Desigualdades na saúde
Desde então Marmot (M. Marmot 2010) levantou a correlação entre status social e saúde, Desigualdades na saúde tornaram-se um foco importante.
Uma década depois, as coisas estavam ainda piores (M. Marmot 2020):
'A desigualdade aumentou de forma bastante acentuada - a expectativa de vida está melhorando para os 60% mais ricos, não para os 40% mais pobres. Mais do que isso, para as mulheres nos cinco decis de privação mais baixos, a expectativa de vida diminuiu.'
Podemos observar a escala impressionante das desigualdades e diferenças de saúde vivenciadas por diferentes comunidades. No entanto, embora os sintomas sejam claros, não temos uma teoria que relacione as enormes diferenças na expectativa de vida saudável a mecanismos específicos.
Considerando a intenção declarada de antidiscriminação do NHS e o valor que está sendo gasto para mitigar as desigualdades na saúde, seria bom descobrir se as diferenças consideradas pequenas demais para explicar as desigualdades podem ser agregadas às disparidades observadas.
Suspeito que as principais disparidades entre comunidades carentes e prósperas resultam de barreiras adicionais muito pequenas enfrentadas pelas pessoas das comunidades carentes. Essas barreiras adicionais resultam em engajamentos extras em comparação com os usuários "convencionais" do NHS. Essa teoria é razoável, mas ainda falta um pouco para obter os números corretos.
Neste artigo, exploro se é possível desenvolver essa teoria em um modelo, o que já sabemos e o que não sabemos sobre desigualdades na saúde e o que minha experiência pessoal como paciente especialista me diz.
Podemos criar um modelo de desigualdades na saúde?
Aqui está uma história de um dos meus pensadores favoritos, o ganhador do Prêmio Nobel Richard Feynman (Gleick 1992, 367). Feynman conhecia a teoria e os dados, tendo ele mesmo desenvolvido novas teorias. Ele também se interessava pela cultura maia. Aqui está sua parábola maia.
Certo dia, um astrônomo maia é abordado por um sujeito com uma nova teoria. Esse sujeito começa a falar com o astrônomo sobre enormes rochas que são atraídas umas pelas outras e ocasionalmente orbitam entre si e uma estrela central que as ilumina. Ele acredita que isso pode explicar os eclipses.
O astrônomo é cético, mas justo, e pede ao inovador que preveja um eclipse. É claro que o sujeito com a nova teoria não tem chance - há muitas incógnitas. Os astrônomos maias, no entanto, conseguiam prever eclipses com facilidade e, por isso, ele manda o sujeito seguir seu caminho.
Essa parábola merece reflexão em nossa era rica em dados, especialmente quando é difícil encontrar boas teorias.
Por outro lado, vale a pena refletir sobre a quantidade de teorias ruins que temos quando há muitos números para sustentá-las. Em artigos sobre os determinantes sociais da saúde, por exemplo, não é difícil encontrar tabelas que distribuem o ônus das desigualdades entre categorias específicas de privação. A origem das porcentagens não está clara para mim.
Embora Feynman tenha concebido a história para investigar a diferença entre teorias que eram essencialmente tabelas de consulta e aquelas baseadas em mecanismos testáveis, ela destaca a escolha entre dados que obtêm os resultados corretos, mas não têm poder explicativo, e uma boa teoria que não tem dados apropriados.
O que sabemos sobre as desigualdades na saúde?
Um bom sistema de saúde tem a ver com o envolvimento de longo prazo e a continuidade do atendimento
Sabemos que a boa saúde não se trata de episódios isolados de cura, mas de envolvimento e continuidade de longo prazo. Portanto, vamos nos concentrar nos pacientes que se apresentam em uma consulta, que raramente será uma única visita para diagnóstico e/ou tratamento, mas pode envolver, digamos, cinco visitas: uma ou mais consultas com o médico de família, consultas ambulatoriais e uma visita para procedimento e acompanhamento.
As desigualdades na saúde levam à perda de consultas
Sabemos que as consultas são perdidas (DNA - Did Not Attend) e que as pessoas que sofrem desigualdades na saúde tendem a ter taxas de DNA mais altas (NHS 2023). Não é difícil mostrar que, mesmo que a probabilidade de uma comunidade comparecer seja apenas um pouco menor, a chance de fazer todas as cinco consultas cai sensivelmente.
Na Tabela 1 - um exemplo inventado - temos duas comunidades, uma que tem 99% de probabilidade de marcar suas consultas (Caso A) e outra que tem apenas 2,5% menos probabilidade, com 96,5% (Caso B). A Tabela 1 mostra que, em nosso exemplo, a probabilidade de perder uma consulta na sequência de visitas aumenta para cerca de 1 em 6, de cerca de 1 em 20.
Tabela 1: O impacto de diferenças relativamente pequenas no comparecimento à conclusão de uma sequência de visitas
Além disso, sabemos que os sistemas amplificam naturalmente essas diferenças. O caixa mais lento, por exemplo, mesmo que seja apenas um pouco mais lento do que os demais, se destacará pela fila muito maior de compradores em espera.
O que não saberemos até termos dados?
Os mecanismos que elevam as barreiras que aumentam os DNAs
Se minha hipótese estiver correta, então os dados mostrariam que essas barreiras são mecanismos menores ou pequenos que afetam particularmente as desigualdades na saúde. As barreiras elevadas não estão impedindo as pessoas de comparecerem às consultas, apenas diminuindo a chance de comparecimento.
O impacto total de perder um compromisso
Recentemente, tentei remarcar um compromisso e o sistema me disse que, se eu remarcasse duas vezes, perderia meu compromisso. Essas políticas - e há muitas delas - certamente favoreceriam aqueles que marcam quase sempre todas as consultas, mas será que são suficientes? Portanto, precisamos saber se a cadeia de consultas for quebrada, quais são os resultados? Quanto tempo duram essas cadeias de visitas na prática, afinal?
O impacto total de perder um compromisso crítico
As visitas individuais geralmente contribuem pouco até que um ponto específico seja alcançado, como um diagnóstico ou o início de um tratamento. A principal questão é o que acontece com as pessoas que nunca atingem esse ponto crítico?
Entender essas questões ajudaria muito na construção de uma teoria para vincular um número modesto de consultas perdidas a desigualdades de saúde muito grandes.
O que eu sei e você talvez não saiba
Essa teoria me atrai em parte porque pertenço a uma dessas comunidades de desigualdades na saúde. Por quase 60 anos, andei com membros artificiais fornecidos pelo NHS devido a uma doença congênita de longo prazo.
Nunca senti uma onda de discriminação, muito pelo contrário, e quase todas as pessoas com quem me relacionei foram prestativas e agradáveis. No entanto, o sistema nem sempre apoiou a vida bem-sucedida e gratificante que desfrutei. Boas pessoas, sistema difícil.
Aqui estão dois exemplos.
Vários locais para a mesma finalidade:
Quando mudamos de casa há alguns anos, o sistema precisou de novos exames e imagens do meu esqueleto, mas os agendamentos que chegavam eram em mais de um departamento de radiologia. Consegui entrar em contato por telefone e alguém os agrupou em uma única consulta. Não é difícil entender como outras pessoas que enfrentaram esse desafio podem não ter recebido um conjunto completo de imagens.
Informações de compromissos de baixa qualidade
Depois de esperar uma hora por uma consulta em uma clínica especializada e descobrir que as informações que recebi eram o que as pessoas esperavam que acontecesse, e não o que estava acontecendo, e que eu ainda tinha uma longa espera, refiz a reserva para o primeiro horário em um dia posterior e saí a tempo de marcar minha consulta na hora do almoço.
Nenhum desses casos é particularmente incomum, mas ambos aumentam o desafio de manter os compromissos. Minha suposição é de que, para cada comunidade que esteja enfrentando o lado negativo dos determinantes da saúdehaverá uma série de pequenos fatores que se somam a barreiras ligeiramente maiores e chances ligeiramente menores de marcar a próxima consulta.
Há algo mais nessa história: Eu preciso encaixar mais consultas do que as outras pessoas. Se adicionarmos uma visita extra ao nosso quadro da Tabela 1, Caso C, um aumento muito modesto, a Tabela 2 nos mostra que a falha em completar o conjunto completo cai para quase 1 em 5 (Caso C) em relação ao 1 em 20 inicial (Caso A).
Tabela 2: O impacto de pequenas diferenças no comparecimento mais uma visita extra na conclusão de uma sequência de visitas
Um fator final de minha experiência é que o NHS é quase, mas não totalmente, um provedor de atendimento universal, e as interrupções no fornecimento geralmente têm um impacto desproporcional onde as barreiras já são elevadas.
No meu caso, o NHS fornece pernas, mas não muletas. É complicado, mas basicamente se você tiver cotovelos e mãos, há muletas disponíveis; se não tiver, as muletas sob os ombros não são mais fornecidas. Mais uma vez, a equipe do NHS me ajudou a me conectar com fornecedores alternativos, mas isso ainda cria barreiras para mim.
Tudo isso é uma forma de explicação, não de reclamação. Tenho a sorte de ter vivido quando e onde vivi, e as barreiras que enfrentei não me impediram de fazer o que mais valorizo.
Resumo
Exploramos um modelo explicativo das desigualdades na saúde em termos de barreiras incrementais ao envolvimento e níveis ligeiramente mais altos de DNAs em comunidades importantes. Se essa abordagem estiver correta, então o próprio sistema serve para ampliar essas pequenas diferenças em um nível micro, transformando-as em sérias disparidades em toda a população.
Esse modelo simples baseia-se parcialmente em estatísticas e no comportamento dos sistemas, juntamente com um grau de percepção pessoal obtido em mais de 50 anos de experiência como usuário de serviços de longo prazo.
A grande questão é: essa ideia motivará a busca de dados para a construção de uma teoria completa?
Referências
Gleick, James. 1992. Genius: Richard Feynman and Modern Physics. Londres: Little, Brown and Co.
Marmota, Miguel. 2010. Sociedade Justa, Vidas Saudáveis – The Marmot Review. https://www.instituteofhealthequity.org/resources-reports/fair-society-healthy-lives-the-marmot-review/fair-society-healthy-lives-full-report-pdf.pdf: Instituto de Qualidade em Saúde.
Marmot, Michael. 2020. "Equidade na saúde na Inglaterra: a revisão de Marmot 10 anos depois". BMJ 368.
NHS. 2023. Redução de não comparecimento (DNAs) em serviços ambulatoriais. 15 de agosto. Acessado em 16 de janeiro de 2024. https://www.england.nhs.uk/long-read/reducing-did-not-attends-dnas-in-outpatient-services/.
