Epidemiologia Aplicada

Estatística Vital - 2007

Informação - SUS

Dados
Diagrama Np – ESF6 SIS
12
10
8 f(x) = 59x+35
6
4
2
0 010101
1 2 3 4 5 6 000010
000111
010101
010001 p = n.Z/∑d
010110
MÓDULO III
CONTROLE DE PROCESSOS EM SAÚDE

Projeto de Epidemiologia Eletrônica Aplicada à Gestão Municipal do SUS.
Igor Lemos Alves.
∑-pidemiologist ®
Contato: Gestor.SUS@gmail.com . Gestor.SUS@gmail.com
Igor Alves


Faculdade São Camilo - 2007

Gestor.SUS@gmail.com
Igor Alves



Igor Alves


Situação: Você é um auditor

EXERCÍCIO DE SALA - 01
do SUS e foi convidado pelo
conselho municipal de saúde
de uma certa cidade X para
avaliar especificamente as
políticas públicas de saúde
no que diz respeito a
doenças infecciosas
respiratórias.

Relate os passos seguidos
para se construir um
diagnóstico da situação,
comprove com gráficos ou
tabelas e faça a sua
inferência final.

Igor Alves



respiratórias.

Adaptado de: “Trends in Infectious Diseases Mortality inferência final.
in the United States”, by Pinner et al., Journal of the
American Medical Association, Vol 275, Nº 3.

Igor Alves



respiratórias.

inferência final.

?
Alguma Idéia?

Pensando ...
Igor Alves



respiratórias.

inferência final.

Você decidiu submeter os
dados dos sistemas de
informação a uma análise
de Controle de Processos.

Igor Alves



respiratórias.

inferência final.


Qual seriam os passos a
serem seguidos?

Igor Alves



respiratórias.

inferência final.

?
Alguma Idéia?

Qual seriam os passos a
serem seguidos?

Pensando ...
Igor Alves


Resolução:

1º Passo – Identifique qual
o sistema de informação
será melhor para se
recuperar dados sobre
Mortalidade por Infecção
Respiratória.

2º Passo – Escolha o
período que será analisado
e recupere os dados
pertinentes.

Igor Alves


Resolução:

1º Passo – Identifique qual
o sistema de informação
será melhor para se
recuperar dados sobre
Mortalidade por Infecção
Respiratória.

2º Passo – Escolha o
período que será analisado
e recupere os dados
pertinentes.

Pop Total e Nº de Mortes por Infecção Respiratória no Município X durante os Últimos 13 Semestres 3º Passo – Escolha do tipo
1º 2º 3º 4º 5º 6º 7º 8º 9º 10º 11º 12º 13º de análise a ser feita.
Mortes 25 24 22 25 27 30 31 30 33 32 33 32 31
Pop 100.000 100.000 100.000 100.000 100.000 100.000 100.000 100.000 100.000 100.000 100.000 100.000 100.000
Fontes: SIM/IBGE

Alguma Idéia?

Pensando ...
Igor Alves



Para entendermos qual a análise a ser feita
precisamos rever a teoria sobre o assunto.

Igor Alves



 Justificativas do uso dos Controles de Processos no SUS:
 Importância do controle de qualidade no processo de
monitoramento EPIDEMIOLÓGICO;

 CONTROLAR A PRODUÇÃO DE BENS E SERVIÇOS ASSEGURANDO A
QUALIDADE E EFICIÊNCIA DA APLICAÇÃO DOS RECURSOS FÍSICOS,
HUMANOS E FINANCEIROS NAS PRÁTICAS DE SAÚDE.

Igor Alves



Quais as características mais importantes de um
conjunto de dados?

Igor Alves



 As características mais importantes são:
 Natureza ou forma da distribuição dos dados,
 Medidas de tendência central,
 Medidas de dispersão ou variabilidade,
 Padrão ou Configuração Temporal.

Igor Alves



 As características mais importantes são:
 Natureza ou forma da distribuição dos dados,
 Medidas de tendência central,
 Medidas de dispersão ou variabilidade,
 Padrão ou Configuração Temporal.

Fundamental para o controle de processos:

-MONITORAMENTO da Atenção à Saúde
-Vigilância Epidemiológica
-Vigilância Sanitária
-Outros

Igor Alves



Definição de Dados de Processos

Igor Alves



 Dados de Processos:
 São dados dispostos segundo uma sequência temporal;
 São mensurações de uma característica de bens ou serviços
resultante de uma combinação de equipamentos, indivíduos,
materiais, métodos e condições de execução.

Igor Alves



Equipamentos

Método R. Humanos

Processo

Condições de
R. Físicos
Execução

Igor Alves



 Dados de Processos:
1. As características de cada fator que interfere em um
determinado processo podem ser mensuradas de alguma
maneira.
2. Os valores mensurados variam com o tempo.
3. Acompanhando e avaliando essas variações estaremos
monitorando um processo para evitarmos que condições e
resultados desejados não se alterem.

Quais são os tipos dessas variações?

Igor Alves



 Em um gráfico poderemos encontrar basicamente dois
tipos de variação:
 Variação Aleatória
 Devido ao acaso, aleatório. Quando este tipo de variação acontece
dizemos que o processo está sob controle estatístico.
 Variação Determinável
 É resultado de uma causa que pode ser determinada. Pode ser um
erro na metodologia de execução, erro do executor, problema nos
instrumentos ou meios físicos, etc.

Igor Alves



 Em Resumo

 Se a variação é aleatória, o processo está ok.
 Se a variação é determinada, o processo não está ok. Tem
algo interferindo nesse processo. Cabe ao coordenador
investigar qual a causa influenciando a variação do processo.

Igor Alves



 Exemplo:

 Espera-se que a variação da incidência de dengue em um
certo município seja aleatória. Se a variação que ocorre é a
determinada, pode-se dizer que algo está interferindo no
equilíbrio estatístico e cabe ao coordenador ou equipe de
endemias ou de vigilância epidemiológica fazer a investigação
para descobrir a causa do desequilíbrio.

Igor Alves



Existem vários métodos para se monitorar um
processo a fim de mostrar se a variação que ocorre
nos gráfico pertence a classe aleatória ou se é
determinada.

Igor Alves



Um desses métodos é a construção de gráficos que
podem ser Gráficos de Repetição ou os Gráficos de
Controle.

Igor Alves



 Acompanhamento e avaliação:
 Para se avaliar e acompanhar os processos utilizaremos os
dois tipos de gráficos:
 Gráficos de Repetição
 Gráficos de Controle
 Média
 Atributos

Igor Alves



Gráfico de Repetição para Monitoramento da
Variação

Gráfico de Controle para Monitoramento da
Média

Gráfico de Controle para Monitoramento de
Atributos

Igor Alves



Gráfico de Repetição para Monitoramento da
Variação

Igor Alves



 Gráfico de Repetição:
 É um gráfico seqüencial de valores de dados individuais ao
longo do tempo.
 No eixo vertical usamos os valores dos dados.
 No eixo horizontal usamos a seqüência temporal.
 Nos interessa mais o padrão do gráfico ao redor do limite
estabelecido do que os valores das ordenadas.
 Pode facilmente ser automatizado
 O limite é a média dos dados analisados

Igor Alves


1,6

1,4

1,2

1

0,8

0,6

0,4

0,2

0
1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997
Gráfico usual com linhas de grade. Enfatiza os valores.

Igor Alves


1,6

1,4

1,2

1

0,8

0,6

0,4

0,2

0
1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997
Em um Gráfico de Repetição essas linhas não são tão importantes.
Enfatiza-se o desenho do gráfico em relação à linha padrão.

Igor Alves


1,6

1,4

1,2

1
Média
0,8

0,6

0,4

0,2

0
1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997
Em um Gráfico de Repetição essas linhas não são tão importantes.
Enfatiza-se o desenho do gráfico em relação à linha padrão.

Igor Alves



É importante que o gráfico seja interpretado
cuidadosamente para diagnosticarmos o padrão
de comportamento do processo analisado.

Igor Alves



O fundamento dos Gráficos de Repetição é a
estabilidade estatística.
Um processo é estatisticamente estável ou está
sob controle estatístico se apresenta apenas uma
variação natural dos seus dados, sem quaisquer
padrões, ciclos ou pontos estranhos.

Igor Alves



Portanto se houver padrões reconhecíveis nas
distribuições dos dados poderemos dizer que algo
está interferindo no processo analisado.

Igor Alves



Vejamos alguns padrões e critérios de classificação
dos Gráficos de Repetição:

Igor Alves


1,60

1,40

1,20

1,00

0,80

0,60

0,40

0,20

0,00
1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997
Existe algum padrão no gráfico?

Igor Alves


1,60

1,40

1,20

1,00

0,80

0,60

0,40

0,20

0,00
1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997
Há uma óbvia tendência ascendente que corresponde a valores que
crescem com o tempo. Gráfico de Tendência Ascendente.

Igor Alves


1,60

1,40

1,20

1,00

0,80

0,60

0,40

0,20

0,00
1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997
crescem com o tempo. Gráfico de Tendência Decrescente.

Igor Alves


3,00

2,50

2,00

1,50

1,00

0,50

0,00
1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

Igor Alves


3,00

2,50

2,00

1,50

1,00

0,50

0,00
1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997
crescem com o tempo. Gráfico com desvio brusco para cima.

Igor Alves


3,00

2,50

2,00

1,50

1,00

0,50

0,00
1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997
crescem com o tempo. Gráfico com desvio brusco para baixo.

Igor Alves


2,5

2

1,5

1

0,5

0
1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

Igor Alves


2,5

2

1,5

1

0,5

0
1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997
crescem com o tempo. Gráfico com um valor excepcionalmente alto.

Igor Alves


3,50

3,00

2,50

2,00

1,50

1,00

0,50

0,00
1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

Igor Alves


3,50

3,00

2,50

2,00

1,50

1,00

0,50

0,00
1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997
crescem com o tempo. Gráfico com um valor excepcionalmente baixo.

Igor Alves


1,6

1,4

1,2

1

0,8

0,6

0,4

0,2

0
1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

Igor Alves


1,6

1,4

1,2

1

0,8

0,6

0,4

0,2

0
1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997
crescem com o tempo. Gráfico com padrão cíclico.

Igor Alves


1,4

1,2

1

0,8

0,6

0,4

0,2

0
1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

Igor Alves


1,4

1,2

1

0,8

0,6

0,4

0,2

0
1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997
crescem com o tempo. Gráfico com variação crescente.

Igor Alves


Resumo:

Igor Alves



 Exemplo de Gráfico de Repetição:

Incidência de Dengue no Município do RJ, 1986-1996
1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996
Jan 0 100,52 0,88 0,38 0,51 372,32 4,9 0,66 0,13 8,5 2,97
Fev 0 204,44 0,5 0,06 0,53 221,6 3,67 0,35 0,04 96,88 3,12
Mar 0 238,71 0,37 1,1 0,94 172,43 2,52 1,57 0,07 162,15 13,47
Abr 11,29 136,76 0,31 2,68 11,33 119,51 1,15 0,42 0,13 71,82 27,16
Mai 104,01 60,83 0,63 2,2 25,63 39,49 0,93 0,22 0,09 21,5 12,01
Jun 79,82 21,75 0,26 1,04 30,31 16,81 0,44 0,07 0,16 5,82 3,84
Jul 29,09 5,93 0,51 0,74 19,98 4,03 0,64 0,02 0,51 3,3 1,1
Ago 8,57 0,75 0,55 0,18 7,52 1,61 0,49 0,15 0,25 1,34 1,46
Set 3,44 0,31 0,86 0,18 4,09 1,56 0,44 0,2 0,27 0,83 3,44
Out 0,87 0,29 0,02 0,18 3,28 2,09 0,73 0,13 0,2 1,11 0,79
Nov 1,65 0,64 0,04 0,08 31,88 2,14 1,32 0,16 0,24 1,9 0,88
Dez 24,72 0,68 0,12 0,08 81,4 3,06 0,77 0,2 0,69 2,08 3,96

Diante de uma tabela de incidência de dengue no município do RJ entre os anos de
1986 e 1996 qual a sua interpretação dos dados? Como você analisaria? Gestor.SUS@gmail.com
Igor Alves




400

350

300

250

200

150

100

50

0
1986

1987

1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996
A melhor maneira de análise seria a construção de um Gráfico de Repetição .
Igor Alves




400

350

300

250

200

150

100

50

0
1986

1987

1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996
Por que o gráfico parece ter linhas suavizadas? Qual o significado da linha
apontada? Analise-a. O gráfico se assemelha com algum parâmetro estudados?
Faça uma inferência.
Igor Alves




400

350

300

250

200

150

100

50

0
1986

1987

1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996
Analisando-se o gráfico observa-se que existem grandes valores de incidência
comparado com a maioria. Representam valores epidêmicos que ao serem
plotados com o restante dos valores endêmicos causam uma deformação gráfica.
Igor Alves




400

350

300

250

200

150

100 Média

50

0
1986

1987

1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996
Por isso a curva aparece suavizada e a linha da média distante da base do gráfico,
afetada por valores extremos. Os valores endêmicos não aparecem com muita
clareza no gráfico devido à distorção.
Igor Alves




400

350

300

250

200

150

100 Média

50

0
1986

1987

1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996
Este Gráfico de Repetição é útil para a identificação de períodos epidêmicos. Essa é
uma etapa importante antes da construção dos Gráficos de Controle pois os
valores extremos devem ser retirados para o estabelecimento dos limites S e I.
Igor Alves



 Conclusão:
 O objetivo final dos Gráficos de Repetição é identificar onde
está havendo variações além do esperado pelo acaso nos
processos de execução de serviços ou produção de bens.
 Serve para chamar a atenção do coordenador sobre a
desestabilização de algum processo.

Igor Alves



Gráfico de Controle para Monitoramento da
Média

Igor Alves



 Gráfico de Controle para a Média:
longo do tempo.

 Próxima Aula

Igor Alves



Gráfico de Controle para Monitoramento de
Atributos

Igor Alves



 Gráfico de Controle para a Atributos:
longo do tempo.

 Próxima Aula

Igor Alves

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