Association between hospitalizations for sensitive conditions and quality of primary care

Rev Saude Publica. 2023 Nov 10:57:85. doi: 10.11606/s1518-8787.2023057004879. eCollection 2023.
[Article in English, Portuguese]

Abstract

Objective: To analyze the association between municipal rates of ambulatory care sensitive conditions (ACSC) hospitalization and the quality of primary health care (PHC), socioeconomic, and demographic variables and those related to local characteristics of the health system from 2010 to 2019.

Method: Ecological time series study in Brazilian municipalities analyzing the correlation of ACSC hospitalization rates with PHC quality measured by the three cycles of the Primary Care Access and Program for improving primary care access and quality (PMAQ-AB). The study included municipalities whose teams participated in 80% or more of at least two PMAQ-AB cycles. The correlation between standardized ACSC hospitalization rates and PHC quality and other variables was analyzed. Spearman's test was used between the response variable and numerical explanatory variables. Generalized equations estimation was used as a multivariate model associating ACSC hospitalization rates with the other variables over the years.

Results: A total of 3,500 municipalities were included in the models. The quality of PHC (PMAQ-AB score) showed an inverse association with the variation in ACSC hospitalization rates. Hospitalization rates fell by -2% per year every ten-point increase in the PMAQ-AB score, adjusted by the remaining variables. A one-unit increase in the beds per 1,000 inhabitants variable had an impact of approximately +6.4% on ACSC hospitalization rates. Regarding population size, larger municipalities had lower ACSC hospitalization rates. Increased PHC coverage and lower socioeconomic inequality were also associated with the reduction in hospitalizations.

Conclusions: The reduction in ACSC hospitalization rates over time was associated with an increase in the quality of PHC. It was also associated with a reduction in the number of hospital beds and municipalities with better socioeconomic indicators.

OBJETIVO: Analisar a associação entre taxas municipais de internações por condições sensíveis à atenção primária (ICSAP), com a qualidade da atenção primária à saúde (APS), variáveis socioeconômicas, demográficas e relacionadas a características locais do sistema de saúde, de 2010 a 2019.

MÉTODOS: Estudo ecológico de séries temporais nos municípios brasileiros analisando a correlação das taxas de ICSAP, com a qualidade da APS medida pelos três ciclos do Programa de Melhoria do Acesso e da Qualidade da Atenção Básica (PMAQ-AB). Foram incluídos municípios que participaram com 80% ou mais de suas equipes em, ao menos, dois ciclos do PMAQ-AB. Foi analisada a correlação entre as taxas de ICSAP padronizadas com a qualidade da APS e demais variáveis. Empregou-se o teste de Spearman entre a variável resposta e as variáveis explicativas numéricas. Foi usado o generalized equations estimating como modelo multivariado associando as taxas de ICSAP e as demais variáveis ao longo dos anos.

RESULTADOS: Foram incluídos 3.500 municípios nos modelos. A qualidade da APS (nota do PMAQ-AB) apresentou associação inversa com a variação das taxas de ICSAP. As taxas de internação tiveram queda de -2% ao ano a cada aumento de dez pontos na nota do PMAQ-AB, ajustado pelas demais variáveis. O aumento de uma unidade na variável leitos por mil habitantes impactou em uma elevação de aproximadamente +6,4% nas taxas de ICSAP. Quanto ao porte populacional, municípios maiores tiveram menores taxas de ICSAP. Também se associaram à redução das internações o aumento da cobertura da APS e a menor desigualdade socioeconômica.

CONCLUSÕES: A redução das taxas de ICSAP ao longo do tempo mostrou-se associada com o aumento da qualidade da APS. Além disso, esteve associada com diminuição do número de leitos hospitalares e a municípios com melhores indicadores socioeconômicos.

MeSH terms

  • Ambulatory Care*
  • Brazil
  • Hospitalization*
  • Humans
  • Primary Health Care
  • Socioeconomic Factors