O que é a metodologia estatística de Bayes Empírico? É uma metodologia estatística que visa ao ajuste das flutuações extremas das taxas e proporções em pequenas populações. As taxas em pequenas populações podem sofrer grande variação com a adição ou subtração de um único evento. Ex: Internação de 2 crianças em 10 crianças de 0 a 5 anos = Taxa de Internação de 0 a 5 anos = 20/100, uma taxa muito alta, para a média do setor que é em torno de 4/100. Várias operadoras possuem poucos beneficiários e suas taxas para um determinado evento podem mudar bruscamente de valor se um único evento é adicionado ou subtraído ao total de casos ocorridos. Existem metodologias estatísticas que buscam eliminar este efeito de variação das taxas em pequenas populações, fazendo uma estimativa dessas taxas. São os chamados métodos bayesianos. O Método de Bayes Empírico, também conhecidos como método de contração (shrinkage methods, em inglês) é um dos mais simples e práticos métodos de estimação bayesiana. Esta metodologia consiste em ajustar a taxa de um evento, encontrada em cada operadora, pela taxa média de todas as operadoras para aquele evento em questão, considerando o nºúmero de beneficiários de cada operadora e a dispersão dos valores das taxas entre operadoras. Quanto menor for o nºúmero de beneficiários de uma operadora expostos para um evento ou procedimento (denominador de alguns indicadores), maior será o ajuste, ficando a taxa da operadora próxima da taxa média de todas as operadoras. Quanto maior for o nºúmero de beneficiários expostos (denominador de alguns indicadores), menor será o ajuste pela taxa média de todas as operadoras, ficando a operadora com a taxa ajustada muito próxima da taxa sem ajuste que foi encontrada para ela. A metodologia bayesiana considera um terceiro fator: a dispersão das taxas individuais das operadoras em torno da taxa média de todas as operadoras. Quanto maior for esta dispersão, menor é o ajuste efetuado. Como se calcula o Bayes Empírico? A taxa estimada é dada pela multiplicação da taxa encontrada para a operadora (taxa sem ajuste ou taxa bruta) por um Fator de Ajuste; somado a taxa média do conjunto das operadoras multiplicada por um (1) menos o Fator de Ajuste. Taxa estimada ou resultado ajustado do indicador = (Taxa bruta X Fator de ajuste) + (Taxa média de todas as operadoras) X (1 - Fator de ajuste) Fator de ajuste = fator calculado especificamente para cada operadora. Esse fator depende da dispersão dos valores das taxas entre operadoras e aumenta progressivamente, de zero (0) a um (1), conforme aumenta o denominador do indicador (nºúmero de beneficiários da operadora expostos ao evento ou ao procedimento) Quanto menor o valor do denominador do indicador, mais próximo de zero (0) será o Fator de Ajuste, fazendo com que a taxa bruta calculada para a própria operadora contribua pouco no valor da taxa estimada, ficando essa muito próxima ao valor da taxa média de todas as operadoras. Por outro lado, quanto maior o valor do denominador do indicador, mais próximo de um (1) será o Fator de Ajuste, fazendo com que o valor da taxa estimada seja muito próximo ao valor da taxa bruta da operadora, com pouca influência da taxa média de todas as operadoras. Um terceiro fator que afeta o grau de ajuste é a dispersão das taxas individuais das operadoras em torno da taxa média de todas as operadoras do setor. Quanto maior for esta dispersão, menor será o fator de ajuste. Este terceiro fator afeta globalmente o ajuste de todas as operadoras. Para quais indicadores será aplicado apenas o Método de Bayes Empírico? Para os indicadores: a) Da dimensão Atenção à  Saúde: Taxa de Internação de 0 a 5 anos por causas selecionadas, Proporção de mulheres submetidas a procedimentos selecionados de neoplasia de Mama, Proporção de mulheres submetidas à  procedimentos selecionados de neoplasia de Colo de Útero, Proporção de homens submetidos a procedimentos selecionados de neoplasia de Próstata, Proporção de Pessoas submetidas a procedimentos selecionados de neoplasia de cólon e reto, nºúmero de Consultas Odontológicas Iniciais por Exposto e Taxa de Pessoas Submetidas à  Aplicação Profissional de Flúor b) Da dimensão Estrutura e Operação: Taxa de Internação de Beneficiários na Rede Hospitalar do SUS c) Da dimensão Satisfação do Beneficiário: Proporção de Beneficiários com Desistência no primeiro ano O que é a metodologia estatística da Padronização Indireta por Faixa Etária e Sexo É uma metodologia estatística que visa eliminar a influência causada nos resultados de alguns indicadores pela composição quantitativa diferenciada das faixas etárias e sexo da população beneficiária de cada operadora. A padronização indireta está indicada para quando não se dispõe de dados que permitam calcular de forma precisa e acurada as taxas de cada operadora por faixa etária e sexo. Esta metodologia baseia-se no uso de uma população de referência cuja taxa de um evento em cada faixa etária e sexo é conhecida. Esta população de referência pode ser uma população específica de uma base de dados nacional (AIH, CIH, Inquéritos ou outra). A metodologia consiste em estimar inicialmente um valor de referência: qual seria o nºúmero de eventos na população de cada operadora se elas tivessem a mesma taxada população de referência em cada faixa etária e sexo. A seguir, calcula-se quantos eventos a mais ou a menos em relação ao valor de referência foram realmente observados em cada operadora. Os nºúmeros relativos aos valores de referência das várias operadoras podem ser comparados entre si pois as diferenças causadas pelas diferenças de composição etária e por sexo foram eliminadas. Como se calcula a Padronização Indireta por Faixa Etária ou por Faixa Etária e Sexo? Multiplicam-se as taxas per capita encontradas nas faixas de idade e sexo de uma população de referência (Ex: população brasileira, população de um conjunto de municípios selecionados ou outra), pelos correspondentes quantitativos de beneficiários, em cada faixa de idade e sexo, de cada operadora. Somam-se os valores obtidos para as faixas etárias e sexo da operadora, encontrando o nºúmero total esperado de eventos na operadora, caso ela estivesse submetida ao mesmo padrão de risco da população de referência. Divide-se o nºúmero de eventos informados pela operadora pelo nºúmero de eventos esperados para essa operadora, encontrando-se uma razão para padronização aqui denominada Razão Informados Esperados - RIE. Essa RIE mede a relação entre os eventos informados pela operadora e os eventos esperados, podendo os eventos informados ser menor (RIE < 1), igual (RIE =1) ou maior (RIE > 1) que os eventos esperados. O RIE de cada operadora é multiplicado por uma taxa de referência (Ex: taxa média da população de referência), encontrando-se a taxa padronizada da operadora. As taxas padronizadas das operadoras passam a ser comparáveis entre si, sem a influência dos quantitativos diferenciados de faixas etárias e sexo. Como se calcula a Padronização Indireta por Faixa Etária ou por Faixa Etária e Sexo e o Bayes Empírico ao mesmo tempo? A taxa padronizada e estimada é dada pela multiplicação da RIE da operadora com ajuste pelo Bayes Empírico pela taxa média do evento encontrada na população de referência. Taxa padronizada e estimada ou resultado padronizado e ajustado do indicador = (RIE da operadora com ajuste pelo Bayes Empírico) X (Taxa da população de referência) RIE da operadora com ajuste pelo Bayes Empírico = (RIE da operadora sem ajuste X Fator de ajuste) + (RIE média de todas as operadoras) X (1 - Fator de ajuste) RIE = Razão Informados Esperados = (nºúmero de eventos informados pela operadora) / (nºúmero de eventos esperados para operadora caso ela tivesse as mesmas taxas encontradas em cada faixa etária ou faixa etária e sexo da população de referência). Razão Informados Esperados - RIE é um correlato ao termo em inglês Standardized Incidence Rate - SIR ou ao termo Standardized Mortality Rate - SMR Fator de ajuste = fator calculado especificamente para cada operadora. Esse fator depende da dispersão dos valores das taxas entre operadoras e aumenta progressivamente, de zero (0) a um (1), conforme aumenta o denominador do indicador (nºúmero de beneficiários da operadora expostos ao evento ou ao procedimento) Taxa da população de referência = Taxa média do evento na população tomada como referência para a padronização de faixa etária ou faixa etária e sexo. Para quais indicadores será aplicado a Padronização Indireta por Faixa Etária e o Bayes Empírico ao mesmo tempo? Para os indicadores da Saúde Bucal: Taxa de Pessoas Menores de 15 Anos Que Receberam Selantes, Taxa de Pessoas com 15 anos e mais Submetidas a Terapia Periodontal Básica, Taxa de Dentes com Tratamento Endodà´ntico Concluído e Taxa de Exodontias de Permanentes. Qual foi a população de referência usada para padronizar indiretamente, por faixa etária esses indicadores da Saúde Bucal? Foram tomadas como referência as taxas médias e as taxas em cada faixa etária, encontradas a partir de uma inferência estatística, para todas as idades e faixas etárias, dos dados do levantamento epidemiológico Projeto SB Brasil: Condições de Saúde Bucal da População Brasileira, realizado pelo Ministério da Saúde, em 2000-2003. Para quais indicadores será aplicado a Padronização Indireta por Faixa Etária e Sexo e o Bayes Empírico ao mesmo tempo? Para os indicadores: Taxa de Internação por Diabetes Mellitus e Taxa de Internação por Hipertensão. Qual foi a população de referência usada para padronizar indiretamente, por faixa etária e sexo os indicadores Taxa de Internação por Diabetes Mellitus e Taxa de Internação por Hipertensão? Tomaram-se as taxas médias de internações e as taxas de cada faixa etária e sexo observadas, para o ano de 2006 (Fonte SIH 2006), na população não coberta por planos hospitalares privados de saúde de um subconjunto de municípios brasileiros, selecionados por dois indicadores: Mortalidade proporcional por causas mal definidas (SIM, dados preliminares 2006) e nºúmero de internações SUS ocorridas no município, no ano, por 100 habitantes sem planos privados com assistência hospitalar (Fonte SIH e SIB 2006). Segundo a Rede Interagencial de Informações para a Saúde (RIPSA) o indicador- Mortalidade proporcional por causas mal definidas, reflete a qualidade da informação que permite identificar a causa básica da morte na Declaração de à€œbito e sinaliza a disponibilidade de infra-estrutura assistencial e de condições para o diagnºƒÂ³stico de doenças, bem como a capacitação profissional para preenchimento das declarações de óbito. O indicador - nºúmero de internações SUS ocorridas no município, no ano, por 100 habitantes sem planos privados com assistência hospitalar, tem como numerador todas as internações ocorridas no SUS, no município, independente do local de residência do paciente e no denominador, de toda a população residente (estimativa para o ano) subtraiu-se o nºúmero de beneficiários SIB (média anual) com planos privados com assistência hospitalar. Assim, esse indicador faz uma aproximação à  capacidade de internações SUS instalada e efetivada no município e aferição se esta capacidade responde a cobertura das necessidades de internação da população residente sem planos hospitalares, segundo alguns parà¢metros. Foram utilizados os seguintes critérios de seleção: apresentar menos de 10% de mortes com causa desconhecida e de ter capacidade de realizar seis (06) ou mais internações SUS por 100 habitantes sem plano privado hospitalar. Essa seleção indicaria que os sistemas de saúde desses municípios, provavelmente, estavam melhores estruturados do que daqueles municípios que não se enquadravam nesses critérios. Para quais indicadores não será aplicada nenhuma metodologia estatística de ajuste ou padronização? Os indicadores: a) Da dimensão Atenção à  Saúde: Taxa de Citologia Oncótica de Colo de útero; Taxa de Mamografia e Proporção de Parto Cesáreo b) Da Dimensão EconºƒÂ´mico-financeira Liquidez de Necessidade de Capital de Giro; Liquidez Corrente; Patrimà´nio Líquido e Adicional em Garantias Financeiras c) Da dimensão Estrutura e Operação: Taxa de Beneficiário em Planos Antigos; Dispersão da Rede Assistencial Médico-Hospitalar; Dispersão da Rede Assistencial Exclusivamente Odontológica; Dispersão de Procedimentos e Serviços Básicos de Saúde; Dispersão de Serviços de Urgência e Emergência 24 horas; Percentual de Qualidade Cadastral; Proporção de Ressarcimento ao SUS; Taxa de Variação do nºúmero de Beneficiários; índice de Regularidade de Envio dos Sistemas de Informação d) Da dimensão Satisfação do Beneficiário: Média de PermanºƒÂªncia dos Beneficiários e Sanção Pecuniária em Primeira Instà¢ncia