Desigualdades do sistema de saúde brasileiro

Abstract

Este trabalho se propõe a estudar o sistema de saúde brasileiro no que concerne às suas possíveis desigualdades entre aqueles que tem ou não plano de saúde. As análises são baseadas em dados coletados pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) através da Pesquisa Nacional de Saúde (PNS) do ano de 2019. Por ser uma amostra probabilística representativa da população brasileira é possível realizar inferências a partir de um simples cruzamento de dados. Porém, como este trabalho busca inferir uma causalidade e não uma mera correlação, fez-se uso da Structural Equation Modeling (SEM). Este tipo de modelagem utiliza um conjunto de equações estruturais para representar um modelo de trajetória pré-definido, incluindo variáveis latentes. As variáveis utilizadas aqui dizem respeito a uma série de doenças e contextos diferentes exatamente para que estas análises partam de uma perspectiva estrutural do serviço brasileiro, e não de casos individuais ou situações específicas. Foram encontrados níveis de desigualdade significativos em relação ao diagnóstico de doenças; locais de atendimento; percepção do estado de saúde; motivações para procurar serviços de saúde; serviços disponíveis; regularidade de acesso aos serviços; acesso a insumos e medicamentos; e a qualidade dos serviços. Este trabalho é o início de uma agenda de pesquisa ampliada que deverá alcançar ares mais propositivos ao ponto que estruture a partir de articulações teóricas e pesquisas empíricas, de forma mais robusta, o funcionamento deste complexo sistema.

This research proposes to study the brazilian health system with regard to its possible inequalities between those who have or do not have health insurance. The analyzes are based on data collected by the Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) through the Pesquisa Nacional de Saúde (PNS) of the year 2019. As it is a representative probability sample of the brazilian population, it is possible to make inferences from a simple crossing of data. However, as this research seeks to infer causality and not a mere correlation, Structural Equation Modeling (SEM) was used. This type of modeling uses a set of structural equations to represent a pre-defined trajectory model, including latent variables. The variables used here relate to a series of different diseases and contexts precisely so that these analyzes start from a structural perspective of the brazilian service, and not from individual cases or specific situations. Significant levels of inequality were found in relation to the diagnosis of diseases; service locations; perception of health status; motivations to seek health services; available services; regularity of access to services; access to supplies and medicines; and the quality of services. This research is the beginning of an expanded agenda that should reach more purposeful airs to the point that it will structure, from theoretical articulations and empirical research, in a more robust way, the functioning of this complex system.