Determinar o número ótimo de leitos hospitalares é uma tarefa complexa que é realizada em diferentes níveis do sistema de saúde. O equilíbrio dos custos, acessibilidade e qualidade continua a ser um desafio fundamental. Nenhuma metodologia específica foi identificada em nossa revisão como sendo a mais adequada para determinar o número ótimo de leitos hospitalares. Como a nossa revisão demonstrou, existe uma grande variedade de modelos e métodos para este fim, e vários factores que afectam o número necessário de camas hospitalares foram identificados dentro deles. O sistema de saúde tem controle sobre alguns desses fatores, tais como a eficácia e qualidade dos serviços hospitalares, e alternativas aos cuidados hospitalares, por exemplo. Entretanto, fatores externos ao sistema de saúde, tais como padrões de doença e mudanças demográficas, são mais difíceis de prever e controlar. Fatores externos e fatores relacionados à oferta e demanda são apresentados na Tabela 7. Várias dimensões devem ser levadas em conta para um planejamento otimizado da capacidade, incluindo a acessibilidade dos dados necessários e as formas mais apropriadas de quantificar os fatores que afetam as necessidades dos leitos. E cabe aos gestores e formuladores de políticas selecionar a abordagem mais apropriada, dependendo de seus objetivos específicos, do cronograma desejado, do nível de planejamento da capacidade de leitos (hospitalar ou regional), do contexto nacional e da disponibilidade de dados abrangentes .
Todos os modelos e métodos identificados na presente revisão respondem por pelo menos um desses fatores. Demografia, taxas de admissão, tempo de internação e taxas de ocupação dos leitos foram os fatores mais comumente identificados. O método baseado na ração e o método da fórmula são abordagens tradicionais para determinar as necessidades de leito com base na demanda (taxas de internação hospitalar) e na oferta (tempo de internação) de atendimento hospitalar. Estas abordagens são tipicamente mais adequadas para o planeamento a nível hospitalar. Entretanto, elas têm algumas limitações, o que reduz sua aplicabilidade. Por exemplo, as abordagens tradicionais assumem a oferta e a procura em estado estável e não têm em conta uma série de factores, tais como alterações demográficas e migração de pacientes. Portanto, são utilizadas em combinação com outros métodos e modelos na maioria dos países. O método da fórmula que considera as taxas de ocupação do leito alvo é usado como base para muitos modelos.
Mais modelos são destinados a estimativas a médio ou longo prazo a nível regional. Entretanto, alguns modelos, como o modelo do Hospital Universitário de Lausanne (CHUV), foram projetados para o nível hospitalar. Os modelos a nível hospitalar são frequentemente baseados em modelos a nível regional. Assim, é possível que os gestores hospitalares utilizem modelos destinados ao uso a nível macro, dependendo das condições únicas dos seus hospitais .
Na maioria dos modelos, as tendências de uso dos cuidados hospitalares existentes e futuros têm sido examinadas. Estes têm sido examinados de várias maneiras, dependendo do horizonte temporal de interesse. Em alguns modelos, como o modelo Trends in Acute Care Bed Use, o modelo do Hospital Universitário de Lausanne (CHUV), e o Modelo de Capacidade, as tendências de uso dos cuidados hospitalares são examinadas através da composição por idade e sexo da população, região de residência (urbana ou rural), e especialidade clínica (ou grupo relacionado ao diagnóstico). Também são consideradas as tendências de serviços cirúrgicos e não cirúrgicos, com base em um horizonte de tempo específico. Entretanto, em alguns modelos, por exemplo, o modelo do observatório suíço de saúde (SHO) e as taxas de admissão do modelo de cenário básico são assumidas como constantes. Isso tem sérias limitações, dada a ocorrência de mudanças demográficas e epidemiológicas. É importante notar que o número de leitos estimado por esses modelos é maior do que o número de leitos estimado pelos modelos que respondem pelas mudanças e tendências da demanda .
Overtodo, a população é o fator mais importante a ser considerado para o planejamento da capacidade de leitos hospitalares. Além disso, a composição por idade e sexo, bem como a distribuição regional, deve ser considerada juntamente com o tamanho da população para se obter uma representação precisa da população. Estes fatores podem afetar a demanda por cuidados hospitalares (taxas de admissão) e a oferta de serviços (tempo médio de permanência). Os fluxos de pacientes também devem ser levados em consideração, pois os pacientes podem utilizar serviços hospitalares em diferentes regiões. Na maioria dos modelos, a composição da população e as mudanças demográficas são levadas em consideração, e as projeções demográficas são feitas por faixa etária, sexo e região de residência para um determinado horizonte de tempo . No entanto, se as projeções demográficas não forem precisas ou se os padrões de utilização dos serviços hospitalares variarem em relação às tendências previstas, os modelos não produzirão resultados precisos . Além disso, o crescimento da população e o envelhecimento podem afetar a demanda por cuidados hospitalares. Os idosos são tipicamente os principais utilizadores dos cuidados hospitalares, aumentando as taxas de admissão e a duração média da estadia. Entretanto, os avanços tecnológicos e a saúde eletrônica podem reduzir o tempo médio de internação no futuro .
Outras evidências mostram que o mero uso da demografia pode levar à superestimação ou subestimação do número de leitos necessários. Portanto, além das mudanças demográficas, o impacto dos avanços tecnológicos, das crises periódicas, das doenças emergentes e da epidemiologia deve ser contabilizado. As evidências existentes sugerem que os avanços tecnológicos e as novas intervenções reduzirão a necessidade de leitos hospitalares no futuro e deslocarão os cuidados para ambientes ambulatoriais ou ambulatoriais. Assim, estes devem ser considerados juntamente com as mudanças demográficas e epidemiológicas, a fim de permitir estimativas mais precisas do número necessário de leitos hospitalares. O impacto dos avanços tecnológicos sobre o número de leitos hospitalares necessários é difícil de quantificar. Os avanços na tecnologia médica e a redução da dependência de cuidados hospitalares no Reino Unido diminuíram a necessidade de cuidados hospitalares e, portanto, reduziram o número de leitos hospitalares. Uma mudança no atendimento de pacientes de hospitais para ambientes comunitários levou à maior redução no número de leitos hospitalares para pacientes de saúde mental e pacientes com dificuldades de aprendizagem. O número de camas hospitalares na Inglaterra em geral e nos serviços agudos diminuiu 43%, principalmente devido à dramática diminuição das camas para os cuidados a longo prazo das pessoas idosas. Além disso, a inovação médica e o aumento da cirurgia de dia-a-dia tiveram um impacto significativo a este respeito. O número de camas maternidade diminuiu cerca de 51% como resultado de mudanças no tempo de permanência. No entanto, o número de camas só de dia aumentou cinco vezes devido ao aumento da cirurgia de caso de dia .
As taxas de admissão em especialidades como doenças infecciosas ou lesões demonstram padrões únicos, e podem não acompanhar as mudanças demográficas ou a composição da idade e sexo da população . Portanto, além das mudanças demográficas e tecnológicas, devem ser examinadas as mudanças climáticas e sazonais. De facto, a relação entre saúde e ambiente tem sido descrita e factores como a temperatura do ar podem contribuir para o desenvolvimento e propagação de várias doenças . As mudanças climáticas e sazonais também devem ser consideradas para melhorar a gestão da capacidade dos leitos hospitalares. Portanto, as mudanças demográficas são apenas uma parte da complexa equação por trás das estimativas de leitos . Além disso, as estimativas de necessidade de leitos não devem depender de um único cenário. De fato, pode ser aconselhável considerar múltiplos cenários com base em previsões de um ou vários fatores-chave. No modelo do Swiss Health Observatory Model, por exemplo, nove cenários são desenvolvidos com base em mudanças demográficas, tempo de permanência e taxas de admissão, e o número necessário de leitos é calculado para cada cenário usando o método da fórmula. Este modelo prevê que a duração da estadia irá diminuir no futuro e examina esta tendência em diferentes cenários. Portanto, é necessário avaliar as consequências potenciais de uma estimativa errada do número de leitos hospitalares. O tempo médio de permanência é outro fator chave na determinação do número necessário de leitos hospitalares e de substituição para a utilização de recursos e eficiência dos leitos hospitalares. O tempo de permanência é afetado por uma série de fatores, tais como as características do paciente (idade, tipo de seguro), status de admissão (eletiva ou de emergência, dia de admissão), época de admissão e tempo para a realização de serviços de consulta e prestação de serviços laboratoriais . Dados os avanços tecnológicos, as políticas de melhoria de eficiência, as mudanças de internação para cirurgias ambulatoriais e os sistemas de pagamento prospectivos, espera-se que a duração média da internação diminua no futuro. Portanto, não é razoável supor que isso permaneça constante ao calcular o número de leitos necessários. De fato, o planejamento do número ideal de leitos deve ser baseado em suposições mais realistas sobre as tendências de tempo médio de internação e deve diferenciar entre grupos clínicos distintos (grupos relacionados ao diagnóstico) e grupos etários de pacientes. O ambiente hospitalar interno e as condições regionais também são importantes a considerar. Por exemplo, a redução do tempo médio de permanência em hospitais universitários é improvável, devido à complexidade das doenças que eles tratam e dos serviços que prestam .
Embora a maioria dos modelos na revisão recomende que o tempo médio de permanência deva ser assumido como variável, as taxas de ocupação dos leitos são geralmente consideradas constantes. As taxas desejáveis de ocupação de cama variam dependendo da perspectiva e podem ser diminuídas com reduções nas taxas de admissão e duração média da estadia (Tabela 7). No entanto, assume-se que a tendência é permanecer constante. Além disso, a taxa meta de ocupação de leitos é geralmente considerada como 80-85% da capacidade total de leitos para grandes hospitais, e 45% para hospitais pequenos (devido à falta de economias de escala). É importante notar que alguns hospitais necessitam de leitos de transbordo, devido às condições e características epidemiológicas da região, em caso de emergência (esses leitos podem não ter pessoal em outros momentos) . As evidências mostram que a ocupação de leitos é considerada maior nos hospitais e unidades com leitos de transbordamento, e as mudanças na demanda e nas taxas de admissão a afetam mais do que a eficiência hospitalar. As metas de ocupação de leitos são estabelecidas para controlar a oferta de leitos e custos hospitalares, e para identificar carências . Além das taxas de ocupação de leitos, o planejamento e a gestão da capacidade de leitos devem considerar padrões de desempenho clínico e de serviços, como tempos médios de espera por leitos, para que os pacientes possam ser colocados nos leitos certos na hora certa. Assim, gestores e formuladores de políticas devem determinar a capacidade hospitalar com base em medidas de desempenho .
Além de fatores relacionados à oferta e à demanda por serviços, questões externas como acesso eqüitativo sub-regional, fluxos inter-regionais de pacientes, políticas de financiamento, pessoal e disponibilidade de padrões devem ser levadas em consideração. Estes factores são examinados em alguns modelos, tais como o modelo de capacidade . Uma das questões importantes que afetam o número de leitos hospitalares em uma região é a tomada de decisões sobre a expansão dos hospitais existentes ou a construção de novos hospitais pequenos. Esta é uma questão política e também muito difícil para os decisores políticos escolherem entre eles. Nesta situação, existe um desafio entre a eficiência e a acessibilidade dos serviços hospitalares. Portanto, os formuladores de políticas devem considerar todos os elementos externos, juntamente com fatores do lado da demanda e da oferta, para determinar o número necessário de leitos hospitalares a nível hospitalar ou regional. Também é necessário desenvolver diferentes cenários com base nesses fatores e usar uma combinação de métodos e modelos para estimar as necessidades de leitos. Entretanto, o planejamento da capacidade hospitalar não deve se limitar a esses componentes e deve levar em conta as variações no número de leitos. As evidências sugerem que a oferta de leitos hospitalares aumenta a demanda por serviços hospitalares (Lei de Roemer), e que isso se manifesta em taxas de admissão mais altas, estadias mais longas, ou uma mistura de ambos . No entanto, um aumento no número de leitos em estabelecimentos de cuidados continuados reduz o tempo médio de internação em hospitais de cuidados agudos e aumenta a taxa de alta dos hospitais de cuidados agudos para outros estabelecimentos. Esta questão deve ser levada em consideração para determinar o número ideal de leitos em hospitais de cuidados agudos e hospitais de cuidados de longo prazo dentro de uma região .
Além de fornecer o número necessário de leitos hospitalares a curto e médio prazo, os gerentes e formuladores de políticas requerem informações sobre as estratégias mais eficazes para reduzir a necessidade de leitos hospitalares no futuro. A forma mais eficaz de o fazer parece ser através da promoção da saúde e da prevenção de doenças e incapacidades. No entanto, para reduzir a necessidade de camas a curto prazo, os sistemas de saúde podem utilizar uma série de intervenções que procuram reduzir as internações hospitalares e facilitar a alta hospitalar. Evitar internações de emergência através do estabelecimento de unidades de observação médica, evitar internações não urgentes através de cuidados diurnos e transferir o atendimento hospitalar para cuidados ambulatórios são as estratégias mais eficazes para reduzir as internações hospitalares. O planejamento da alta hospitalar para casa é outra estratégia eficaz para reduzir a necessidade de leitos hospitalares, pois diminui o tempo de internação e o nível de readmissões não planejadas, facilitando a alta do paciente e transferindo o atendimento do hospital para a residência. Os gestores e os decisores políticos devem, portanto, preocupar-se em assegurar o uso adequado de camas para diferentes especialidades antes de procurarem aumentar o número de camas hospitalares . Além disso, o cuidado integrado é outra estratégia para fortalecer os sistemas de saúde e reduzir a necessidade de cuidados hospitalares, concentrando-se nas necessidades individuais, na colaboração e na coordenação entre especialidades e entre os prestadores de cuidados de saúde . Há três níveis de integração que se têm mostrado eficazes na redução da necessidade de camas hospitalares: o nível macro (prestação de cuidados integrados a toda uma população), o nível meso (prestação de cuidados integrados a um determinado grupo de cuidados ou população com a mesma doença ou condição), e o nível micro (coordenação dos cuidados para cuidadores individuais e pacientes). As vias de cuidados integrados são ferramentas desenvolvidas por equipas multidisciplinares para cuidados pré e pós-admissão. Vários estudos têm demonstrado que essas vias podem reduzir as admissões não urgentes e o tempo de internação e, conseqüentemente, reduzir a necessidade de leitos hospitalares .
Limitação
Planeamento da capacidade de leitos hospitalares a nível regional e hospitalar, a capacidade de leitos hospitalares por diferentes unidades de internação deve ser determinada para permitir uma alocação ótima. Contudo, na nossa revisão, este último (nível operacional de planeamento da capacidade) não foi examinado devido a restrições de tempo. Isto exige um estudo de métodos e modelos relacionados com o nível operacional do planeamento da capacidade hospitalar e a distribuição óptima do leito entre as diferentes unidades hospitalares.