Internações por diabetes mellitus e a Estratégia Saúde da Família, Paraná, Brasil, 2000 a 2012

Internações por diabetes mellitus e a Estratégia Saúde da Família, Paraná, Brasil, 2000 a 2012

Autores:

Guilherme Oliveira de Arruda,
Débora Berger Schmidt,
Sonia Silva Marcon

ARTIGO ORIGINAL

Ciência & Saúde Coletiva

versão impressa ISSN 1413-8123versão On-line ISSN 1678-4561

Ciênc. saúde coletiva vol.23 no.2 Rio de Janeiro fev. 2018

http://dx.doi.org/10.1590/1413-81232018232.23092015

Introdução

Estima-se que a prevalência do Diabetes Mellitus aumente consideravelmente até 2030, entre as pessoas idosas nos países europeus e nos Estados Unidos, e em pessoas de todas as idades nos países em desenvolvimento, chegando a duplicar na faixa dos 20 aos 44 anos1. Nas capitais brasileiras, a prevalência de diabetes autorreferida entre pessoas com mais de 18 anos aumentou de 5,3% para 5,6%, no período entre 2006 e 2011. No entanto, com diferenças nas faixas etárias e localidades2.

Entre 1990 e 2000, o diabetes destacou-se entre as condições crônicas que determinaram o aumento dos anos de vida perdidos ajustados por incapacidade, representando cerca de 5% destes, além do que, provoca mortes precoces, compromete a capacidade de trabalho das pessoas e a manutenção de poupanças familiares nos próximos anos, possivelmente devido às complicações agudas e crônicas da doença, das quais decorrem altas taxas de morbimortalidade e custos onerosos para os sistemas de saúde3.

As tendências adversas do diabetes, requerem intervenções políticas oportunas que ofereçam atenção suficiente e custo-efetiva necessária3. Neste sentido, vale ressaltar que o diabetes se constitui em Condição Sensível à Atenção Primária (CSAP), visto existirem evidências de que a atuação adequada dos profissionais e gestores de saúde no nível da Atenção Primária à Saúde (APS) pode colaborar para a redução das hospitalizações e óbitos, sobretudo, pela prevenção de complicações micro e macrovasculares na atenção dispensada pelas equipes da Estratégia Saúde da Família (ESF) 4.

Dessa forma, as Internações por CSAP (ICSAP), servem como indicador da atividade em âmbito hospitalar e, ao mesmo tempo, como medida indireta da efetividade, do acesso e da qualidade da APS5. A Lista Brasileira de CSAP (Portaria 221-SAS/MS-2008) constitui referência para a avaliação do funcionamento da ESF6. Destaca-se que, além da lista geral, também existem listas específicas dos Estados de Minas Gerais e Ceará, e do município de Curitiba, no Paraná4. E em todas elas, o diagnóstico de diabetes está contido, acompanhado ou não de coma ou cetoacidose4.

Tendo em vista que a APS é implementada no Brasil por meio da ESF, o aumento da cobertura populacional da ESF deveria resultar na diminuição da morbimortalidade por CSAP, como o diabetes6. Os estudos das ICSAP no Brasil têm versado em identificar quais as causas evitáveis que mais provocam internações na população brasileira5,7. No que tange mais especificamente ao diabetes, foram evidenciados três estudos internacionais que focalizaram esta doença e sua relação com a assistência prestada na APS, realizados na Philadelphia8, nos Estados Unidos, de modo geral9, e na província de Ontario-Canadá10. Estudo realizado com dados de internações por diabetes no Ceará avança à medida que aponta a tendência das taxas de internação, segundo sexo e faixa etária, porém, não estabelece correlação com a cobertura da ESF11.

Ademais, a cobertura da ESF constitui-se em um componente indispensável na operacionalização da APS e deve ser considerado na avaliação de sistemas de saúde universais, pois aponta o conjunto de ações e serviços que a população tem acesso12.

Com isso, questiona-se: qual é a tendência das taxas de internação por diabetes no Estado do Paraná? Existe correlação entre as taxas de internação por diabetes e a cobertura da ESF? Para tanto, o presente estudo objetivou identificar a tendência das taxas de internação por diabetes mellitus e a correlação com a cobertura da ESF no Estado do Paraná, segundo Regionais de Saúde (RS), entre 2000 e 2012.

Métodos

Trata-se de estudo ecológico de séries temporais sobre as taxas de internação por diabetes de residentes no estado do Paraná e da evolução temporal da cobertura populacional da ESF no mesmo estado, conforme as 22 RS, no período entre 2000 e 2012. As informações populacionais sobre o estado do Paraná e suas RS foram obtidas a partir dos resultados dos Censos Demográficos de 2000 e 2010, e ainda, das estimativas intercensitárias disponibilizadas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Os dados sobre as internações por diabetes foram coletados a partir do Sistema de Informações Hospitalares do Sistema Único de Saúde (SIH/SUS), disponíveis no sítio eletrônico do Departamento de Informática do SUS, entre fevereiro e março de 2014.

As taxas de internação foram calculadas para cada RS por meio da razão entre a frequência absoluta de internações por diabetes e a população residente, utilizando-se o intervalo de E-10 a E14 do Capítulo IV da Classificação Internacional de Doenças versão 10 (CID-10). Posteriormente, as taxas de internação, calculadas sobre uma base de 10.000 habitantes, foram padronizadas pelo método direto, tomando-se como padrão a população de cada regional e do estado do Paraná no ano de 2010.

Os dados sobre a população coberta pela ESF foram coletados a partir do sítio eletrônico do Departamento da Atenção Básica (DAB) do Ministério da Saúde. Foram então calculadas as coberturas populacionais estimadas da ESF para o estado do Paraná e para cada RS, adotando-se como base a população coberta em dezembro de cada ano da série histórica. Utilizou-se então a razão entre a população coberta pela ESF e a população residente na região e ano da série e subsequente multiplicação por 100, para o cálculo das coberturas populacionais estimadas, representadas por valores percentuais.

Realizou-se o teste Shapiro-Wilk de normalidade, indicado para amostras com dimensão menor que 30, para se verificar a distribuição dos dados coletados, tanto para as taxas de internação quanto para a cobertura populacional. Posteriormente, para os dados com distribuição normal, foi aplicado o teste de Correlação de Pearson, e para os dados não normais, o teste de Correlação de Spearman, sendo que, a partir da matriz de correlação, analisou-se a relação entre o comportamento das internações por diabetes e a evolução da cobertura da ESF. Dados de distribuição não normal foram encontrados apenas entre aqueles da cobertura da ESF, sendo que as taxas de internação atenderam à suposição de normalidade. A fim de classificar a intensidade dos coeficientes de correlação foi adotada neste estudo a seguinte classificação: coeficientes de correlação < 0,4 (correlação fraca), ≥ 0,4 a < 0,5 (correlação moderada) e ≥ 0,5 (correlação forte)13. Nos casos em que não foi verificada significância no teste de correlação (p > 0,05), considerou-se “sem correlação”. Os coeficientes ainda apontaram correlação direta ou inversa, conforme o sinal (positivo ou negativo) do coeficiente.

Na análise de tendência, os dados correspondentes à série histórica de 2000 a 2012 foram ajustadas por modelos de regressão polinomial, que permitem a estimação de um modelo estatístico para séries históricas, a partir do qual é possível verificar o comportamento da série e indicar fatores que supostamente estão associados a este comportamento. Optou-se por este tipo de análise, visto a facilidade de elaboração e interpretação dos modelos e o grande poder estatístico14.

As taxas de internação constituíram a variável dependente (Y) e os anos calendário do estudo, a variável independente (X), partindo-se do pressuposto de que as taxas de internação variam ao longo do tempo, sob influência, no caso do presente estudo, da cobertura da ESF. No intuito de evitar a autocorrelação entre os termos de equação da regressão, a variável “ano” foi transformada em variável “ano centralizada”, que é obtida por “ano” menos o ponto médio da série histórica (ano – 2003). O primeiro modelo a ser testado foi o de regressão linear simples (Y = β0 + β1X) e, posteriormente, foram testados os modelos de maior grau: segunda ordem (Y = β0 + β1X + β2X2) e terceira ordem (Y = β0 + β1X + β2 X2+ β3X3).

Para a escolha do modelo, analisou-se o diagrama de dispersão, o valor do coeficiente de determinação (r2 mais próximo de 1 corresponde a melhor ajuste do modelo) e a distribuição dos resíduos, a qual, por sua vez, permitiu a verificação da suposição de homocedasticidade dos dados. Em casos de igualdade estatística entre os modelos, optou-se pelo modelo de menor ordem (primeira ordem ou modelo linear). As séries foram suavizadas mediante a técnica da média móvel de três pontos. Os dados foram armazenados em tabelas do Tabwin 2.7 (aplicativo de tabulação e tratamento dos dados do Datasus) e posteriormente transportados para o software Microsoft Excel 2010, onde foram organizados em bancos. Os modelos de regressão polinomial foram gerados a partir do software estatístico SPSS versão 20. Adotou-se como nível de significância o valor de p<0,05 (5%) para todos os testes realizados.

O projeto de pesquisa que originou o presente estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisas Com Seres Humanos da Universidade Estadual de Maringá (COPEP/UEM).

Resultados

Entre 2000 e 2012, foram registrados no Estado do Paraná 111.402 internações decorrentes do diabetes. Na RS metropolitana foi registrado o maior número de internações (21.436/19,2%), seguida das RS de Maringá, com 9.487 (8,5%), Londrina, com 7.445 (6,7%) e Ponta Grossa, com 6.986 internações por diabetes (6,3%). A cobertura da ESF no estado do Paraná aumentou de 27,0% para 56,2% no período estudado, representando um aumento de aproximadamente 108% (variação percentual=29,2%). Dentre as RS, Apucarana apresentou o maior percentual de cobertura da ESF, tanto no início (76,8%) como no fim do período (96,1%) (Tabela 1).

Tabela 1 Proporção de cobertura populacional da ESF e taxas de internação por diabetes mellitus em residentes no Estado do Paraná, segundo regional de saúde, 2000 a 2012. 

Regional de Saúde 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
% Tx % Tx % Tx % Tx % Tx % Tx % Tx
Paraná 22,4 10,2 31,5 10,7 35,9 10,1 38,4 9,3 41,4 9,1 45,9 9,8 48,0 9,5
1a RS Paranaguá 7,8 12,2 4,3 12,8 13,1 12,5 12,2 11,2 7,2 8,8 19,5 9,6 23,3 11,6
2a RS Metropolitana 15,3 9,7 19,1 10,2 20,3 8,3 19,8 7,0 24,0 5,9 27,9 4,6 31,4 5,1
3a RS Ponta Grossa 10,1 12,8 11,8 12,2 20,0 11,8 21,7 11,6 28,5 9,5 36,4 9,1 36,5 8,5
4a RS Irati 16,7 9,6 21,6 11,0 28,0 9,5 32,4 8,3 46,1 6,5 52,2 7,2 66,3 11,5
5a RS Guarapuava 12,3 10,1 23,1 11,8 29,2 10,8 43,1 9,4 52,1 9,3 52,4 11,0 53,0 10,8
6a RS U. Vitória 13,3 6,7 17,4 10,5 19,4 6,8 23,5 7,8 27,6 10,3 36,4 10,2 40,5 8,2
7a RS Pato Branco 17,6 7,6 20,4 9,1 27,5 9,2 31,7 8,1 14,3 9,1 27,0 10,6 30,9 11,6
8a RS F. Beltrão 20,4 9,7 34,1 10,1 44,0 7,6 52,4 9,8 57,8 8,9 65,2 11,9 66,3 10,7
9a RS F. do Iguaçu 8,0 5,6 15,4 5,3 16,0 7,4 17,4 6,2 21,6 6,2 39,2 6,9 42,4 5,4
10a RS Cascavel 30,7 5,3 39,0 6,0 34,3 4,2 34,6 3,8 34,0 3,9 38,9 6,4 36,1 6,0
11a RS C. Mourão 18,8 9,4 34,4 10,0 41,8 12,6 45,1 12,3 43,8 14,2 67,7 16,8 71,5 19,3
12a RS Umuarama 39,1 26,1 40,6 27,7 43,8 29,2 47,6 32,8 54,9 31,3 61,0 43,3 65,1 36,1
13a RS Cianorte 39,6 7,5 59.9 8,3 59,6 11,5 64,6 11,6 69,6 15,9 67,1 17,4 67,5 21,1
14a RS Paranavaí 35,1 11,5 62,9 9,7 67,4 12,6 72,0 13,8 73,8 11,7 82,7 14,4 88,2 11,8
15a RS Maringá 41,1 11,0 43,5 11,4 44,2 10,6 49,3 11,9 55,3 12,0 39,2 14,0 52,3 13,4
16a RS Apucarana 62,8 16,2 85,2 15,8 91,7 17,1 92,0 13,8 90,8 15,4 89,2 17,2 91,1 13,0
17a RS Londrina 23,7 10,2 65,1 9,9 74,8 9,2 76,2 9,0 76,6 10,0 77,4 9,2 66,9 7,5
18a RS c. Procópio 35,5 21,4 32,6 20,8 61,9 26,0 67,2 24,3 67,7 20,2 72,9 23,5 77,2 20,6
19a RS Jacarezinho 17,7 14,8 38,2 13,8 48,6 15,2 58,7 11,9 58,6 13,9 69,5 16,6 68,8 17,2
20a RS Toledo 11,7 9,2 16,3 12,6 16,8 9,8 22,1 8,5 26,4 10,1 29,9 12,8 28,4 14,6
21a RS Tel. Borba 19,5 12,0 19,4 11,1 25,3 7,4 29,5 2,5 38,1 9,0 59,6 12,3 66,3 9,3
22a RS Ivaiporã 45,6 3,9 54,2 7,8 63,3 9,7 64,0 9,2 64,6 10,6 78,0 14,3 78,0 18,2
Regional de Saúde 2007 2008 2009 2010 2011 2012
% Tx % Tx % Tx % Tx % Tx % Tx
Paraná 47,5 8,4 50,5 9,5 51,9 9,8 55,7 10,0 55,7 9,0 57,3 9,0
1a RS Paranaguá 30,6 10,1 39,9 11,1 39,3 11,8 49,8 9,0 50,6 8,9 52,8 7,0
2a RS Metropolitana 31,2 4,6 33,4 4,5 34,5 4,9 38,8 5,4 38,9 4,6 42,3 5,3
3a RS Ponta Grossa 34,8 9,2 45,6 10,5 45,0 11,3 41,5 12,2 44,1 10,7 45,0 9,1
4a RS Irati 57,6 7,5 57,1 9,7 64,4 11,8 64,2 14,4 63,9 12,7 60,8 7,5
5a RS Guarapuava 52,7 9,7 57,8 13,6 58,3 16,1 69,6 13,4 68,6 12,0 68,9 12,4
6a RS U. Vitória 40,4 5,7 40,1 8,5 40,0 8,5 41,7 10,2 42,7 12,2 46,6 11,5
7a RS Pato Branco 36,8 11,0 48,4 10,0 55,6 13,0 64,1 12,0 64,9 11,5 64,5 10,8
8a RS F. Beltrão 68,3 10,2 69,1 10,3 70,9 9,8 78,5 10,7 79,7 10,8 80,3 11,5
9a RS F. do Iguaçu 39,3 5,4 43,2 6,0 41,6 4,7 54,3 4,0 52,4 3,9 52,6 3,8
10a RS Cascavel 32,7 6,0 34,6 6,4 36,5 6,5 38,6 6,1 38,2 6,6 42,5 5,1
11a RS c. Mourão 75,0 15,5 71,9 19,4 80,1 18,7 82,3 15,3 81,1 14,9 82,1 17,0
12a RS Umuarama 70,0 27,5 61,9 10,1 72,8 12,9 75,0 12,0 74,7 11,7 79,7 8,0
13a RS Cianorte 72,8 18,7 70,4 17,1 72,4 16,0 69,5 16,8 68,9 15,2 69,8 13,7
14a RS Paranavaí 87,9 12,2 79,6 14,1 81,6 18,5 86,8 17,8 84,2 17,2 85,5 14,3
15a RS Maringá 48,6 11,3 50,8 13,3 53,7 12,7 55,0 12,1 57,8 9,8 55,1 10,5
16a RS Apucarana 95,1 11,2 96,1 11,8 96,5 13,5 97,0 16,8 96,7 15,3 94,7 12,5
17a RS Londrina 70,2 5,6 72,0 6,3 68,8 5,0 68,0 6,1 63,6 6,9 65,5 6,0
18a RS c. Procópio 78,6 17,6 78,1 24,4 78,2 20,5 79,0 24,3 79,7 19,1 81,3 22,4
19a RS Jacarezinho 60,0 15,1 69,7 20,1 75,8 20,5 79,0 22,3 82,1 16,3 85,6 16,0
20a RS Toledo 25,6 13,5 33,6 12,6 30,4 12,7 32,2 12,9 37,7 10,2 35,2 10,3
21a RS Tel. Borba 53,7 8,7 60,7 12,0 65,2 12,4 71,7 15,1 73,8 13,7 75,5 25,7
22a RS Ivaiporã 72,6 10,5 66,5 14,6 74,3 15,2 78,8 19,1 75,6 12,4 73,3 17,8

Fonte: SIH/SUS – Datasus (Ministério da Saúde); % - percentual de cobertura da ESF.; Tx.: taxa de internação.

Em relação às taxas de internação, o estado do Paraná apresentou redução de 10,4 para 9,3 internações/10.000 habitantes. No início do período, a regional de Umuarama apresentou a maior taxa de internação (26,9 internações/10.000 hab.), sendo que Foz do Iguaçu apresentou a menor (5,4 internações/10.000 hab.). No final do período, Cornélio Procópio apresentou a maior taxa (21,9 internações/10.000 hab.) e Irati, a menor (1,5 internações/10.000). Cornélio Procópio apresentou altas taxas permanentemente, sempre em torno de ou maior do que 20 internações/10.000 hab. A maior taxa observada foi de 37,2 internações/10.000, na regional de Umuarama e no biênio de 2004 a 2005 (Tabela 1).

Em relação às tendências de internação, verificou-se que em quase 2/3 das RS (14 RS), as internações por diabetes mostraram-se crescentes, sete RS apresentaram tendência decrescente e apenas uma apresentou estabilidade. As RS de Ivaiporã, Telêmaco Borba e Jacarezinho foram as que apresentaram maiores incrementos médios anuais, representando aumento de quase 1 internação/10.000 habitantes/ano. A RS de Umuarama apresentou a maior média histórica (29,9), porém, tem cursado com tendência decrescente nas taxas de internação mediante a maior redução anual média observada, que foi de 2,4 internações/10.000 habitantes. As RS de Londrina e Metropolitana também estiveram entre as que apresentaram maiores reduções médias. Embora estáveis, as taxas de internação na RS de Cornélio Procópio apresentaram uma média histórica de aproximadamente 22 internações/10.000 habitantes (Tabela 2).

Tabela 2 Análise de regressão polinomial para tendência das internações por Diabetes Mellitus, no Estado do Paraná e segundo Regional de Saúde. Paraná, Brasil, 2013 

Estado/Regional Modelo p r2 Tendência
Estado do Paraná Y = 9,288 – 0,059 + 0,025 0,012 0,669 Decrescente até 2007
1a RS Paranaguá Y = 10,524 + 0,252 +0,007 – 0,028 <0,001 0,911 Crescente a partir de 2004
2a RS Metropolitana Y = 4,920 – 0,407 + 0,101 <0,001 0,981 Decrescente até 2007
3a RS Ponta Grossa Y = 9,576 – 0,075 + 0,100 0,008 0,698 Decrescente até 2006
4a RS Irati Y = 8,795 + 0,353 + 101 0,005 0,740 Crescente a partir de 2004
5a RS Guarapuava Y = 11,170 + 0,383 + 0,042 0,011 0,677 Crescente a partir de 2003
6a RS União da Vitória Y = 8,300 – 0,298 + 0,056 + 0,027 0,010 0,786 Decrescente até 2007
7a RS Pato Branco Y = 10,409 + 0,371 <0,001 0,888 Crescente
8a RS Francisco Beltrão Y = 10,082 + 0,168 0,006 0,583 Crescente
9a RS Foz do Iguaçu Y = 5,591 – 0,246 <0,001 0,813 Decrescente
10a RS Cascavel Y = 5,555 + 0,192 0,004 0,616 Crescente
11a RS Campo Mourão Y = 17,126 + 0,605 – 0,172 <0,001 0,953 Crescente até 2007
12a RS Umuarama Y = 29,947 – 2,407 – 0,514 0,001 0,819 Decrescente a partir de 2005
13a RS Cianorte Y = 17,975 + 0,625 – 0,262 <0,001 0,935 Crescente até 2006
14a RS Paranavaí Y = 13,936 + 0,585 <0,001 0,794 Crescente
15a RS Maringá Y = 12,880 + 0,024 – 0,083 <0,001 0,871 Crescente até 2006
16a RS Apucarana Y = 13,679 – 0,210 + 0,088 0,032 0,578 Decrescente até 2007
17a RS Londrina Y = 7,682 – 0,472 <0,001 0,847 Decrescente
18a RS Cornélio Procópio Y = 22,055 – 0,174 0,109 0,260 Estável
19a RS Jacarezinho Y = 16,655 + 0,681 <0,001 0,790 Crescente
20a RS Toledo Y = 12,626 + 0,226 – 0,089 0,023 0,610 Crescente até 2006
21a RS Telêmaco Borba Y = 10,709 + 0,850 0,001 0,698 Crescente
22a RS Ivaiporã Y = 12,909 + 0,880 <0,001 0,858 Crescente

Não houve correlação entre as taxas de internação e a cobertura populacional da ESF. Porém, verificou-se correlação forte e inversa para as regionais de Paranaguá, Metropolitana, Foz do Iguaçu e Umuarama. Ao passo que para as regionais de Pato Branco, Campo Mourão, Cianorte, Telêmaco Borba e Ivaiporã foram verificadas correlações fortes e diretas. Para as demais regionais, não foram verificadas correlações (Tabela 3).

Tabela 3 Coeficientes e significância de correlação entre as internações por Diabetes Mellitus e a proporção de cobertura populacional da ESF, segundo Regional de Saúde, Estado do Paraná, 2000 a 2012. 

Regional de Saúde Coeficiente de Correlação p-value Correlação
Estado do Paraná -0,532* 0,061 Sem correlação
1a RS Paranaguá -0,603* 0,029 Forte
2a RS Metropolitana -0,657** 0,015 Forte
3a RS Ponta Grossa -0,529* 0,063 Sem correlação
4a RS Irati 0,459** 0,114 Sem correlação
5a RS Guarapuava 0,427* 0,146 Sem correlação
6a RS União da Vitória 0,413** 0,160 Sem correlação
7a RS Pato Branco 0,709* 0,007 Forte
8a RS Francisco Beltrão 0,523* 0,067 Sem correlação
9a RS Foz do Iguaçu -0,643* 0,018 Forte
10a RS Cascavel 0,307** 0,214 Sem correlação
11a RS Campo Mourão 0,637** 0,019 Forte
12a RS Umuarama -0,555* 0,049 Forte
13a RS Cianorte 0,626** 0,022 Forte
14a RS Paranavaí 0,440** 0,133 Sem correlação
15a RS Maringá -0,197* 0,519 Sem correlação
16a RS Apucarana -0,379** 0,201 Sem correlação
17a RS Londrina 0,058** 0,851 Sem correlação
18a RS Cornélio Procópio -0,256** 0,399 Sem correlação
19a RS Jacarezinho 0,527* 0,064 Sem correlação
20a RS Toledo 0,313* 0,297 Sem correlação
21a RS Telêmaco Borba 0,579* 0,038 Forte
22a RS Ivaiporã 0,868* <0,001 Forte

*Coeficiente de Pearson;

**Coeficiente de Spearman.

Na Figura 1, verifica-se que a RS de Cornélio Procópio (18a RS), mais clara no mapa, foi a única que apresentou estabilidade. Observa-se alguma proximidade entre as RS que apresentaram tendência crescente linear e crescente na maior parte do tempo, as mais escuras no mapa.

Figura 1 Mapa que demonstra a análise de tendência das taxas de internação por Diabetes Mellitus no Estado do Paraná, segundo Regionais de Saúde. Paraná, Brasil, 2000 a 2012. 

Na Figura 2, observa-se certa proximidade entre as RS que apresentaram correlação forte positiva ou negativa.

Figura 2 Mapa que demonstra a análise de correlação entre as taxas de internação por Diabetes Mellitus e a cobertura proporcional da estratégia saúde da família, segundo Regionais de Saúde, Paraná, Brasil, 2000 a 2012. 

Discussão

A maior proporção de internações na RS Metropolitana pode ser explicada pela maior população residente nesta região, sobretudo, porque é onde o município mais populoso do Paraná está situado, qual seja, Curitiba. O presente estudo, constatou redução nas taxas de internação e forte correlação com a expansão no número de equipes da ESF na RS Metropolitana.

O aumento de 108% da cobertura populacional da ESF foi superior ao observado no Brasil entre 1998 e 2006, que foi de 86,5%15, e em Minas Gerais, entre 2000 e 2010, onde a diferença relativa entre as coberturas no início e no final do período oscilaram entre 26,5% e 74,8%, conforme as RS16. Considerando-se as dimensões territoriais e divisões administrativas do estado paranaense, este aumento da cobertura representa o andamento do processo de reorientação da APS e a superação progressiva de barreiras no acesso aos serviços e de diferenças socioeconômicas entre as RS15. A despeito de tais diferenças, a divisão do estado em RS representa a descentralização de atenção à saúde proposta pelo Ministério da Saúde no Brasil, pois acredita-se que com este modelo de organização, pautado na regionalização, favorece-se o acesso e a eficiência das redes de atenção à saúde15.

A queda nas taxas de internação por diabetes no Estado do Paraná de forma geral também foi observada no Estado de Minas Gerais, de 0,85 para 0,80 internações/1.000 habitantes, entre 2000 e 201016; na capital Campo Grande, de 5,9 para 3,1 internações/10.000 habitantes, entre 2000 e 200917; e na capital Rio de Janeiro entre os idosos, de 3,8 para 2,6 internações/1.000 habitantes, de 2000 a 201018. Por outro lado, assim como evidenciado no presente estudo para RS como, por exemplo, a de Ivaiporã, foi relatado aumento da taxa geral de internação por diabetes em Juiz de Fora, entre 2002 e 200919; em Guarulhos, com aumento de 10% nas internações, entre 2008 e 201220; e até mesmo na Polônia, entre 2005 e 200921.

Embora tenha-se verificado tendência decrescente para o Estado do Paraná, na maior parte do período, aponta-se que a maioria das RS estudadas apresentaram tendência crescente. Ao contrário, no Estado do Ceará, a tendência geral das internações por diabetes mostrou-se crescente, porém, quando se realizou a análise estratificada por sexo, verificou-se tendência decrescente entre as mulheres11. Já Minas Gerais, a diferença entre as taxas de 2000 e 2010 apontou diminuição geral significativa das taxas, porém, quando a análise foi regionalizada, identificou-se aumento em duas RS16.

Tais resultados podem variar, sobremaneira, conforme determinantes econômicos, políticos e ambientais. Estudo realizado em Victoria-Austrália, aponta que, além do diabetes e suas complicações ser a principal CSAP entre internações de pessoas maiores de 18 anos, variáveis como sexo, idade, ruralidade, desvantagens socioeconômicas e dificuldades de acesso são preditoras importantes do aumento das internações22.

Ademais, verifica-se grande influência da estruturação dos serviços de saúde em cada território, sobre as hospitalizações com destaque para a organização do serviço ambulatorial, composição das equipes de saúde (que tem como importante desafio a fixação de médicos nas localidades), qualificação dos profissionais, vínculos trabalhistas, dentre outros elementos ligados à dimensão estrutural23. Portanto, considera-se necessária a análise, não apenas dos resultados da assistência, por meio das internações, por exemplo, mas também do processo de trabalho e da estrutura de que os profissionais dispõem para implementar suas ações.

Em relação ao estado do Paraná, a correlação entre cobertura da ESF e taxas de internação por diabetes esteve muito próxima de ser significativa (p=0,061), de forma inversa e intensidade forte. Contudo, nas RS de Paranaguá, Metropolitana, Foz do Iguaçu e Umuarama, a análise de correlação sugere que o aumento da cobertura da ESF pode ter influenciado a redução das taxas de internação por diabetes.

Em consonância, estudo realizado no sul de Santa Catarina, observou que as internações por diabetes apresentaram tendência decrescente na população com atenção ambulatorial básica classificada como adequada23. Em outros estudos também foi verificada correlação inversa entre a cobertura na APS e as internações por diabetes8,17. No entanto, pondera-se esta questão, ressaltando que, mesmo com o acesso franqueado aos serviços ambulatoriais pelas populações menos favorecidas, estas ainda apresentam um número excessivo de ICSAP10.

Nos casos em que não se verificou correlação, pode-se inferir que a ESF, que a rigor, deveria implicar redução das internações por diabetes, ainda pode apresentar dificuldades na implementação de ações resolutivas sobre o diabetes, embora ele seja considerado a mais sensível dentre as CSAP, pois a obtenção de resultados positivos requer do serviço de saúde, o mínimo de organização. Estudo realizado no Rio Grande do Sul também identificou taxas mais elevadas em regiões com maior concentração de pequenos municípios e atribui este perfil ao fato de os hospitais destes municípios utilizarem sua máxima capacidade instalada. Para tanto, eles internam mais facilmente casos que não necessariamente precisariam deste nível de assistência, a fim de obter recursos conforme o número de internações realizadas24.

Neste sentido, outro estudo também realizado no Rio Grande do Sul identificou correlação forte e positiva entre as taxas de ICSAP e a cobertura da ESF em municípios com hospitais de pequeno porte, diferentemente daqueles municípios que não possuíam hospitais de pequeno porte, indicando menores taxas de ICSAP nos municípios médios e grandes centros25.

Acredita-se que o mesmo princípio pode ser atribuído às RS em que houve correlação direta com a cobertura da ESF. Ou seja, internações “desnecessárias” podem ter influenciado esta correlação. Desta forma, o poder de coordenação da APS sobre o fluxo de usuários pelo sistema de saúde, deixa de repercutir sobre a ocupação dos leitos hospitalares que passa a seguir determinadas lógicas contábeis avessas ao modelo de reorganização da assistência e reafirma a perspectiva curativista da qual os serviços de saúde estão impregnados.

Ademais, não se pode deixar de considerar que o aumento das internações nas referidas RS, concomitante ao da cobertura da ESF, pode guardar relação com a melhoria do acesso, melhor capacidade do sistema para diagnóstico e ainda a ociosidade de leitos hospitalares17. Portanto, no caso das condições crônicas, a demanda por maior tempo de cuidado, a influência do perfil de morbidade, a busca de serviços de saúde e os hábitos de vida da população podem restringir a avaliação do impacto da ESF sobre tais condições17.

Embora a cobertura populacional do serviço seja um componente essencial da resolutividade do sistema de saúde, as altas taxas de ICSAP podem sinalizar baixo acesso aos serviços oferecidos pela APS ou ainda, a oferta de serviços de baixa qualidade. Em revisão sistemática da literatura, verificou-se que as deficiências da APS foram associadas às ICSAP em diferentes países, ao passo que a continuidade da atenção, a atuação da equipe multiprofissional e a população adscrita à equipe associaram-se à menor probabilidade de se internar por CSAP26.

A análise regionalizada de tendências do diabetes e correlações com a ESF pode fornecer subsídios de cunho epidemiológico para o planejamento de intervenções locais. Pode-se atender assim, além das necessidades da população, às pactuações municipais com o Ministério da Saúde, as quais incluem, dentre outros indicadores, a taxa de internação por diabetes e as complicações em pessoas com 30 anos ou mais, bem como o enfoque sobre a faixa etária dos 30 aos 59 anos, enquanto estratégia para evitar os eventos supracitados, visto que, quanto maior o tempo de diagnóstico, menor o sucesso das intervenções26.

Nesta linha, estudo sobre pessoas com idade entre 30 e 59 anos, hospitalizadas por diabetes ou suas complicações, realizado em Joinville-Santa Catarina indica algumas características do perfil de saúde, da utilização dos serviços de saúde e de adesão à terapêutica que podem estar associadas às internações, tais como diabetes do tipo 2, com tempo de evolução igual ou maior do que 10 anos, comorbidades, reinternações, não realização de consultas na APS nos últimos 12 meses, defasagem de consultas marcadas, dificuldade de acesso às consultas especializadas, falhas na realização da terapêutica medicamentosa e baixa adesão às práticas saudáveis, principalmente, a prática de atividade física regular27.

Como opções, estratégias provenientes da gestão da clínica e pautadas na estratificação de risco e em fatores biopsicosociais da população, como grupos operativos e o autocuidado apoiado, podem ser decisivas no ganho de autoeficácia pelos usuários da APS e, consequentemente, no delineamento de menores taxas de internação28. A implantação de programas de intervenção multidisciplinares nas unidades básicas de saúde da família pode promover a adoção de práticas saudáveis entre pessoas com diabetes, conforme aponta estudo realizado em município no noroeste do Paraná29. Em termos gerais, a APS deve associar-se à melhora na tomada de decisões em relação as prescrições medicamentosas, à solicitação de exames complementares e às outras avaliações, incluindo melhora do controle glicêmico, diminuição de consultas com especialistas e de procura por serviços de urgência30.

Os resultados do presente estudo podem sinalizar entraves na organização do sistema de saúde em níveis loco-regionais, isto é, para cada RS e estado do Paraná. No que se refere ao diabetes, podem constituir subsídios para a vigilância e operacionalização do planejamento em saúde, focalizando-se a capacidade de coordenação do sistema de saúde que a APS possui. Ressaltam-se as limitações de cunho metodológico do presente estudo. Primeiramente, a utilização de dados provenientes de banco de dados secundários, os quais podem apresentar problemas em relação ao alcance e à qualidade das informações registradas e veiculadas pelo sistema e, por isso, a utilização das informações para fins epidemiológicos exige cautela.

Além disso, a não utilização de dados demográficos e socioeconômicos também pode representar uma limitação, tendo em vista que podem constituir-se em informações importantes a serem associadas à morbidade hospitalar decorrente do diabetes. Com isso, recomenda-se para investigações futuras, a análise das internações com controle de fatores de confusão, representados por variáveis demográficas, socioeconômicas e dos serviços de saúde locais, o que deve requerer o cruzamento de dados de diferentes fontes. POR FIM, o fato de o sistema de informações não discriminar quais indivíduos são ou não assistidos pela ESF, de não considerar as internações no âmbito privado e de não possibilitar a identificação de reinternações constituem-se em limitações deste estudo. Portanto, os coeficientes de correlação evidenciados não podem ser considerados como consequências decorrentes, unicamente, de intervenções das ESF, pois não foram controladas as variáveis de confusão.

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