The first 80 days of the COVID-19 pandemic in the city of Belo Horizonte : from containment to reopening.

Este artigo examina o contexto e as implica??es da pandemia por Covid-19 na cidade de Belo Horizonte (BH) nos primeiros 80 dias da doen?a. Utilizamos um recorte anal?tico descritivo para mensurar a evolu??o dos casos, o excesso de ?bitos, a taxa de transmissibilidade do v?rus e a press?o da doen?a sobre o sistema de sa?de de BH e regi?o, atrav?s da taxa de ocupa??o hospitalar nos leitos p?blicos. Al?m disso, identificamos as principais pol?ticas de conten??o adotadas pelas autoridades locais, bem como as implica??es da redu??o do distanciamento social. Nossos resultados demonstram que o Sistema ?nico de Sa?de (SUS), bem gerido, ? fundamental para o enfrentamento da pandemia e a mitiga??o de suas consequ?ncias para a popula??o. O processo de flexibiliza??o que se inicia tem imposto novos desafios que requerer?o monitoramento atento das autoridades e da sociedade.The paper examines the implications of Co vid-19 pandemic for the city of Belo Horizonte (BH), during the fi rst 80 days of the disease. We use a descriptive-analytical approach to estimate the growth of Covid-19 cases over time, the excess of deaths, the virus? rate of transmissibility, and the consequent burden on the municipal the health system, measured by the rate of occupancy of public hospital beds. Also, we identify the main containment policies adopted by local authorities, and the implications of reopen ing measures and the following reduction of social distancing. Our fi ndings reveal that a well-managed Unifi ed Health System (SUS) is paramount to effectively tackle the pan demic and its consequences for the population. The reopening process has imposed new challenges that will require close monitoring by the authorities and by the Society

O impacto de variações na mortalidade por idade e causas sobre os ganhos na esperança de vida ao nascer em Santa Catarina, Brasil, nos anos 90 The impact of changes in age-related and cause-related mortality on life expectancy at birth in the State of Santa Catarina, Brazil, in the 1990s

O objetivo deste estudo foi analisar o impacto de variações na mortalidade por idade e causas sobre os ganhos na esperança de vida ao nascer, em Santa Catarina, Brasil, nos anos 90. Foram utilizados dados do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) para os triênios 1989/1990/1991 e 1998/1999/2000. Calculou-se taxas de mortalidade infantil e taxas específicas para indivíduos de 1 ano ou mais, por sexo e causas de morte. Aplicou-se, ainda, o método de Pollard, que desagregou as contribuições da mortalidade por causas e idades para a variação da esperança de vida ao nascer. Os grupos de idade que mais contribuíram para o aumento da esperança de vida ao nascer foram o de 0 a 1 ano e o de 70 anos e mais. As causas de morte que mais contribuíram para esse aumento foram as crônico-degenerativas, como circulatórias, nas idades acima de 35 anos, e as afecções neonatais, no primeiro ano de idade. Finalmente, merece atenção a elevada proporção de óbitos por causas mal definidas, o que indica que a verdadeira estrutura de causas de morte no estado é desconhecida.This study aimed to analyze the impact of changes in age-related and cause-related mortality on life expectancy at birth in the State of Santa Catarina, Brazil, in the 1990s. Data were obtained from the Mortality Information System (SIM) for the three-year periods 1989/1990/1991 and 1998/1999/2000. Infant mortality rates and specific mortality rates for individuals > 1 year of age were calculated by gender and cause of death. The Pollard method was used to disaggregate the contributions by mortality from different causes and in different ages to life expectancy at birth. The age groups that contributed the most to the increase in life expectancy at birth were 0-1 year and > 70 years. The causes of death that most contributed to this increase were chronic non-communicable diseases, such as cardiovascular diseases, in the age brackets above 35 years, and neonatal diseases in the < 1-year bracket. Finally, there were a high proportion of deaths from ill-defined causes, indicating that the true cause-related mortality structure in the State is still unknown

O impacto de variações na mortalidade por idade e causas sobre os ganhos na esperança de vida ao nascer em Santa Catarina, Brasil, nos anos 90

O objetivo deste estudo foi analisar o impacto de variações na mortalidade por idade e causas sobre os ganhos na esperança de vida ao nascer, em Santa Catarina, Brasil, nos anos 90. Foram utilizados dados do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) para os triênios 1989/1990/1991 e 1998/1999/2000. Calculou-se taxas de mortalidade infantil e taxas específicas para indivíduos de 1 ano ou mais, por sexo e causas de morte. Aplicou-se, ainda, o método de Pollard, que desagregou as contribuições da mortalidade por causas e idades para a variação da esperança de vida ao nascer. Os grupos de idade que mais contribuíram para o aumento da esperança de vida ao nascer foram o de 0 a 1 ano e o de 70 anos e mais. As causas de morte que mais contribuíram para esse aumento foram as crônico-degenerativas, como circulatórias, nas idades acima de 35 anos, e as afecções neonatais, no primeiro ano de idade. Finalmente, merece atenção a elevada proporção de óbitos por causas mal definidas, o que indica que a verdadeira estrutura de causas de morte no estado é desconhecida

Perfil dos hospitais gerais do Sistema Único de Saúde

OBJECTIVE: To characterize the organization of Brazilian general hospitals that provide services to the Unified Health System using indicators that describe the main dimensions of hospital care. METHODS: A 2015 cross-sectional observational study, comprising the range of general hospitals that serve the Unified Health System. We constructed the hospital indicators from two national administrative databases: the National Registry of Health Facilities and the Hospital Information System of the Unified Health System. The indicators include the main dimensions associated with hospital care: public-private mix, production, production factors, performance, quality, case-mix and geographic coverage. Latent class analysis of indicators with bootstrapping was used to identify hospital profiles. RESULTS: We identified three profiles, with hospital size being the variable with the highest degree of belonging. Small hospitals show low occupancy rates (21.36%) and high participation of hospitalizations that could have been solved with outpatient care, besides attending only medium complexity cases. They receive few non-residents, indicating that they are mainly dedicated to the local population. Medium-sized hospitals are more similar to small-sized ones: about 100% of the visits are of medium complexity, low occupancy rate (45.81%), high rate of hospitalizations for primary care sensitive conditions (17.10%) and relative importance in the healthcare provision of non-residents (26%). Large hospitals provide high complexity care, have an average occupancy rate of 64.73% and show greater geographical coverage. CONCLUSIONS: The indicators point to three hospital profiles, characterized mainly by the production scale. Small hospitals show low performance, suggesting the need to reorganize hospital care provision, especially at the municipal level. The set of proposed indicators includes the main dimensions of hospital care, providing a tool that can help to plan and continuously monitor the hospital network of the Unified Health System.OBJETIVO: Caracterizar a organização dos hospitais gerais brasileiros que prestam serviço ao Sistema Único de Saúde por meio de indicadores que descrevem as principais dimensões do cuidado hospitalar. MÉTODOS: Estudo observacional transversal para o ano de 2015, compreendendo o universo dos hospitais gerais que atendem o Sistema Único de Saúde. Os indicadores hospitalares foram construídos a partir de duas bases de dados administrativos nacionais: o Cadastro Nacional de Estabelecimento de Saúde e o Sistema de Informações Hospitalares do Sistema Único de Saúde. Os indicadores contemplam as principais dimensões associadas ao cuidado hospitalar: mix público-privado, produção, fatores de produção, desempenho, qualidade, case-mix e abrangência geográfica. A análise de classes latentes dos indicadores com implementação do bootstrapping foi utilizada para a identificação dos perfis hospitalares. RESULTADOS: Foram identificados três perfis, sendo porte hospitalar a variável com grau de pertencimento mais elevado. Os hospitais pequenos apresentam baixas taxas de ocupação (21,36%) e elevada participação de internações que poderiam ter sido solucionadas com cuidado ambulatorial, além de atenderem somente a média complexidade. Recebem poucos não residentes, indicando que estão dedicados praticamente à população local. Os hospitais de médio porte se assemelham mais aos de pequeno porte: cerca de 100% dos atendimentos são de média complexidade, baixa taxa de ocupação (45,81%), elevada taxa de internações por condições sensíveis à atenção primária (17,10%) e relativa importância no atendimento de não residentes (26%). Os hospitais grandes realizam os atendimentos de alta complexidade, têm taxa de ocupação média de 64,73% e apresentam maior abrangência geográfica. CONCLUSÕES: Os indicadores apontam três perfis de hospitais, caracterizados principalmente pela escala de produção. Os hospitais de pequeno porte apresentam baixa performance, sugerindo a necessidade de reorganização da oferta do cuidado hospitalar, principalmente no nível municipal. O conjunto dos indicadores propostos inclui as principais dimensões do cuidado hospitalar, fornecendo uma ferramenta que pode ser utilizada no planejamento e monitoramento contínuo da rede hospitalar do Sistema Único de Saúde