POLÍTICAS PÚBLICAS: o caso do atendimento básico em DOSSIÊ · procuram explicar as condições...

Caderno CRH

ISSN: 0103-4979

[email protected]

Universidade Federal da Bahia

Brasil

da Gama Torres, Haroldo; Bichir, Renata

CONSEQÜÊNCIAS DA SEGREGAÇÃO RESIDENCIAL PARA AS POLÍTICAS PÚBLICAS: o caso do

atendimento básico em saúde em São Paulo

Caderno CRH, vol. 20, núm. 50, mayo-agosto, 2007, pp. 245-259

Universidade Federal da Bahia

Salvador, Brasil

Disponível em: http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=347632172005

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INTRODUÇÃO

Dialogando com algumas abordagens queprocuram explicar as condições diferenciadas deacesso a políticas públicas, este artigo desenvolveo argumento de que variáveis de diversas nature-zas – demográficas, institucionais, espaciais, rela-tivas ao associativismo, entre outras – devem serconsideradas nesse tipo de análise, de modo aconstruir um cenário mais completo das situaçõesde acesso a políticas públicas. Em especial, o arti-go procura avaliar as conseqüências da segregaçãoresidencial, ou seja, da concentração espacial decertos grupos sociais, para as condições de acessoda população mais pobre do município de SãoPaulo à política de saúde, focalizando, especial-mente, o atendimento básico de saúde.

Para tanto, o artigo baseia-se em um survey

realizado pelo Centro de Estudos da Metrópole

(CEM-CEBRAP) em novembro de 2004, que ser-viu como instrumento para a avaliação dessa polí-tica.2 O survey foi aplicado aos 40% mais pobresda população de São Paulo, de forma a distinguirsituações de pobreza nas diferentes macro-regiõesda cidade3 e, assim, considerar o fenômeno da se-gregação. Esse survey teve como objetivo verifi-car diversos aspectos das condições de vida dapopulação pobre, destacando as condições de aces-so a políticas públicas de educação, saúde, trans-ferência de renda e infra-estrutura urbana. Os de-talhes metodológicos sobre este survey são apre-sentados no Anexo I.

Assim, este artigo divide-se em cinco par-tes, incluindo a introdução. Na segunda seção, éapresentada uma discussão a respeito das diferen-tes abordagens explicativas para o acesso a políti-cas públicas. Com base nos dados fornecidos pelosurvey, são apresentados, na terceira seção, os ní-

CONSEQÜÊNCIAS DA SEGREGAÇÃO RESIDENCIAL PARA ASPOLÍTICAS PÚBLICAS: o caso do atendimento básico em

saúde em São Paulo1

Haroldo da Gama Torres*

Renata Bichir**

2 Esse projeto teve o apoio do IPEA. Ver Figueiredo et al,2005.

3 O próprio recorte espacial do survey considerou a dimen-são da segregação, uma vez que foram aplicados questio-nários em áreas de classe alta, média e baixa. Ver Anexo I.

* Doutor em Ciências Sociais pela Universidade de Cam-pinas. CEBRAP – R. Morgado de Mateus, 615 (VilaMariana) – São Paulo-SP – Brasil. Cep: [email protected]

**Doutoranda em Ciência Política do IUPERJ. Pesquisado-ra do Centro de Estudos da Metrópole do [email protected]

1 Este trabalho foi apresentado preliminarmente no 5ºENCONTRO DA ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE CI-ÊNCIA POLÍTICA–ABCP, em Belo Horizonte, em julhode 2006, na ST06 – Políticas Públicas.

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veis de cobertura observados no caso dos atendi-mentos básicos de saúde entre a população maispobre. Considerando os elevados níveis de cober-tura observados, foi construído um indicador maisexigente de acesso, apresentado na terceira seção.A quarta seção apresenta um modelo multivariadode análise – a árvore de CHAID –, com base nesseindicador sintético apresentado e em variáveisexplicativas que procuraram cobrir as diferentesvertentes apresentadas na segunda seção. Por fim,são apresentadas as considerações finais, que des-tacam a complexidade envolvida no entendimen-to dos condicionantes do acesso da população maispobre do município de São Paulo ao atendimentobásico de saúde.

PRINCIPAIS ABORDAGENS PARA O ACESSOA POLÍTICAS PÚBLICAS

Antes de apresentar os dados relativos àcobertura do atendimento básico de saúde, é im-portante discutir, de forma breve, os principaiselementos explicativos presentes no debate atual.A partir de um levantamento parcial da literaturabrasileira sobre economia, sociologia, demografiae ciência política, visando a identificar os princi-pais argumentos utilizados para explicar ou negar oacesso dos grupos de baixa renda às políticas pú-blicas, identificamos quatro linhas interpretativas,que são aqui discriminadas para fins analíticos. Essadivisão não deve ser encarada de forma rígida, umavez que alguns dos autores mencionados combi-nam, em sua interpretação, argumentos oriundosde mais de uma linha interpretativa.

Em uma primeira linha de interpretação, commaior influência na economia e na demografia, oacesso a serviços está associado às característicasdos indivíduos e das famílias, destacando-se, espe-cialmente, suas características socioeconômicas.Essa abordagem considera que, além da renda, fa-tores como escolaridade dos indivíduos, escolari-dade dos pais, idade e sexo seriam importanteselementos na explicação do nível de acesso a ser-viços públicos, uma vez que condicionariam, por

exemplo, o grau de conhecimento individual a res-peito da existência e das formas de acesso, o queafetaria o comportamento desses agentes, por meiode diversos mecanismos. Essas explicações estãopresentes com freqüência, por exemplo, nos estu-dos que analisam as condições de acesso às políti-cas de educação e também em análises que visama explicar os diferenciais no nível educacional dascrianças de baixa renda (Barros et al. 2001;Menezes-Filho; Pazello, 2005).

Uma segunda linha de interpretação desta-ca as possíveis lógicas e interesses que o Estado(ou segmentos de sua burocracia) teria, ao fornecerou não serviços às camadas mais pobres da popu-lação. Trata-se de uma abordagem que se desdobraem diferentes vertentes explicativas e alternativas.Em uma primeira vertente, de inspiração marxis-ta, presente especialmente no debate brasileiro dasdécadas de 1970 e 1980, as áreas periféricas eramcaracterizadas como locais desprovidos de inves-timentos públicos, marcados por precariedadesextremas e pela ausência do Estado, relacionando-se esse fenômeno à lógica de reprodução do capi-tal (Kowarick, 1979).

Criticando essas explicações macroestruturais,começaram a surgir, na década de 1990, explicaçõesque destacavam a presença de investimentos estataisnas áreas periféricas desde o final da década de 1970e que buscavam entender os condicionantes dessaatuação estatal (Watson, 1992; Marques, 2000;Bueno, 2000).4 É parte desse conjunto de explica-ções, por exemplo, o modelo da relação entre in-vestimentos públicos e ciclos eleitorais (Fizson,1990; Ames, 1995), segundo o qual os investimen-tos públicos – especialmente aqueles destinadospara as áreas mais pobres – seriam maiores nosperíodos anteriores às eleições, de modo a gera-rem retornos políticos (especialmente reeleição).

Outras explicações, relacionadas à lógicaburocrática e à inércia do setor público, tambémintegram esse conjunto de estudos, embora tenham

4 Esses estudos contribuíram para destacar que as perife-rias não eram marcadas por um completo vazioinstitucional, mas ressaltavam que esses investimen-tos públicos não eram suficientes para reverter o padrãogeral de privilégio de áreas centrais.

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sido mais utilizadas para elucidar por que os po-bres passaram a ter acesso a determinadas políti-cas, e não para interpretar a heterogeneidade deacesso entre os pobres. Nesse contexto, insere-se,por exemplo, a tese da “seletividade hierárquica”das políticas, que destaca a influência da culturatécnica da burocracia de certos setores de políticassobre a implementação das mesmas, fazendo comque elas sejam expandidas prioritariamente paraas áreas mais ricas das cidades e, posteriormente,para as áreas mais periféricas (Marques, 2000).

Um terceiro eixo interpretativo diz respeitoao papel dos movimentos sociais e sua influênciasobre a oferta de serviços públicos (Jacobi, 1989;Sader, 1988; Gohn, 1991). Ou seja, as políticassociais seriam expandidas para as regiões maispobres da cidade, após a pressão de grupos soci-ais organizados que, dessa forma, contribuiriampara alterar a direção dos investimentos estatais.Segundo Marques (2003), essas explicações confi-gurariam um “modelo do conflito”, mas poderiamser também interpretadas dentro de uma aborda-gem que associa o acesso a serviços públicos aopapel de grupos de interesse.

Uma variação dessa terceira abordagemenfatiza a importância dos grupos de parentesco,o pertencimento a associações comunitárias e osvínculos com instituições religiosas ou laicas, comoelementos que influenciam o acesso a serviçospúblicos, especialmente no âmbito de comunida-des carentes (Gurza Lavalle; Castello, 2004;Almeida; D’Andrea, 2004). Esses autores destacamainda o papel desempenhado pelas práticasassociativas – especialmente religiosas – na atenu-ação dos efeitos da exclusão, especialmente no casoda inserção no mercado de trabalho. Essa literatu-ra faz parte do universo interpretativo das teoriassobre capital social, embora o tema possa se des-dobrar em diferentes recortes analíticos (Putnam,2000). Essa dimensão da importância das redesde relações está presente na literatura desde a des-crição dos processos de produção dos loteamentosperiféricos das décadas de 60 e 70 (Santos, 1985).

Finalmente, a quarta vertente explicativadestaca o papel da segregação residencial, ou seja,

da concentração espacial de certos grupos sociais,no acesso a serviços públicos. Para esses autores(tais como Villaça, 2000; Marques; Torres, 2005),não se trata apenas de reafirmar a existência dediferenciais socioeconômicos no espaço, mas dedefender a existência de uma dimensão espacialque interfere no funcionamento das políticas pú-blicas. A residência em locais altamente segrega-dos teria como principais conseqüências o isola-mento em relação às redes sociais e econômicasmais relevantes e a exposição a diversas condiçõesde risco, que gera uma série de “externalidadesnegativas” com efeitos significativos sobre os cir-cuitos de reprodução da pobreza (Torres, 2004).Essas análises indicam, por exemplo, que indiví-duos de condições sociais idênticas, mas localiza-dos em regiões distintas da cidade, tendem a teracessos bastante diferenciados a serviços, bemcomo ao mercado de trabalho (Torres, et al. 2005;Durlauf, 2001; Brooks-Gunn; Duncan, 1997).

Cabe ainda mencionar uma abordagem, pou-co presente na literatura brasileira, que não podeser facilmente identificada com nenhuma dessasmatrizes interpretativas, pois busca integrar váriasdessas perspectivas. Essa linha de interpretaçãodestaca o papel desempenhado pelas chamadas“estruturas de oportunidades”, configuradas emcada comunidade (proporcionadas pelo mercado,pelo Estado e pela própria comunidade), que po-dem facilitar ou constranger o acesso a políticaspúblicas, além de contribuírem para processos dereversão ou reprodução das condições de pobreza(Kaztman; Filgueira, 1999). Também faz parte des-sa vertente explicativa uma noção desenvolvida ini-cialmente por Moser (1998), que destaca os ativos

possuídos pelas populações mais pobres – comosua malha de relações sociais, os tipos de trabalhosque desenvolvem no âmbito doméstico, suas pos-ses materiais, etc. – que devem ser bem“gerenciados”, para que não se tornem vulneráveis.

Como apresentado acima, fica claro que ainterpretação dos diferentes graus de acesso dosmais pobres a políticas públicas não é trivial, sen-do, ao contrário, objeto de um complexo debate.Os dados obtidos por meio do survey permitem

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testar alguns desses argumentos no caso do aces-so do acesso à política de saúde, como será apre-sentado. A seguir são apresentados os níveis decobertura do atendimento básico de saúde.

NÍVEIS DE COBERTURA DO ATENDIMENTOBÁSICO DE SAÚDE

Optamos por avaliar, no survey, as condi-ções de atendimento básico de saúde que estãosendo oferecidas à população, ou seja, os atendi-mentos de rotina que são oferecidos nos postos desaúde e mesmo em hospitais, por meio de consul-tas básicas. Sendo assim, foram excluídos proce-dimentos mais complexos ou de emergência, quesabidamente tendem a ter uma distribuição espa-cial mais concentrada. Nesse caso, a população to-tal analisada refere-se aos domicílios pobres que ti-veram algum membro procurando atendimento desaúde no último ano, em posto de saúde ou emhospital que não pronto socorro. Foram avaliadosdiversos aspectos, tais como os tipos de locais queforam procurados para atendimento de saúde, otempo de espera para obtenção de atendimento, adistância percorrida para obtenção desse atendimen-to, as dificuldades observadas e a necessidade deajuda de terceiros, além da avaliação dos serviços.

Em primeiro lugar, os dados do survey indi-cam que, em 91,0% dos domicílios mais pobres domunicípio, algum dos membros da família teve deprocurar algum tipo de atendimento de saúde derotina no último ano, número bastante expressivo,sendo que, em 49,5% dos casos, o atendimento ti-nha ocorrido há até um mês antes da pesquisa (no-vembro de 2004). Também nesse caso, observa-seum elevado nível de cobertura do sistema públicomunicipal de saúde. Dentre aqueles que declara-ram ter membros da família buscando atendimentode rotina no último ano, 57,2% procuraram postosde saúde e 16,0% hospitais. Isso também indica osucesso da hierarquização do sistema, que prevêatendimentos básicos em postos de saúde, e tam-bém o fato de que as famílias mais pobres recorremde forma significativa aos serviços públicos.

Analisando essa informação por tipo de re-gião, verifica-se que as pessoas residentes em áre-as periféricas recorrem bem mais aos postos desaúde públicos e menos a hospitais públicos:60,2% das pessoas nas áreas periféricas recorrema postos de saúde, contra 47,2% nas áreas cen-trais. Esses dados são consistentes com a própriadistribuição espacial dos equipamentos de saúde,uma vez que os hospitais tendem a estar concen-trados nas áreas centrais do município.5

Após a seleção daqueles que recorreram apostos de saúde ou a hospitais públicos para aten-dimento de rotina, foram verificados outros aspec-tos que permitem caracterizar as condições de aten-dimento oferecidas. Em primeiro lugar, avaliou-seo tempo de espera para o atendimento, diferenci-ando-se as situações em que houve marcação deconsulta daquelas em que não houve, sendo que,em 71,6% dos casos, houve agendamento da con-sulta. Nas situações de atendimento com consultamarcada, o tempo médio de espera foi de 39 dias,e a mediana foi de 30 dias, sendo que a variação ébastante grande, de um dia a um ano. Esse tempomédio de espera é significativamente mais elevadopara aqueles que moram em áreas periféricas e emáreas de favela, indicando a relevância dessas va-riáveis territoriais. De acordo com o esperado, otempo de espera é significativamente maior no casode consulta marcada em hospital (56 dias em mé-dia) do que no caso de consultas marcadas empostos de saúde (média de 36 dias).

Nas situações sem marcação de consulta, otempo médio de espera foi de aproximadamente 1hora, atingindo um máximo de 12 horas. Nessecaso, é interessante notar que não há diferenciaispor região, conforme as tendências usualmenteesperadas – uma vez que, nas áreas centrais, aspessoas esperam mais do que nas áreas periféri-cas. Porém o fato de o domicílio estar localizadoem área de favela6 aumenta o tempo de espera para

5 É importante observar que uma completa avaliação dascondições de acesso aos serviços de saúde pública derotina deveria envolver a análise das condições da ofertadesses serviços, o que não pôde ser captado por meiodos dados do survey e foge ao escopo deste artigo.

6 Por meio de ferramentas de geoprocessamento, todos osquestionários do survey foram endereçados por meio do

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a consulta sem agendamento, que passa para1h20min. Novamente, de acordo com o esperado,o tempo de espera para atendimento em hospital émuito maior do que o tempo de espera para aten-dimento em posto de saúde: 2 horas em médianos hospitais, contra 40´ minutos em média nospostos de saúde.

Considerando a distância percorrida paraobtenção de atendimento, verifica-se que as pesso-as tiveram de se deslocar, em média, 738 metros,deslocamento pequeno, que está relacionado à in-formação de que a maioria das pessoas recorreu aoposto de saúde mais próximo de suas casas. O des-locamento máximo observado foi de 6 km. De acor-do com o esperado, o deslocamento médio é maiorno caso daqueles que foram a hospitais públicos,ao invés de postos de saúde: quem busca atendi-mento em hospital tende a percorrer em média 1km,enquanto aqueles que buscam atendimento em postode saúde percorrem em média 700m.7

Atentando para as maiores dificuldadesobservadas na obtenção de atendimento de saúde,destaca-se, em primeiro lugar, a dificuldade ou ademora na marcação das consultas, seguida pelademora no atendimento. A Tabela 1 apresenta es-sas informações. Esses resultados reforçam a rele-vância do indicador sintético de acesso adotado,como será demonstrado.

Considerando a distinção entre os locais deatendimento, observa-se que, no caso dos atendi-mentos realizados em postos de saúde, a maiordificuldade percebida é a demora para a marcaçãode consulta. No caso daqueles que recorreram ahospitais, a demora na marcação de consultas tam-bém é o maior problema percebido, porém desta-ca-se, em segundo lugar, a distância do local de

atendimento, o que é condizente com a maior con-centração espacial dos hospitais. Nas áreas de classebaixa e também nas áreas de favela, os principaisproblemas apontados são as dificuldades na mar-cação de consulta e a falta de médicos.

Analisando os mecanismos utilizados pelapopulação para a obtenção de atendimento, verifica-se que a grande maioria das pessoas (83,2%) nãoprecisou de ajuda de ninguém no momento de bus-car atendimento de saúde, um dado bastante positi-vo, pois revela que conseguem acessar o sistema semter de passar por intermediários. E, quando tiveramde recorrer à ajuda de alguém, foi a algum agente desaúde, o que indica que, mesmo quando ocorre aju-da, ela é “institucionalizada”. Analisando essa infor-mação por tipo de região, nota-se que aqueles queresidem em áreas periféricas tenderam a recorrer maisà ajuda de alguém do que os habitantes da área cen-tral: 19% contra 9,4%, sendo que os residentes emáreas de classe baixa recorrem mais à ajuda de pa-rentes e vizinhos do que os habitantes das áreas dasclasses média e alta. Não há diferenças significativasde acordo com o local de atendimento.

Assim, de maneira geral é possível dizer queo acesso ao atendimento básico de saúde apresen-

CEP. Desse modo, foi possível associar os dados obtidoscom informações oriundas de outras fontes, nesse caso,com dados provenientes da base de favelas desenvolvidapelo CEM (Marques; Torres; Saraiva, 2003).

7 Devido a dificuldades enfrentadas pela população naestimação de distância através dos parâmetroscomumente utilizados (metros ou quilômetros), opta-mos por estimar as informações relativas à distância pormeio de quarteirões. De modo a fazer as devidas conver-sões, considerou-se que um quarteirão eqüivale a apro-ximadamente 100 metros e que 1km é equivalente aaproximadamente dez quarteirões. Esse procedimentomostrou-se de grande utilidade na aplicação do survey.

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ta cobertura razoável, mesmo entre a populaçãomais pobre do município, e também se encontrainstitucionalizado. Esse cenário nos levou à cons-trução de um indicador mais exigente de acesso,como explicado a seguir.

Indicador sintético

O indicador sintético foi construído, visan-do a qualificar as condições de acesso à política desaúde pública. Na construção desse indicador,optou-se por avaliar a “espera para obtenção de

uma consulta”, uma vez que essa foi a principaldificuldade apontada pelos entrevistados (ver Ta-bela 1). Assim, foram diferenciadas as situaçõesem que houve agendamento prévio (maioria dassituações) e aquelas em que o atendimento não foiagendado (foi realizado no mesmo dia), de modo acompor um indicador final que sintetizasse essasduas informações.

Quando a consulta foi agendada previamen-te, os valores do indicador são: 1 para mais de 30dias, 0,5 para 16 a 30 dias e 0 para até 15 dias, ouseja, quanto menor o valor do índice, menor o tem-po de espera. No caso de não ter ocorrido oagendamento prévio, considerou-se o valor 1 paramais de uma hora de espera para ser atendido e 0para menos de uma hora. Todos esses cortes fo-ram estabelecidos a partir da análise das distribui-ções estatísticas dessas variáveis. A variável finalutilizada no modelo multivariado representa amédia para o tempo de espera para atendimentode saúde de rotina, sendo que quanto maiores osvalores desse indicador, maior o tempo de espera

para o atendimento (considerando-se consultasagendadas e não agendadas de forma agregada).

A Tabela 2 apresenta a distribuição desseindicador sintético de tempo de espera por tipo deregião. Nota-se que, nas áreas periféricas, o tempode espera para a consulta de saúde tende a sermaior que no caso das áreas centrais.

Também possível observar, de acordo coma Tabela 3, que a espera é maior no caso de atendi-mentos básicos de saúde ocorridos em hospital,seguindo o sentido geral dos indicadores desagre-gados por consulta “agendada” e “não agendada”,apresentados anteriormente.

Contudo verifica-se que a variabilidade dosescores de tempo médio de espera é baixa, o quenovamente aponta para a quase universalização doacesso ao atendimento básico de saúde, mesmoentre a população mais pobre do município. Es-ses resultados são aprofundados no modelo apre-sentado a seguir.

O modelo de análise

Nesta seção, apresentamos o modelo de aná-lise elaborado para associar diferentes variáveisexplicativas para o acesso das camadas mais po-bres do município de São Paulo à saúde. Essemodelo é baseado na chamada “árvore de CHAID”e é bastante útil em análises exploratórias, quandoas associações entre as variáveis de interesse nãosão bem conhecidas, permitindo detectarinterações de modo mais fácil do que no caso deuma regressão. Uma interessante aplicação dométodo é a análise dos principais condicionantes

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do acesso a políticas públicas, conforme utilizadoem Figueiredo et al. (2005). Para maiores informa-ções sobre essa metodologia, consultar o Anexo II.

A Tabela 4, abaixo, apresenta as variáveisexplicativas testadas no modelo.

Embora não seja possível resumir nessasvariáveis todos os fatores explicativos menciona-dos na segunda seção deste artigo, foi consideradoum amplo espectro de temas consistentes com as

hipóteses relacionadas à segregação residencial, àparticipação social, ao tipo de equipamento públi-co, ao comportamento político e às característicasindividuais.8 No caso de variáveis institucionais,referentes à natureza dos serviços oferecidos, foitestado o impacto da diferenciação entre atendi-mento em postos de saúde ou em hospitais públi-cos. Variáveis relativas à preferência partidária eao associativismo foram consideradas como próxis

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yevrusodsoiránoitseuqsodotnemaçeredneonsamelborpaodiveD.yevrusodsodadsomoc)3002,aviaraS;serroT;seuqraMrev(MEColepoiarmuedortnedsodazilacolsoilícimodsoraredisnocropes-uotpo,)sodatsivertnesoilícimodsodPEConesabmocetnemosodazilaeriofeuq(

.alevafedsaerásadm001ed4 %0,8eTPoaaitapmismararalced%1,72siauqsod,%0,95ediofoditrapmuglaropaicnêreferpuoralcedeuqsaossepedlautnecrepO

.sodagergamarof,aicnêreferpedoãçaralcedaxiabàodived,siamedsO.BDSPoaaitapmismararalced

8 Os questionários foram aplicados somente aos responsá-veis pelo domicílio, do sexo masculino ou feminino, queforneceram informações sobre outros membros da famí-lia, quando necessário. Assim, as variáveis individuais tes-tadas referem-se às características dos chefes de domicílio.

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do grau de acesso a informações e pertencimento adiversos tipos de redes disponíveis para a popu-lação de mais baixa renda do município.

Como variável dependente do modelo, foiutilizado o indicador sintético de tempo de esperapara atendimento básico de saúde, já apresenta-do. O modelo de acesso elaborado, no caso desseindicador, é apresentado na Figura 1, a seguir.

Quando consideramos os resultados domodelo, podemos observar, em primeiro lugar, arelevância da região de residência: o grupo de fa-

mílias que reside na região central do municípioespera menos tempo para ser atendido. Ou seja, adimensão territorial é aquela que tem maior rele-vância na diferenciação das condições de acesso aessa política, resultado condizente com várias pes-quisas realizadas no âmbito do Centro de Estudosda Metrópole (Marques; Torres, 2005; Figueiredoet al, 2005).

Dentre o grupo de moradores da área cen-tral, aqueles que recorreram ao atendimento empostos de saúde foram atendidos em menos tem-

N= 1.195.029

Região de Residência

Periférica ou Intermediária Central

Participação pelo menos anual em algum tipo de associação Tipo de Estabelecimento

Não Sim Hospital Posto de Saúde

Preferência 2,53% 4,50%

por partido políticoEscolaridade do Responsável/Cônjuge

Sim Não Fund. incompleto Pelo menos fundamental

9,40% 24,07% 18,92%Localização do domicílio em favela

Não Sim

22,68% 17,90%

Escore médio

0,42

Escore médio

0,45

Escore médio

0,55

Escore médio

0,49

Escore médio

0,48

Escore médio

0,49

Escore médio

0,37

Escore médio

0,39

Escore médio

0,49

Escore médio

0,43

Escore médio

0,57

Escore médio

0,43

Escore médio

0,6

Figura 1 - Modelo CHAID para o indicador presteza no atendimento básico de saúde

Fonte: CEM-Cebrap. Survey de acesso da população mais pobre de São Paulo a serviços públicos. Nov. 2004.Nota: Nível de Significância de 5%.

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po, o que provavelmente pode ser explicado pelamenor demanda por atendimento nessa região,especialmente se considerarmos que a concentra-ção de pobres (e de habitantes em geral) é menornessas áreas, fazendo com que a pressão sobre osistema de saúde seja menor, e as “respostas” se-jam mais rápidas. Esse resultado pode indicar tam-bém que os médicos permanecem menos temponos postos de saúde das áreas periféricas, confor-me queixa dos próprios entrevistados. Esse tem-po de permanência mais reduzido tem o mesmoefeito de aumento da pressão de demanda sobreos serviços nessas áreas.

Nas áreas periféricas e intermediárias, ondeo tempo de espera para atendimento de saúde émaior, observa-se que a participação pelo menosanual em algum tipo de associação civil que nãoreligiosa é uma variável relevante: famílias cujosmembros participam de associações esperam me-nos para serem atendidas, provavelmente devidoa efeitos de rede (maior acesso a informações sobreo funcionamento do sistema, maior contato compessoas que podem facilitar o acesso, etc.). Entreas famílias que participam de alguma associação, otempo de espera é menor para aqueles que têmmaior escolaridade (pelo menos ensino fundamen-tal completo) – o que novamente pode estar indi-

cando maior acesso a informações sobre o funcio-namento do sistema de saúde e sobre mecanismosde acesso – do que para aqueles que têm menosescolaridade. Entre os que têm menor escolarida-de, aqueles que residem em favelas têm condiçõesde acesso ainda piores (esperam mais para serematendidos). Entre aqueles que não participam denenhuma associação não religiosa, o acesso é me-lhor para as famílias que declararam ter preferên-cia por algum partido político, novamente poden-do indicar efeitos de rede sobre as condições dife-renciais de acesso. Esses resultados são sistemati-zados na Tabela 5.

Resumindo, pode-se dizer que oscondicionantes do acesso ao atendimento básico desaúde são bastante diversos, sendo destacada a re-levância da dimensão territorial, além da dimensãoinstitucional – no caso, a diferenciação entre aten-dimentos que ocorrem em hospitais e atendimen-tos em postos de saúde. As melhores condições deacesso são observadas no caso de famílias que resi-dem na área central e que recorrem a postos de saú-de, e também entre as famílias que residem em áre-as periféricas ou intermediárias e participam de as-sociações, além de seus membros possuírem ensi-no fundamental completo – esses grupos são osque obtêm atendimento de saúde de forma mais

.otnemidnetaaraparepseedopmetedrodacidnioarapossecaedoledomodomuseR-5alebaT4002,oluaPoãSedoipícinuM

oãçautiSedoidémerocsE

ossecaanopurgadacedoãçapicitraP

)%(adasiuqsepoãçalupop

mes,airáidemretniuoaciréfirepoãigermeetnediserailímaF.acitílopaicnêreferpmeseseõçaicossameoãçapicitrap

6,0 70,42

moc,airáidemretniuoaciréfirepoãigermeetnediserailímaFeotelpmocnilatnemadnuf,seõçaicossameoãçapicitrap

.alevafedaerámeadazilacol75,0 09,71

latipsohauerrocereuq,lartnecaeráanetnediserailímaF 94,0 35,2

mes,airáidemretniuoaciréfirepoãigermeetnediserailímaFacitílopaicnêreferpmoceseõçaicossameoãçapicitrap

34,0 04,9

moc,airáidemretniuoaciréfirepoãigermeetnediserailímaFoãneotelpmocnilatnemadnuf,avitaicossaoãçapicitrap

.alevafedaerámeadazilacol34,0 86,22

edotsopauerrocereuqlartnecaeráanetnediserailímaF.edúas

93,0 05,4

sojuc,airáidemretniuoaciréfirepoãigermeetnediserailímaFsonemolepmeussopeseõçaicossaedmapicitrapsievásnopser

.otelpmoclatnemadnuf73,0 29,81

.epobI/parbeC-MEC:etnoF yevruS .4002.voN.socilbúpsoçivresaoluaPoãSederbopsiamoãçalupopadossecaed

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rápida. No extremo oposto, com as piores condi-ções de acesso, estão as famílias que residem emáreas periféricas e cujos membros não declaram pre-ferência partidária e nem participam de associações.

CONSIDERAÇÕES FINAIS

Em primeiro lugar, destacam-se os elevadosníveis de coberturas do sistema básico de saúdepública, mesmo entre a população mais pobre domunicípio de São Paulo e também ainstitucionalização dos mecanismos de acesso. Essecenário aponta para a necessidade de construçãode indicadores mais exigentes, que consigam cap-tar dimensões qualitativas de acesso para além dacobertura das políticas.

Entretanto, quando analisamos o modelomultivariado elaborado com base no indicador sin-tético de tempo de espera para obtenção de consul-ta básica de saúde, verificamos a grande complexi-dade das condições de acesso, uma vez que variá-veis mobilizadas por distintas matrizes teóricasmostraram-se relevantes na explicação dos diferen-tes níveis de acesso.

Foi demonstrado que as variáveis territoriaisinduzem as maiores variações no acesso a servi-ços básicos de saúde, sendo que áreas centrais ten-dem a ter melhores condições de acesso. Por umlado, esse resultado relaciona-se com as diferentesdinâmicas demográficas que ocorrem nesses espa-ços: nas áreas centrais, há menor demanda pelosserviços básicos de saúde, uma vez que há decrés-cimo populacional nessas áreas, e a população temmaior idade média; nas áreas periféricas, a pres-são sobre o sistema é muito maior. Além disso,por outro lado, é possível observar certa concen-tração de equipamentos de saúde maisespecializados nas áreas mais centrais do municí-pio (CEM-CEBRAP/SAS-PMSP, 2004), o que trazimpactos significativos para as condições de aces-so dos moradores de áreas periféricas.

Ainda no caso das variáveis territoriais,destaca-se o impacto negativo da localização dosdomicílios em áreas de favela, sobretudo porque

parecem refletir efeitos da pressão demográfica so-bre os equipamentos de saúde, derivados da dinâ-mica populacional local e do tempo de permanên-cia dos médicos na unidade de serviço. Tal efeito éparticularmente importante em áreas de maior pres-são da demanda, como as áreas periféricas.

Em segundo lugar, no caso das áreas cen-trais, o modelo destacou uma dimensãoinstitucional, qual seja o tipo de unidade de servi-ço acessado, posto de saúde ou hospital, sendoque o tempo de espera tende a ser menor no casodos atendimentos ocorridos em postos de saúde.Esse resultado é condizente com a hierarquizaçãodo sistema público de saúde.

Foram observados ainda impactos signifi-cativos, derivados tanto de variáveis de participa-ção associativa, quanto no caso de preferência po-lítica. O papel tanto da participação associativa,quanto da preferência partidária no acesso a servi-ços pode ser interpretado como efeitos de redes derelações sociais que facilitam o acesso a informa-ções sobre o programa em questão e sobre meca-nismos de obtenção dos serviços.

Variáveis individuais, relativas aos atribu-tos das famílias, não se mostraram significantes nadiferenciação das condições de acesso a serviçosbásicos de saúde, à exceção da variável de escola-ridade, que apresentou impacto limitado. Isso nãosignifica que essas variáveis não tenham relevân-cia no caso de outras políticas. Além disso, devi-do ao próprio recorte do survey – aplicado somen-te àqueles com renda familiar inferior a R$1.100,00,controlando-se sexo e idade dos responsáveis se-gundo cotas – o efeito das variáveis individuaissobre os diferenciais de acesso foi minimizado.

Todos esses resultados apontam para a com-plexidade dos fenômenos envolvidos na caracteri-zação dos diferenciais de acesso da população maispobre do município e para a necessidade de umolhar cuidadoso para as dinâmicas envolvidas noacesso à política de saúde.

(Recebido para publicação em setembro de 2006)(Aceito em agosto de 2007)

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ANEXO I - SURVEY

Com o objetivo de investigar diversos as-pectos das condições de vida da população maispobre do município de São Paulo, destacando es-pecialmente as condições de acesso a políticaspúblicas, além de aspectos relacionados à inser-ção dessa população no mercado de trabalho, bemcomo seu comportamento político e sua participa-ção na vida associativa, o Centro de Estudos daMetrópole (CEM-CEBRAP/CEPID-FAPESP) reali-zou, em parceria com o IBOPE, um survey entre os40% mais pobres do município. O questionárioaplicado incluiu questões detalhadas para cobrircada um desses aspectos. Essas informações con-tribuem para entender como as políticas públicaschegam à ponta, ou seja, nas camadas menosfavorecidas da população, e não poderiam ser ob-tidas de maneira tão detalhada por meio de outrasmetodologias.

O survey realizado é representativo da po-pulação de baixa renda residente em diferentes ti-pos de áreas do município de São Paulo. Comopopulação de baixa renda, consideramos os 40%mais pobres da população residente no municípiode São Paulo, o que correspondeu, em valores denovembro de 2004, à população com renda famili-ar de no máximo R$1.100.9 Esse corte nos 40%mais pobres permitiu a análise de uma variedadede situações de pobreza, o que contribui para adelimitação de um panorama mais rico para a aná-lise dos diferenciais de acesso a políticas públi-cas, para além da dimensão da renda.

Além disso, essa amostra permitiu captar adimensão espacial da pobreza, importante aspectoa ser considerado em uma cidade como São Paulo,marcada por significativa segregação residencialentre grupos sociais. O município de São Paulofoi dividido em três regiões, definidas com basena caracterização da composição social das cha-madas áreas ponderação do Censo Demográfico de

2000.10 Os três tipos de área considerados foram:áreas predominantemente habitadas por pobres,de agora em diante denominadas “macro-regiãoperiférica”, áreas de classe média (“macro-regiãointermediária”) e áreas habitadas predominante-mente pela classe alta (“macro-região central”).11

Essas denominações estão relacionadas à leiturada distribuição geográfica dessas áreas, conformeapresentado no Mapa 1. Na Tabela 1, apresenta-mos a renda familiar per capita média de cada tipode macro-região.

9 Esse corte relativo aos 40% mais pobres foi realizadocom base nos dados da Pesquisa Nacional por Amostrade Domicílios (PNAD) 2002, e os valores foramatualizados para novembro de 2004, data de realizaçãodo survey.

10 As áreas de ponderação são unidades geográficas forma-das por agrupamentos mutuamente exclusivos de seto-res censitários. Essas unidades são utilizadas para a apli-cação dos questionários da Amostra do Censo do CensoDemográfico do IBGE, que são aplicados a 10% da popu-lação.

11 Essas áreas foram delimitadas a partir de uma análise declusters, que teve como principais variáveis a renda do-miciliar média e os padrões de votação observados emcada uma dessas áreas. Para maiores detalhes dessa aná-lise fatorial, ver Marques e Torres, 2005. Pesquisa sobredistribuição de votos na cidade mostrou também umpadrão diferenciado para cada uma dessas regiões. Paramaiores informações, ver Figueiredo et al, 2002.

odnugesatipacreprailicimodadneR-1alebaT0002,oluaPoãSedoipícinuM.seõiger-orcam

seõiger-orcaM

railicimodadneR)$R(atipacrep

reprailicimodadneR)MS(atipac

aidéMoivseDoãrdap

aidéMoivseDoãrdap

lartneC 62,11 39,4 51,007.1 46,347

airáidemretnI 89,3 38,1 73,106 88,672

aciréfireP 31,2 49,0 27,123 83,241

latoT 26,4 92,4 92,796 33,846

.EGBI,0002ocifárgomeDosneCodartsomAadsodadorciM:etnoF.0002edohlujedserolaV:atoN

Em cada uma dessas áreas, foi selecionadauma amostra em dois estágios. No primeiro está-gio, foram sorteadas áreas de ponderação com pro-babilidade proporcional ao número de domicíli-os; no segundo, foram selecionados domicíliosdentro de cada uma das áreas de ponderaçãosorteadas. O tamanho da amostra foi definido em1.500 entrevistas, com 500 domicílios sorteadosem cada um dos três tipos de macro-região, sendorealizada uma amostragem por cotas, consideran-do-se posição no domicílio (chefe ou cônjuge do

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sexo masculino – 50% – e chefe ou cônjuge dosexo feminino, com 50% dos questionários), idade(30% dos questionários aplicados a pessoas de 18a 29 anos; 45% a pessoas entre 30 e 49 anos e 25%a pessoas com 50 anos ou mais) e renda familiarper capita (com 40% dos questionários aplicados apessoas com renda entre 0 e 519 reais e 60% a

pessoas com renda entre 520 e 1.100 reais).12

Somente chefes de domicílio ou cônjugesforam entrevistados, e eles forneceram informa-ções sobre outros membros da família, quando ne-cessário. Assim chefes ou cônjuges do municípiode São Paulo constituem o chamado universo dapesquisa. Além disso, foi estabelecido que seriam

12 Essas cotas foram definidas a partir de uma análise dedados da PNAD 2002.

0 8,000 16,000 24,000

Meters

Macro-região

Área intermediária

Área centralÁrea periférica

Mapa 1 - Áreas de ponderação da Amostra do Censo classificadas segundo macro-regiões.Município de São Paulo, 2000

Fonte: Microdados da Amostra do Censo Demográfico 2000, IBGE.

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realizados, no máximo, 25 questionários por áreade ponderação.

Todos os questionários aplicados seguindoesses procedimentos foram posteriormentegeocodificados com o recurso ao software Maptitude4.5.13 O endereçamento foi realizado por meio doCEP a 8 dígitos, e não pelo endereço completo, oque permitiu manter o sigilo dos entrevistados e, aomesmo tempo, cruzar as informações oriundas dosurvey com informações oriundas de outras fontes,como os dados censitários relativos ao local de resi-dência e a base de favelas desenvolvida pelo CEM(Marques, Torres e Saraiva, 2003), entre outros.

Para a expansão da amostra, foram criadospós-estratos, baseados nas variáveis utilizadas nacriação das cotas, e para as quais se conheciam ostotais populacionais. Assim, utilizando-se os da-dos do Censo 2000 (IBGE), foram obtidos os totaispopulacionais para o universo pesquisado. Den-tro de cada uma das macro-regiões consideradas,a população de chefes e cônjuges (universo dapesquisa) foi dividida em 12 grupos de sexo, ida-de e renda familiar mensal. O produto final daaplicação desta metodologia é um fator de expan-são para cada um dos questionários da amostra,cujo valor é determinado por:

jk

jkjk n

NP = , onde:

j = 1, 2, 3

k = 1, 2, ... , 12Pjk = peso atribuído ao k-ésimo grupo do j-

ésimo estratoN

ijk = número total de pessoas do k-ésimo

grupo do j-ésimo estratonijk

= número total de entrevistas do k-ésimogrupo do j-ésimo estrato

Assim, após a expansão da amostra, fica-mos com um universo de 1.818.422 indivíduos,correspondente aos chefes de domicílio ou cônju-ges de baixa renda (no máximo R$ 784,00 reais emvalores de julho de 2000), acima de 18 anos.

Entretanto, observa-se que, para a análisede políticas específicas, esse total varia de acordocom o recorte analítico: por exemplo, na parte re-lativa às políticas de educação, o conjunto de in-formantes refere-se aos chefes ou cônjuges de do-micílios pobres que possuem jovens cursando oensino fundamental; na parte de saúde, esse con-junto refere-se aos chefes ou cônjuges de domicíli-os pobres, no qual algum membro da família tevede recorrer a atendimento básico de saúde no últi-mo ano.

Também é importante ressaltar que os ques-tionários foram aplicados aos chefes ou cônjuges enão se referem a cada um dos membros do domi-cílio; desse modo, os próprios chefes ou cônjugesresponderam questões relativas às condições daescola de seus filhos – no caso da seção relativa aoacesso ao ensino fundamental – e também sobre oatendimento de saúde obtido no último ano porqualquer um dos membros de sua casa, no casodo acesso a serviços públicos de saúde. Apesar deessa estratégia poder apresentar limitações, acredi-tamos que os resultados são bastante satisfatórios,considerando os objetivos do projeto. A estratégiaalternativa, ou seja, o emprego de questões refe-rentes a cada um dos membros da família, aumen-taria substancialmente os custos da pesquisa.

13 Somente 47 questionários não puderam ser endereça-dos, por problemas na declaração do CEP.

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A técnica CHAID (Chi-Square Automatic

Detector) permite classificar hierarquicamente osindivíduos por meio de um modelo log-linear. Apartir de uma tabela de dupla entrada entre a vari-ável preditora e a dependente, o modelo testa to-das as partições possíveis das categorias da variá-vel preditora, procurando aquela que apresenta omaior valor para a estatística qui-quadrado. A par-tir da escolha da partição, os dados são agrupadossegundo essa partição, e uma nova análise é reali-zada dentro de cada subgrupo repetindo-se o pro-cedimento anterior para a variável dependente eos demais preditores.Estatisticamente, cada agrupamento é gerado a par-tir de um teste de independência entre a variávelresposta (Y) e a variável preditora (X), em uma ta-bela de dupla entrada. No caso de Y ser nominal ahipótese alternativa é dada por:

XYij

Yj

Xi

ij

ija Z

EH λλλλ +++=

ln: , com Eij

correspondendo ao valor esperado para a casela ijsob a hipótese nula e Zij = 1/Wij (Wij representa amédia dos pesos amostrais). A hipótese nula é dada

por: 0:H XYij0 =λ , que representa a indepen-

dência entre X e Y. A estatística do teste é o 2χ .

No caso de Y ser ordinal, a hipótese alternativa éescrita como:

( )bbaZ

EH ii

Yj

Xi

ij

ija −+++=

λλλln:

, com bi

corresponde ao escore da primeira categoria de Y,

b corresponde à média dos escores e ai um

parâmetro desconhecido para a categoria yj de Y.A hipótese nula é dada por:

l210 aaaH === ...: , com l igual ao número de

categorias de X, o que é equivalente a um teste demédias. E a estatística do teste é a razão de verossi-milhança.

Operacionalmente, o procedimento podeser descrito como:

1a Etapa: Para cada variável preditora (X), éconstruída uma tabela de contingência de duplaentrada, com a variável resposta (Y). Para todas ascombinações possíveis das categorias da variável

X é calculada a estatística 2χ e selecionada a com-

binação na qual o nível descritivo do teste (p-value)é menor do que o valor crítico (

α

) pré-especifica-do. Escolhe-se a partição com o menor p-value.

2a Etapa: Em cada segmento criado, repete-se o procedimento descrito na etapa 1.

Alguns parâmetros devem ser fixados paraa realização dos testes de hipóteses. No presentecaso, especificou-se uma valor crítico (α ) de 0,05,para a realização de partições exigiu-se um núme-ro mínimo +de 100 casos e nenhuma partição ge-rada poderia ter menos de 50 casos.

ANEXO II – ÁRVORE DE CHAID

POLÍTICAS PÚBLICAS: o caso do atendimento básico em DOSSIÊ · procuram explicar as condições...

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