Public health in Brazil presents many difficulties, and within this challenging context the University Hospital of Santa Maria (HUSM) RS, Brazil makes an effort to maintain its organization by keeping the focus on the efficiency of the healthcare services offered. Based on this fact, the present research aimed to investigate the number of appointments made at the ambulatories of HUSM during the years 2003
and 2005 using multivariate statistical techniques. Specific health areas, which offered ambulatory services, were selected based on the highest number of appointments for patients from the central region of Rio Grande do Sul State.
Clustering and factorial analysis, carried out through the principal components, were multidimensional techniques used as a way to detect any relationship in the group of specific clinical areas considered in the study as well as the city where the patients came from. This way, the profile of the ambulatory services at HUSM, which are also offered by specialized clinics, is presented. The findings showed a significant number of patient sent to clinical surgery as well as to treatment with medication or supportive treatment. Among the 33 cities selected, 20 presented a more significant
impact regarding appointments at the ambulatories. Therefore, cluster analysis and factorial analysis carried out through the principal components helped to show a
relationship between the appointments of specific clinical areas at the ambulatories and the cities of the central region of the State of Rio Grande do Sul, providing support for the improvement of the quality of these services. / As dificuldades que envolvem a saúde pública no Brasil são muitas, e neste contexto de desafios diários está o HUSM, que luta para manter a organização sem perder de vista a eficiência na prestação de serviços. Com base nesta constatação a presente pesquisa trata da investigação sobre o número das consultas realizadas nos ambulatórios do Hospital Universitário de Santa Maria, no período de 2003 a 2005, através de técnicas estatísticas multivariadas. Para tanto, considerar-se-á os serviços ambulatoriais realizados por especialidades selecionadas com maior número de atendimentos para usuários da região central do Estado do Rio Grande do Sul. A Análise de Agrupamentos e Análise Fatorial através de componentes principais, foram técnicas multidimensionais utilizadas como meio de detectar relações no conjunto das especialidades clínicas consideradas na pesquisa, bem como o município de origem dos pacientes. Assim, revela-se o perfil dos atendimentos ambulatoriais do HUSM, os quais são oferecidos pelas clínicas especializadas. Indicando um número significativo de encaminhamentos para a
clínica cirúrgica, como também para tratamento com medicação ou tratamento de apoio. Dentre os 33 municípios selecionados, 20 tiveram maior significância em relação às consultas ambulatoriais realizadas. Desse modo, a análise de
agrupamentos e a análise fatorial através das componentes principais contribuíram indicando relações entre as consultas ambulatoriais das especialidades clínicas e os municípios da região central do Estado, fornecendo subsídios para a melhoria da qualidade destes serviços.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsm.br:1/8315 |
| Date | 17 November 2006 |
| Creators | Gregori, Jussara Maria de |
| Contributors | Souza, Adriano Mendonça, Lopes, Luis Felipe Dias, Resener, Elaine Verena |
| Publisher | Universidade Federal de Santa Maria, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, UFSM, BR, Engenharia de Produção |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSM, instname:Universidade Federal de Santa Maria, instacron:UFSM |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 300800000005, 400, 300, 300, 500, 300, 60a97352-41f4-4228-b7b7-9bf285c97d9c, 9ef6ef0b-e346-43d3-a862-378e9901ea84, 52b4ac9b-ae50-4378-9e6d-d078971edcbc, 4420b55b-ca80-43bd-85dc-c21af0ddd5aa |
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