Kurumsal Çevre

Neste estudo, buscou-se comparar os custos totais atuais para a realização de um PRM com os custos previamente definidos para o Pacote-padrão e seu respectivo reembolso.

Segundo os resultados obtidos identificamos que o custo-padrão é de BR$ 6.266 enquanto o custo total atual corresponde a BR$ 8.826. Considerando que este último representa o custo médio real dos pacientes submetidos ao procedimento de Revascularização Miocárdica, e que o reembolso por Pacote é um valor fixo de BR$ 7.476, verificou-se que o PRM gera uma margem bruta negativa de BR$ (1.350) por procedimento realizado.

Ora, este resultado indica que o reembolso acordado com as operadoras de saúde para a realização do PRM é insuficiente para cobrir os custos totais atuais correspondentes a este procedimento, e ainda, sob o ponto de vista financeiro, gera prejuízo ao Hospital Modelo necessitando, portanto, de uma revisão tanto da composição dos custos do Pacote-padrão quanto do respectivo valor a ser reembolsado.

Entretanto, em função de um acordo firmado entre o hospital e as operadoras de saúde de que, na necessidade de ampliar o período de internação, os gastos incorridos seriam cobertos pelas próprias operadoras de saúde através do sistema Fee-for-service, fez-se necessário dividir o estudo em dois cenários: o primeiro com o objetivo de levantar os custos incorridos durante o período coberto pelo Pacote, e o segundo os custos excedentes cobrados à parte pelo Fee-for-service.

Diante disto, os resultados demonstraram que os custos totais atuais cobertos pelo Pacote foram de BR$ 6.295 enquanto os excedentes equivalem em média a BR$ 2.531. Dado que o reembolso para o PRM é de BR$ 7.476 e a receita excedente gerada pelo sistema Fee-for-service equivale a BR$ 2.696, então, o procedimento passou a gerar uma margem positiva de BR$ 1.346, revertendo o quadro de prejuízo financeiro para um lucro de 13% sobre a receita bruta.

Entretanto, é importante evidenciar que este resultado positivo somente é possível dado o sistema híbrido de negociação junto às operadoras de saúde e não pelo bom resultado e desempenho do PRM enquanto Pacote propriamente dito.

Aliás, considerando que a comparação entre o custo-padrão e o custo total atual indica a efetividade do processo produtivo em questão, e diante da significativa diferença de 41% entre estes valores, concluímos que tal processo ainda não se encontra ajustado dentro dos padrões estabelecidos pela instituição analisada, cuja variação desejada se encontra em torno de 5% do valor inicialmente previsto.

Em relação à análise dos custos segundo o perfil de internação, ficou evidenciado que os pacientes eletivos apresentaram um valor de custo total (BR$ 7.691) mais próximo ao esperado pelo Pacote (BR$ 6.266) em comparação aos pacientes de urgência (BR$ 11.380).

Tal fato sugere que os valores de custos calculados para o paciente-padrão tenham como base de cálculo o perfil de internação eletiva, uma vez que se assemelha ao comportamento dos custos dos pacientes eletivos, tanto no valor total quanto na distribuição analítica por grupos de produtos.

Como os pacientes com tipo de internação de urgência apresentaram uma média de custos significativamente superior à estimada pelo Pacote (82%), elevando sobremaneira o custo médio total do PRM, sugerimos que o cálculo do Pacote-padrão seja revisado com enfoque direcionado à influência dos pacientes com perfil de internação de urgência, visando tornar o paciente-padrão do PRM mais próximo à realidade dos pacientes atuais do Hospital Modelo.

Isso provavelmente elevará o custo do Pacote e conseqüentemente o novo valor do reembolso acordado com as operadoras de saúde. Outra sugestão para este fato seria a possibilidade de o hospital adotar valores diferentes de reembolso segundo o perfil de internação.

No que se refere à identificação das variáveis que apresentam maior correlação com os custos do PRM, destacaram-se as diárias de UTI e UIC, sendo que em conjunto estas duas variáveis apresentaram um poder explicativo de 89% dos custos totais atuais, com erro-padrão estimado de 0,02 e um nível de significância inferior a 0,05, indicando um modelo bem ajustado segundo os critérios reconhecidos para a aplicação da técnica de regressão linear múlitpla.

Neste caso, sugerimos uma revisão na quantidade de diárias uma vez que o Pacote contempla três de UTI e sete de UIC e os resultados demonstraram que os pacientes atuais permanecem, em média, hospitalizados por 11 dias sendo seis diárias de UTI e cinco de UIC. Acredita-se então que as diárias de UTI estejam subestimadas e as de UIC superestimadas.

Cabe ressaltar que grande parte dos custos excedentes se deve às diárias excedentes de UTI (83%), sendo que os pacientes de urgência foram os que apresentaram maior discrepância em relação ao TMP em UTI, onde além das três diárias previstas foram necessárias, em média, seis diárias excedentes, o que corresponde a 81% dos custos totais excedentes. Fato esse que reforça, no caso do PRM, a atenção sobre o perfil de internação de urgência.

Em relação ao estudo realizado, embora os custos levantados sejam complexos e difíceis de serem obtidos, a metodologia é relativamente simples de ser aplicada para a avaliação do desempenho financeiro em outros Pacotes do Hospital Modelo e até mesmo em outros hospitais. Parece-nos uma ferramenta aceitável para medir os custos médios por paciente individualmente, podendo ser demonstrados sempre que houver necessidade de uma análise comparativa entre a receita gerada e respectivos custos incorridos em determinado procedimento pelo sistema de reembolso por Pacote.

Levando em consideração o pouco conhecimento do comportamento dos custos hospitalares em procedimentos reembolsados por Pacote, a metodologia desenvolvida poderá

também contribuir para o estudo de novos produtos a serem negociados, avaliados e acompanhados ainda em fase de experiência, antes de serem efetivamente contratados pelas operadoras de saúde. A análise prévia e o conhecimento analítico dos custos totais incorridos, referentes a um novo procedimento a ser negociado sob a forma de reembolso por Pacote, poderá contribuir para melhorar a performance de negociação do prestador de serviços e respectivas operadoras de saúde.

Recomenda-se aos gestores que, através destas informações que proporcionam conhecimento detalhado da composição dos custos do PRM, reflitam sobre possíveis condições de redução de custos bem como de oportunidades de melhoria para a instituição hospitalar sem, contudo, perder de vista o foco na qualidade do cuidado e segurança dos pacientes.

Pesquisas futuras poderiam analisar o custo total do PRM segundo as operadoras de saúde credenciadas ao Hospital Modelo, conforme o respectivo perfil de associados de cada operadora.

Outra análise interessante seria o levantamento dos custos por equipe médica, considerando que este grupo profissional representa um papel decisivo nas tomadas de decisão quanto ao diagnóstico e tratamento dos pacientes e, portanto, é quem pode exercer a maior influência na redução dos custos incorridos ao longo do período de hospitalização. Uma estratégia que parece recomendável para esta situação é, por exemplo, a padronização de materiais e medicamentos a serem utilizados no PRM.

E, ainda, destacando-se como uma área complexa e de grande importância na pesquisa clínica, o estudo das comorbidades pode gerar relevantes informações relacionadas aos custos totais envolvidos nos tratamentos dos transtornos associados, principalmente quando o sistema de reembolso em questão for baseado em análise prospectiva de custos, como é o caso dos Pacotes.

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ANEXO

Estatísticas do modelo final – RLM (SPSS versão 11.5) Variables entered/removed (a)

Model Variables entered Variables removed Method 1 UTI .

Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= ,050, Probability-of-F-to-remove >= ,100).

2 UIC .

Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= ,050, Probability-of-F-to-remove >= ,100). a

Dependent variable: CTdiarioinv.

Model Summary (c) Model R R Square Adjusted R Square Std. error of the estimate Change statistics R Square change F change df1 df2 Sig. F change 1 ,752(a) ,565 ,526 ,043173 ,565 14,305 1 11 ,003 2 _{,943(b) ,890 ,868 ,022808 ,324 29,413 1 10 ,000} a

Predictors: (Constant), UTI. b

Predictors: (Constant), UTI, UIC. c

Dependent variable: CTdiarioinv1.

ANOVA(c)

Model

Sum of squares

Df Mean square F Sig.

1 Regression _{,027 1 ,027 14,305 ,003}(a) Residual ,021 11 ,002 Total ,047 12 2 Regression _{,042 2 ,021 40,335 ,000}(b) Residual ,005 10 ,001 Total _{,047 12} a

Predictors: (Constant), UTI. b

Predictors: (Constant), UTI, UIC. c

Dependent variable: CTdiarioinv1.

Coefficients(a) Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. 95% Confidence interval for B B Std. error Beta Lower bound Upper bound 1 (Constant) _{,096 ,023 4,101 ,002 ,045 ,148} UTI _{,013 ,003 ,752 3,782 ,003 ,005 ,020} 2 (Constant) ,015 ,019 ,789 ,448 -,028 ,058 UTI _{,013 ,002 ,786 7,467 ,000 ,009 ,017} UIC _{,015 ,003 ,571 5,423 ,000 ,009 ,022} a

-2 -1 0 1 2 3

Regression Standardized Residual

0 1 2 3 4 5 F re q u e n c y Mean = 1,69E-15 Std. Dev. = 0,913 N = 13

Dependent Variable: CTdiarioinv1 Histogram

0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0

Observed Cum Prob

0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 E x p e c te d C u m P ro b

Dependent Variable: CTdiarioinv1