Análise de dados da saúde para melhorias em políticas públicas

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Data

2023-11-16

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Universidade Estadual Paulista (Unesp)

Resumo

O campo da saúde pública enfrenta desafios complexos. Questões de desigualdade na distribuição de médicos e alto deslocamento de pacientes para internações têm implicações profundas na eficiência e equidade do SUS (Sistema Único de Saúde). Este trabalho tem como objetivo investigar esses desafios críticos por meio de análises geoespaciais, gráficas e correlacionais. Visa-se avaliar a distribuição de médicos, o deslocamento de pacientes e a possível relação entre esses fatores. Além disso, busca-se fornecer uma base sólida para melhorar as políticas públicas de saúde no estado de São Paulo. O estudo empregou análises geoespaciais para mapear a distribuição de médicos, gráficos de dispersão para explorar relações entre variáveis-chave, como renda per capita e deslocamento de pacientes, e análises correlacionais com o método de Pearson para quantificar essas relações. As análises revelaram disparidades significativas na distribuição de médicos e desafios relacionados ao deslocamento de pacientes. Correlações importantes foram identificadas, mas a complexidade das variáveis sugere que há fatores adicionais a serem considerados.
The field of public health faces complex challenges. Issues of inequality in the distribution of physicians and the high displacement of patients for hospitalizations have profound implications for the efficiency and equity of the SUS (Unified Health System). This work aims to investigate these critical challenges through geospatial, graphical, and correlational analyses. It seeks to assess the distribution of doctors, patient displacement, and the potential relationship between these factors. Furthermore, it aims to provide a solid foundation for improving public health policies in the state of São Paulo. The study employed geospatial analyses to map the distribution of medics, scatter plots to explore relationships between key variables, such as per capita income and patient displacement, and Pearson correlation analyses to quantify these relationships. The analyses revealed significant disparities in physician distribution and challenges related to patient displacement. Important correlations were identified, but the complexity of the variables suggests that additional factors should be considered.

Descrição

Palavras-chave

Análise de dados, Geoespacial, Demografia, Saúde, Geospatial, Scatter plot, Public policies, Data analysis, Health, Correlational

Como citar

SOUZA, Nathan Del Grande. Análise de dados da saúde para melhorias em políticas públicas. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual Paulista (Unesp), Bauru, 2023.