pressure and capillary blood glucose monitoring and wound dressings. Such tasks, despite prioritizing the care pathways, impact the work of agents by hindering education, prevention and health promotion actions2,12.

As a result, the decreased coverage of CHAs can lead to the emergence of barriers to services and affect several processes established through the relationship of these workers with the population, particularly in the social determinants of the health-disease process2,13.

Due to its importance and potential impact on health, the objective of this study was to analyze the effect of the 2017 PNAB on the number of community agents per primary care team, between October 2017 and December 2019.

METHODS

A cross-sectional, descriptive and analytical study was conducted using data from January 2017 to December 2019 about all 5,570 Brazilian towns published in public reports of the quantitative record of CHAs, available on the Ministry of Health platform e-Gestor da Atenção Básica do Ministério da Saúde14.

To analyze the factors associated with the reduction in the number of CHAs, the following independent variables were considered: Time: 1, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21 and 24 months, corresponding to the number of months passed since the publication of the new PNAB, in September 2017, Region: North, Northeast, Southeast, South, Midwest; the Human Development Index (HDI): Low (< 0.7), and High (≥ 0.7); the Gini Index: Less Unequal (≤ 0.61), and More Unequal (> 0,62); and Population size: up to 30 thousand inhabitants 30,001 of 50 thousand inhabitants, 50,001 to 100 thousand inhabitants, and more than 100 thousand inhabitants. The HDI and the Gini Index were obtained in the 2010 demographic Census, released by the United Nations Development Program (UNDP), which recorded 5,565 towns at the time. Population size was obtained in data from the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE). The dependent variable was “Variation in the number of CHAs”, categorized as: “did not change or increase” and “reduced” the number of CHAs in the town.

First, the data were analyzed descriptively to characterize the sample and obtain absolute and percentage distributions. Then, bivariate analysis was performed between the independent variables and the dependent variable. The Pearson chi-square test (χ2) was used to identify associations between the outcome variable and the independent variables.

Subsequently, multivariate analysis was performed to obtain the estimation of cumulative survival of Brazilian towns that did not reduce, that is, that kept or increased the number of community agents in teams. For this purpose, Cox regression was used to analyze the factors associated with the reduction in the number of CHAs after 1, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21 and 24 months since the new PNAB Ordinance was published. The information on Regions, HDI, Gini Index and population size were used as independent variables, which could predict the reduction in the number of CHAs, and were inserted into the model and underwent the backward stepwise (Wald) procedure. Variables with p > 0.20 were removed from the adjusted model and those with p < 0.05 were considered statistically significant. Risk ratio values (Harzard Ratio-HR) were obtained for each category of associated factors, considering the 95% confidence interval and the statistical significance of 5%. All tabulations and data analyses were performed in the statistical Package for Social Sciences software (IBM-SPSS, v. 24, IBM, Chicago, IL).

RESULTS

The number of CHAs per family health team in Brazil, between October 2017 and December 2019, decreased from 269,577 to 268,879. The trend line shows the number of CHAs stabilizing only between February and May 2018, with the number varying upwards or downwards over the remaining months (Figure 1).

Figure 1. Number of teams of Community Health Agents (CHAs) in the Family Health Strategy (FHS) in Brazil, between January 2017 and December 2019.

Figure 1

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A significant reduction was found in the number of CHAs in Midwest (77.1%) and Southern (86.5%) towns, which showed a higher concentration of income (Gini index > 0.62) (72.3%) and population size up to 30 thousand inhabitants (86.9%). It was found that all variables exhibited statistical significance in the bivariate model, except the HDI (Table 1).

Table 1. Distribution of Brazilian towns regarding reduction in the number of Community Health Agents (CHAs) perm Family Health Team, according to the variables time since publication of the new PNAB, region of the country, Human Development Index (HDI), Gini Index and population size, between October 2017 and December 2019.

Variation in the number of CHAs p
Did not reduce Reduced
n % n %
Time 1 Month 5,090 91.4% 480 8.6% < 0.001
3 Months 4,693 84.3% 877 15.7%
6 Months 4,352 78.1% 1,218 21.9%
9 Months 4,203 75.5% 1,367 24.5%
12 Months 4,147 74.5% 1,423 25.5%
15 Months 3,883 69.7% 1,687 30.3%
18 Months 3,749 67.3% 1,821 32.7%
21 Months 1,603 28.8% 3,967 71.2%
24 Months 1,596 28.7% 3,970 71.3%
Region North 221 49.1% 229 50.9% < 0.001
Northeast 705 39.3% 1,089 60.7%
Midwest 107 22.9% 360 77.1%
Southeast 402 24.1% 1,266 75.9%
South 161 13.5% 1,030 86.5%
HDI Low HDI (< 0.7) 1,019 28.1% 2,612 71.9% 0.171
High HDI (≥ 0.7) 576 29.8% 1,357 70.2%
Gini Index Less Unequal (≤ 0.61) 126 48.1% 136 51.9% < 0.001
More Unequal (> 0.62) 1,469 27.7% 3,834 72.3%
Population size Up to 30 thousand inhabitants 579 13.1% 3,828 86.9% < 0.001
30,001 to 50 thousand inhabitants 414 84.0% 79 16.0%
50,001 to 100 thousand inhabitants 306 87.7% 43 12.3%
More than 100 thousand inhabitants 297 93.7% 20 6.3%
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The region of the country, the HDI and population size were associated with the reduction in the number of CHAs per team in Brazil between October 2017 and September 2019. Towns in the Southeast (HR = 1.081), South (HR = 1.239) and Midwest (HR = 1.256) exhibited were more likely to reduce the number of teams compared to the North region. Towns with higher a HDI (HR = 1.053) and population size above 100 thousand inhabitants (HR = 1.186) were also more likely to reduce the number of CHAs per ESF team than towns with lower a HDI and population size up to 30 thousand inhabitants (Table 2).

Table 2. Cox regression to verify the factors associated with the reduction in the number of Community Health Agents (CHAs) per family health teams in Brazil after the publication of the new PNAB, between October 2017 and December 2019.

B Default Error p HR Confidence Interval 95%
Bottom Top
Region
North 1.000
Northeast 0.000 0.032 0.990 1.000 0.939 1.064
Midwest 0.228 0.039 < 0.001 1.256 1.164 1.356
Southeast 0.078 0.034 0.020 1.081 1.012 1.154
South 0.214 0.035 < 0.001 1.239 1.156 1.327
HDI
High HDI 0.052 0.020 0.011 1.053 1.012 1.096
Low HDI 1.00
Population Size
Up to 30 thousand inhabitants 1.000
30,001 to 50 thousand inhabitants -0.031 0.028 0.274 0.969 0.917 1.025
50,001 to 100 thousand inhabitants 0.122 0.031 0.000 1.130 1.063 1.201
> 100 thousand inhabitants 0.171 0.032 0.000 1.186 1.114 1.264
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Note: Statistically significant: p < 0.05.

The survival curve of towns that did not reduce the number of CHAs decrease more significantly between September and December 2019 (Figure 2). Figure 3 illustrates the survival curves for each category of the variables under analysis. Towns in the Southern region showed a greater reduction between 20 and 24 months after the publication of the PNAB, followed by towns in the Midwest. The lowest survival rate was also found for towns with a higher HDI in the same period, as well as towns with a larger population size.

Figure 2. Cumulative survival of Brazilian towns that did not reduce the number of Community Health Agents (CHAs) after publication of the new PNAB Ordinance.

Figure 2

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Figure 3. Cumulative survival of Brazilian towns that did not reduce the number of Community Health Agents (CHAs), between January 2017 and December 2019, according to the socioeconomic variables comprising the Cox regression model (a - Region, B - HDI, C - population size).

Figure 3

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DISCUSSION

The results of this study show a reduction in the number of CHAs per team in Brazil and an association between the increased chance of reducing this number and towns with a higher HDI, larger population size and located in the Southeast, South and Midwest regions.

Many countries have adopted the strategy of incorporating community health workers as a way of expanding coverage of services, particularly in areas where access is restricted. Brazil is a global example of successful PHC policy, thanks to the large-scale use of CHAs15,16. However, the results of this study show a significant reduction in the number of agents per FHS team in Brazilian towns.

The new PNAB caused a series of discontinuities for primary care; one of them is precisely the uncertainty regarding the number of CHAs per ESF team, dropping from a minimum of four agents to only one per team. In addition, CHAs are no longer required to cover 100% of the population assisted by the ESF program, only groups with greater vulnerability and risk, which are not properly defined by the Ordinance2,8,12.

Towns in the Southeast, South and Midwest regions were more likely to reduce the number of CHAs per team. The lower likelihood of reducing CHAs in the Northeast region may be associated with the history of the Community Health Agents Program (PACS), which was first conceived in Ceará State in 1987 and introduced health agents in the defunct Emergency Program with the aim of improving child health indicators. The repercussions of the work of agents led to their institutionalization in the creation of the Health Agents program. This successful experience inspired the nationwide implementation of the PACS, in 199115,17–19.

Towns with a higher HDI underwent larger cuts in the number of community agents, which may imply a lesser demand for these workers in economically privileged towns since, as already mentioned, the CHA role was created to serve the poorest areas20 and is usually performed by a lay worker, usually with a low education and residing in the same community which they serve. Living in the community strengthens the bond between health teams and the families within the territory, the presence and work of CHAs improves relationships of trust and allow better identification of local problems15,18.

Towns with a population size above one hundred thousand inhabitants were also more likely to reduce CHAs when compared to smaller ones. The neglect of administrators toward health community agents is clear, especially in large cities, where they are regarded as expendable, unqualified and inefficient, an idea that favors health care focused on medical clinic to the detriment of whole care and the understanding of the health-disease process as an expression of social determinants in health. For this reason, CHAs were also delegated surveillance and nursing tasks, such as blood pressure and capillary glycemia measurement, demanding specific training from these workers so that they can carry on with their work2,12,21.

Another factor that may have contributed to the reduction of CHAs in large cities is: in 2014, the salary threshold of community agents was set and direct hiring became mandatory, which meant increased financial accountability for towns22 and less participation of States. In addition, underfunding of health is a historical problem in the country, and in 2016 Constitutional Amendment No 95 was passed23, freezing federal spending in a number of areas, including health, for 20 years, further increasing to the funding uncertainties of the sector7,11.

The importance of CHAs for PHC is highlighted in the literature15,20 after all, since the beginning of the PACS and the FHS, these workers have been responsible for many health promotion and disease prevention actions, both individually and collectively, allowing a better understanding of the social determinants of health, detection and monitoring of risk situations13,15. Moreover, they were also given the responsibility to extend the coverage of health services through low-complexity activities performed in home visits, but which had a huge impact on public health, particularly by decreasing maternal-infant mortality, such as oral rehydration therapy, increased vaccine coverage, encouragement of breastfeeding and maternal-infant follow-up2,13,20.

Home visits, still considered the most important activity of the CHA work routine, are a way of monitoring the health conditions of families and allow agents to identify situations that would not otherwise be noticeable. They are also an important way of listening to users and their demands. Community health agents play an important social role in promoting public policies aimed at improving their assigned territory, which have the potential to bring about positive health results in the most vulnerable communities19,20,24.

A systematic review on the effectiveness of CHAs has demonstrated positive effects related to maternal and child health, such as vaccination coverage, newborn and child mortality, and encouragement to exclusive breastfeeding, and weight control for children, besides positive effects on chronic non-communicable diseases, such as decreased hospitalization due to circulatory conditions and greater control of blood pressure by home monitoring performed by the agents15.

Thus, the reduction in the number of CHAs can have a negative impact on historical achievements of the PHC in the country, especially those related to patient care for chronic non-communicable diseases and maternal-child health. Since CHAs operate in areas that are more socially vulnerable, this reduction in the number of workers may hinder access of users under greater social risk to health services, in addition to interfering in the diagnosis of conditions determining the health-disease process.

The study used secondary data (socioeconomic and information) openly available in official databases. One must consider the possibility of inconsistency in the feeding of these databases, generating limitations specific to ecological studies. However, this study stands out in that it can be considered representative for Brazil, as the analysis includes all of the country's towns and provides a panorama consistent with the reality of the country. Studies like this are essential for monitoring health care and its impacts on the living and health conditions of Brazilians, with the permanent goal of improving and strengthening Brazil's Health System.

Therefore, this study showed that over the months, since the implementation of the 2017 PNAB, towns throughout the country have reduced their community agents in primary health care, especially towns in the Southeast, South and Midwest regions, which have a higher HDI, higher inequality rates and larger population sizes. The possible negative impact on the health achivements of PHC and population health indicators still need to be analyzed in subsequent studies.

Funding Statement

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes - Funding Code 001).

Footnotes

Funding: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes - Funding Code 001).

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A PNAB 2017 e o número de agentes comunitários de saúde na atenção primária do Brasil

Deborah Ellen Wanderley Gomes Freire I, Aldelany Ramalho Freire I, Edson Hilan Gomes de Lucena I, Yuri Wanderley Cavalcanti I,✉

RESUMO

OBJETIVO:

Analisar o efeito da Política Nacional de Atenção Básica (PNAB) de 2017 no quantitativo de agentes comunitários de saúde, por equipe de atenção primária em saúde.

MÉTODOS:

Trata-se de um estudo transversal, descritivo e analítico, utilizando dados disponibilizados na plataforma e-Gestor da Atenção Básica, do Ministério da Saúde, sobre os 5.570 municípios brasileiros, entre outubro de 2017 e dezembro de 2019. A sobrevida do número de municípios que não reduziram o quantitativo de agentes comunitários de saúde foi analisada segundo a região do país, índice de desenvolvimento humano (IDH), índice de desigualdade de Gini e porte populacional. A Regressão de Cox foi utilizada para analisar os fatores associados à redução do número de ACS após um mês e, a partir de então, a cada três meses, até completarem os dois anos da publicação da portaria da PNAB 2017, considerando-se p < 0,05.

CONCLUSÕES:

Após dois anos, a maior redução foi observada em municípios das regiões Centro-Oeste e Sul, que apresentaram IDH alto, menos desiguais e com maior porte populacional. Municípios do Centro-Oeste (HR = 1,256) apresentaram maior chance de redução do número de ACS comparado à região Norte. Municípios com maior IDH (HR = 1,053) e maior porte populacional (HR = 1,186) também apresentaram maior chance de reduzir o número de agentes comunitários de saúde. Portanto, após a PNAB 2017, houve um aumento ao longo dos meses no número de municípios que reduziram a quantidade de agentes comunitários em saúde na atenção primária de saúde.

DESCRITORES: Agentes Comunitários de Saúde, provisão & distribuição; Disparidades em Assistência à Saúde; Avaliação de Programas e Projetos de Saúde; Atenção Primária à Saúde

INTRODUÇÃO

A Atenção Primária em Saúde (APS) é considerada o contato inicial do usuário com o sistema, além de ser responsável por coordenar e organizar o cuidado1,2. No Brasil, a APS se destaca por ser uma proposta mais abrangente de reorganização do modelo assistencial, cujo marco principal foi a implantação do Programa Saúde da Família, posteriormente reconhecido como Estratégia Saúde da Família (ESF), após avaliações positivas do Programa de Agentes Comunitários de Saúde (PACS)3.

Os agentes comunitários de saúde têm papel importante dentro da atenção primária2,4, com a reformulação do programa para reduzir a mortalidade materno-infantil por meio da promoção de saúde e prevenção de doenças com atendimento domiciliar5,6. Os ACS ainda atuam na criação de vínculos com a comunidade, promovendo humanização, acolhimento e responsabilização7. Os agentes comunitários ainda orientam a população sobre o uso e acesso aos serviços do sistema de saúde, realizam ações de vigilância em saúde, como acompanhamento das famílias em sua área de ação, além de desenvolver atividades de informação à população e de prevenção de doenças e agravos8,9.

Normalmente, os ACS residem na própria comunidade em que atuam, o que fortalece a relação de confiança com os usuários, exercendo seu papel na vigilância e promoção de saúde6. Além disso, sua proximidade com a comunidade confere ao agente melhor compreensão da dinâmica do território e as necessidades em saúde da comunidade e de seus usuários, construindo o elo entre o saber científico e o saber popular6,7,10.

Desde a criação do SUS e, principalmente, após a expansão da ESF, foram conquistados diversos avanços em saúde da população, como a redução da morbidade e mortalidade, especialmente infantil e materna; a redução na prevalência de subnutrição; diminuição de hospitalizações evitáveis; aumento da cobertura de imunização; maior expectativa de vida ao nascimento, melhorias no acesso ao tratamento de água, ao saneamento básico, e aos serviços de saúde, resultando em maior equidade, além de aumentar a satisfação do usuário com o atendimento do serviço de saúde. Todas essas conquistas tiveram a importante participação dos ACS.

No entanto, a Política Nacional de Atenção Básica (PNAB), publicada em outubro de 2017 (Portaria n° 2.436/2017 do Ministério da Saúde), reduziu o número mínimo de agentes comunitários em uma ESF, de quatro para um agente, permitindo significativa diminuição de ACS8, o que pode acarretar na redução e precarização da cobertura populacional.

A Portaria promoveu ainda descaracterização do papel do ACS junto às comunidades, possibilitando que se inclua atividades que eram inerentes aos agentes de combate a endemias (ACE) na vigilância em saúde, assim como operações desenvolvidas especialmente por técnicos em enfermagem, como aferição de pressão, glicemia capilar e curativos. Essas tarefas, apesar de priorizarem as linhas de cuidado, impactam no trabalho dos agentes, prejudicando a realização das ações de educação, prevenção e promoção em saúde2,12.

Dessa forma, a diminuição da cobertura dos ACS pode resultar no aparecimento de barreiras de acesso aos serviços e comprometer diversos processos já estabelecidos por meio da relação desse trabalhador com a população, especialmente nos determinantes sociais do processo saúde-doença2,13.

Por sua importância e potencial de impacto sobre a saúde, o objetivo deste estudo foi analisar o efeito da PNAB 2017 sobre o quantitativo de agentes comunitários por equipes de atenção primária, entre outubro de 2017 e dezembro de 2019.

MÉTODOS

Foi realizado estudo transversal, descritivo e analítico, utilizando os dados disponibilizados nos relatórios públicos do histórico quantitativo de ACS, disponível na plataforma e-Gestor da Atenção Básica do Ministério da Saúde, no período de janeiro de 2017 a dezembro de 2019, de todos os 5.570 municípios brasileiros14.

Para análise dos fatores associados à redução do número de ACS, considerou-se como variáveis independentes: Tempo: 1, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21 e 24 meses, correspondente à quantidade de meses passados após a publicação da nova PNAB, em setembro de 2017; Região: Norte, Nordeste, Sudeste, Sul, Centro-Oeste; Índice de Desenvolvimento Humano (IDH): Baixo (< 0,7) e Alto (≥ 0,7); Índice de Gini: Menos Desigual (≤ 0,61) e Mais Desigual (> 0,62) e; Porte Populacional: até 30 mil habitantes, 30.001 a 50 mil habitantes, 50.001 a 100 mil habitantes e mais de 100 mil habitantes. O IDH e o Índice de Gini foram obtidos pelo Censo Demográfico de 2010, divulgado pelo Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento (PNUD), que contabilizava 5.565 municípios à época, e o Porte Populacional, obtido dos dados do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). A variável dependente foi “Variação no número de ACS”, categorizada em: “Não alterou ou aumentou” e “reduziu” o número de ACS do município.

Inicialmente os dados foram analisados descritivamente para caracterizar a amostra, obtendo as distribuições absolutas e percentuais. Em seguida, foi realizada análise bivariada entre as variáveis independentes e a variável dependente. O teste qui-quadrado de Pearson (χ2) foi utilizado para identificar associações entre a variável desfecho e as variáveis independentes.

Posteriormente, foi realizada análise multivariada, para se obter o cálculo de sobrevida acumulado dos municípios brasileiros que não reduziram, isto é, que mantiveram ou aumentaram o número de agentes comunitários nas equipes. Para tanto, utilizou-se a Regressão de Cox, analisando os fatores associados à redução do número de ACS após 1, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21 e 24 meses da publicação da portaria da nova PNAB. As informações sobre Região, IDH, Índice de Gini e Porte Populacional foram utilizadas como variáveis independentes, que poderiam predizer a redução do número de ACS, e foram inseridas no modelo e submetidas ao ajuste por meio do procedimento stepwise backward: Wald. Variáveis com p > 0.20 foram removidas do modelo ajustado e aquelas com p < 0.05 foram consideradas estatisticamente significantes. Valores de razão de risco (Harzard Ratio – HR) foram obtidos para cada categoria dos fatores associados, considerando-se o intervalo de confiança de 95% e a significância estatística de 5%. Todas as tabulações e análises dos dados foram realizadas no software Statistical Package for Social Sciences (IBM-SPSS, v.24, IBM, Chicago, IL).

RESULTADOS

O número de ACS por Equipes de Saúde da Família no Brasil, entre outubro de 2017 e dezembro de 2019, reduziu de 269.577 para 268.879. A linha de tendência indica uma estabilização no quantitativo desses profissionais apenas entre fevereiro e maio de 2018, variando entre aumento e redução nesse número ao longo dos demais meses (Figura 1).

Figura 1. Número de Equipes de Agentes Comunitários em Saúde (ACS) na Estratégia Saúde da Família (ESF) no Brasil, entre janeiro de 2017 e dezembro de 2019.

Figura 1

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Observou-se que houve significativa redução no número de ACS em municípios das regiões Centro-Oeste (77,1%) e Sul (86,5%), que apresentam maior concentração de renda (índice de Gini > 0,62) (72,3%) e com porte populacional até 30 mil habitantes (86,9%). Observou-se que todas as variáveis apresentaram significância estatística no modelo bivariado, exceto o IDH (Tabela 1).

Tabela 1. Distribuição dos municípios brasileiros em relação à redução no número de Agentes Comunitários de Saúde (ACS) por Equipes de Saúde da Família, segundo as variáveis tempo desde publicação da nova PNAB, Região do país, Índice de Desenvolvimento Humano (IDH), Índice de Gini e Porte Populacional, entre outubro de 2017 e dezembro de 2019.

Variação no número de ACS p
Não reduziu Reduziu
n % n %
Tempo 1 Mês 5.090 91,4% 480 8,6% < 0,001
3 Meses 4.693 84,3% 877 15,7%
6 Meses 4.352 78,1% 1.218 21,9%
9 Meses 4.203 75,5% 1.367 24,5%
12 Meses 4.147 74,5% 1.423 25,5%
15 Meses 3.883 69,7% 1.687 30,3%
18 meses 3.749 67,3% 1.821 32,7%
21 meses 1.603 28,8% 3.967 71,2%
24 meses 1.596 28,7% 3.970 71,3%
Região Norte 221 49,1% 229 50,9% < 0,001
Nordeste 705 39,3% 1.089 60,7%
Centro-Oeste 107 22,9% 360 77,1%
Sudeste 402 24,1% 1.266 75,9%
Sul 161 13,5% 1.030 86,5%
IDH IDH Baixo (< 0,7) 1.019 28,1% 2.612 71,9% 0,171
IDH Alto (≥ 0,7) 576 29,8% 1.357 70,2%
Índice de Gini Menos Desigual (≤ 0,61) 126 48,1% 136 51,9% < 0,001
Mais Desigual (> 0,62) 1.469 27,7% 3.834 72,3%
Porte Populacional até 30 mil habitantes 579 13,1% 3.828 86,9% < 0,001
30.001 a 50 mil habitantes 414 84,0% 79 16,0%
50.001 a 100 mil habitantes 306 87,7% 43 12,3%
Mais de 100 mil habitantes 297 93,7% 20 6,3%
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A região do país, o IDH e o porte populacional foram associados à redução do número de ACS por equipes no Brasil entre outubro de 2017 e setembro de 2019. Municípios das regiões Sudeste (HR = 1,081), Sul (HR = 1,239) e Centro-Oeste (HR = 1,256) apresentaram maior chance de redução do número de equipes comparadas à região Norte. Municípios com maior IDH (HR = 1,053) e com porte populacional acima de 100 mil habitantes (HR = 1,186) também apresentaram maior chance de reduzir o número de ACS por ESF do que municípios com menor IDH e porte populacional de até 30 mil habitantes (Tabela 2).

Tabela 2. Regressão de Cox para verificar os fatores associados à redução do número de Agentes Comunitários de Saúde (ACS) por Equipes de Saúde da Família no Brasil, após a publicação da nova PNAB, entre outubro de 2017 e dezembro de 2019.

B Erro Padrão p HR Intervalo de Confiança 95%
Inferior Superior
Região
Norte 1,000
Nordeste 0,000 0,032 0,990 1,000 0,939 1,064
Centro-Oeste 0,228 0,039 < 0,001 1,256 1,164 1,356
Sudeste 0,078 0,034 0,020 1,081 1,012 1,154
Sul 0,214 0,035 < 0,001 1,239 1,156 1,327
IDH
IDH Alto 0,052 0,020 0,011 1,053 1,012 1,096
IDH baixo 1,00
Porte Populacional
Até 30 mil habitantes 1,000
30 a 50 mil habitantes -0,031 0,028 0,274 0,969 0,917 1,025
50 a 100 mil habitantes 0,122 0,031 0,000 1,130 1,063 1,201
> 100 mil habitantes 0,171 0,032 0,000 1,186 1,114 1,264
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Nota: Estatisticamente significante (p < 0,05)

A curva de sobrevida dos municípios que não reduziram o número de ACS demonstrou maior queda entre setembro e dezembro de 2019 (Figura 2). A Figura 3 ilustra as curvas de sobrevida para cada categoria das variáveis em análise. Municípios da região Sul apresentaram maior redução entre 20 e 24 meses após a publicação da PNAB, seguidos pelos municípios da região Centro-Oeste. A menor taxa de sobrevida também foi observada para municípios com maior IDH no mesmo período, bem como municípios com maior porte populacional.

Figura 2. Sobrevida acumulada dos municípios brasileiros que não reduziram o número de Agentes Comunitário de Saúde (ACS) após publicação da Portaria da nova PNAB.

Figura 2

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Figura 3. Sobrevida acumulada dos municípios brasileiros que não reduziram o número de Agentes Comunitários de Saúde (ACS), entre janeiro de 2017 e dezembro de 2019, segundo as variáveis socioeconômicas que compuseram o modelo de regressão de Cox (A - Região, B - IDH, C - Porte Populacional).

Figura 3

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DISCUSSÃO

Os resultados deste estudo apontam para uma redução no número de ACS por equipes no Brasil e uma associação entre o aumento da chance de reduzir esse número e municípios com maior IDH, maior porte populacional e localizados nas regiões Sudeste, Sul e Centro-Oeste.

Muitos países têm adotado a estratégia de incorporar profissionais de saúde comunitários como forma de ampliar a cobertura dos serviços, principalmente em áreas onde o acesso é limitado. O Brasil é exemplo mundial de política bem-sucedida na APS, graças ao uso em larga escala de ACS15,16. Porém, os resultados deste estudo apontam para uma redução significativa no número de agentes por ESF nos municípios brasileiros.

A nova PNAB provocou uma série de descontinuidades para a atenção primária, uma delas está justamente na indefinição do número de ACS por ESF, passando de um mínimo de quatro agentes para apenas um por equipe. Além disso, não é mais necessário que haja 100% de cobertura da população da ESF por parte do agente comunitário, apenas de grupos de maior vulnerabilidade e risco, que não são devidamente definidos seus parâmetros pela Portaria2,8,12.

Os municípios das regiões Sudeste, Sul e Centro-Oeste tiveram mais chance de reduzir o número de ACS por equipe. A menor chance de redução de ACS na região Nordeste pode estar associada ao histórico do PACS, que teve seu embrião no Ceará, em 1987, uma iniciativa que inseria agentes de saúde no extinto Programa de Emergência com objetivo de melhorar os indicadores de saúde infantil. A repercussão do trabalho das agentes acarretou sua institucionalização por meio da criação do Programa Agentes de Saúde. Essa experiência exitosa inspirou a implantação nacional do PACS, em 199115,17–19.

Municípios com maior IDH sofreram maior redução no número de agentes comunitários, o que pode significar desvalorização do papel desse profissional em municípios socioeconomicamente privilegiados, pois, como já citado, o posto de ACS foi criado para atender às áreas mais pobres20 e representava um trabalhador leigo, geralmente de baixa escolaridade e morador da própria comunidade. O fato de residirem na comunidade fortalece o elo entre as equipes de saúde e as famílias do território, a presença e atuação do ACS favorece as relações de confiança que permitem melhor identificação dos problemas locais15,18.

Municípios com porte populacional acima de cem mil habitantes também tiveram maior chance de redução de ACS quando comparados aos de menor porte. É visível o descaso de gestores, especialmente em municípios de grande porte, com o trabalho dos agentes comunitários, vendo-os como prescindíveis, de baixa complexidade e baixa resolutividade, ideia que privilegia o cuidado pautado na clínica médica, em detrimento do cuidado integral e compreensão do processo saúde-doença como expressão dos determinantes sociais em Saúde, por isso também foram atribuídas ao ACS atividades em vigilância e de enfermagem, como aferição de pressão arterial, glicemia capilar, exigindo desses profissionais uma formação específica para que possam continuar seu atuando2,12,21.

Outro fator que pode ter contribuído para redução de ACS em municípios de grande porte: em 2014, definiu-se o piso salarial dos agentes comunitários e estabeleceu-se a obrigatoriedade de contratação por vínculo direto, isso significou aumento na responsabilização financeira dos municípios22, diminuindo a participação do poder público estadual. Ademais, o subfinanciamento do setor de saúde é um problema histórico no país e, em 2016, foi aprovada a Emenda Constitucional n° 9523, que congelou os gastos públicos federais em diversas áreas, incluindo a Saúde, por 20 anos, o que aumenta ainda mais as incertezas de financiamento do setor7,11.

A importância do ACS para a APS é destacada na literatura15,20, afinal, desde o início do PACS e da ESF, esses profissionais foram responsáveis por muitas ações de promoção da saúde e prevenção de doenças, individuais e coletivas, possibilitando melhor compreensão dos determinantes sociais em saúde, da detecção e do monitoramento de situações de risco13,15. Além disso, também lhes foi conferida a responsabilidade de estender a cobertura dos serviços de saúde, por meio de atividades de baixa complexidade realizadas durantes as visitas domiciliares, mas que tiveram enorme impacto na saúde pública, principalmente na redução da mortalidade materno-infantil, como a terapia de reidratação oral, aumento da cobertura vacinal, estímulo ao aleitamento materno e acompanhamento materno-infantil2,13,20.

A visita domiciliar, considerada ainda a atividade mais importante da rotina de trabalho do ACS, permite que as condições de saúde das famílias sejam constantemente monitoradas, possibilitando a identificação de situações que, de outra forma, não se manifestariam, além de ser uma importante ação de acolhimento aos usuários e suas demandas. O ACS tem importante papel social, favorecendo a promoção de políticas públicas voltadas para melhorias em seu território de adscrição, que podem ter potencial para obter resultados positivos na saúde das comunidades mais vulneráveis19,20,24.

Uma revisão sistemática sobre a efetividade dos ACS demonstrou efeitos positivos relacionados à saúde materno-infantil, como cobertura vacinal, mortalidade infantil e neonatal, estímulo à amamentação exclusiva e controle de peso de crianças, além de efeitos positivos sobre doenças crônicas não transmissíveis, a exemplo da redução da hospitalização por condições circulatórias e maior controle da hipertensão arterial pelo monitoramento domiciliar realizado por estes profissionais15.

Assim, a redução no número de ACS pode impactar negativamente conquistas históricas obtidas com a APS no país, especialmente as relacionadas ao cuidado em pacientes com doenças crônicas não transmissíveis e à saúde materno-infantil, uma vez que os ACS atuam em áreas de maior vulnerabilidade social, essa redução no quadro de profissionais pode dificultar o acesso dos usuários de maior risco social aos serviços de saúde, além de interferir no diagnóstico de condições determinantes do processo saúde-doença.

O estudo utilizou dados secundários (socioeconômicos e informações) disponibilizados abertamente em bases de dados oficiais. Deve-se considerar a possibilidade de inconsistências na alimentação dessas bases, gerando limitações próprias de estudos ecológicos. Entretanto, este estudo destaca-se por poder ser considerado representativo para o Brasil, considerando para análise todos os seus municípios e fornecendo um panorama compatível com a realidade nacional. Estudos como esse são essenciais para o monitoramento da atenção à saúde, bem como de seus impactos nas condições de vida e saúde dos brasileiros, visando sempre à qualificação e ao fortalecimento do Sistema Único de Saúde.

Portanto, o presente estudo demonstrou que ao longo dos meses, desde a implantação da PNAB 2017, municípios de todo o país reduziram seus quadros de agentes comunitários na atenção primária em Saúde, especialmente aqueles das regiões Sudeste, Sul e Centro-oeste, que apresentam um maior IDH, apresentam índices de maior desigualdade e de maior porte populacional. O possível impacto negativo sobre as conquistas em saúde da APS e os indicadores de saúde da população ainda precisam ser analisados em estudos posteriores.

Funding Statement

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes - Código de financiamento 001).

Footnotes

Financiamento: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes - Código de financiamento 001).

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