Fremkalte fortellinger

Para compreender como evoluíram as despesas com serviços de saúde dentro do

ambiente de saúde suplementar e quais os fatores que influenciam a demanda por

estes serviços e, conseqüentemente, as decisões dos agentes, é necessário

entender a microeconomia existente na relação entre o médico, o paciente

beneficiário de um plano de saúde (ou seguro de saúde) e a operadora de plano de

saúde (ou seguradora)

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_{.É aplicando a metodologia de econometria que iremos}

realizar um ensaio através de um estudo empírico para analisar alguns aspectos

determinantes da demanda na relação indivíduo e prestador de serviços médicos.

O número de visitas médicas ou consultas demandadas por um paciente depende

do custo da visita, ou seja, se o preço da consulta médica para o paciente é de

R$100,00, então é razoável aceitar que os pacientes irão demandar uma quantidade

de consulta que eles entendem ser equivalente ao do valor reconhecido de

R$100,00. FELDSTEIN (2011) considera que a quantidade demandada de consulta

pelos pacientes é determinada pelo custo marginal de uma consulta adicional e pelo

benefício marginal recebido pela consulta. Portanto, os pacientes não irão demandar

uma maior quantidade de consultas, a não ser que o benefício marginal seja maior

que o custo de R$100,00, neste exemplo. Entendemos que o paciente está

constantemente fazendo um cálculo de custo-benefício da consulta conforme sua

curva de demanda.

Por outro lado, em um ambiente em que o paciente é beneficiário de um plano de

saúde e que a operadora de plano de saúde oferece assistência à saúde através de

consultas médicas com médicos credenciados

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_{, com valores de reembolso que}

podem chegar a 100% do valor da consulta, o preço resultante, conhecido como

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Para simplificar nossa explanação, utilizaremos o termo operadora de plano de saúde para caracterizar

qualquer provedor de assistência de saúde suplementar como seguradoras, operadoras, cooperativas ou

autogestão.

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Médicos credenciados são médicos que prestam serviços de saúde para o paciente beneficiário da operadora

de plano de saúde e que são remunerados pela operadora de plano de saúde.

“out-of-pocket”, da consulta para o paciente beneficiário é reduzido e acarretará uma

demanda maior por consultas.

Portanto, como observaram ARROW (1963), ZWEIFEL et al. (2009), FELDSTEIN

(2011) e BARROS & MARTINEZ-GIRALT (2012), é claro que existe um risco moral

por parte do paciente em utilizar os serviços médicos oferecidos acima do

necessário devido à distorção no preço da consulta causada pelo valor de

reembolso. É importante notar que há também outros fatores não-monetários que

podem ainda se traduzir em risco moral e influenciar a demanda por serviço de

saúde, como, o próprio risco à saúde do indivíduo quando este determina para si um

estilo de vida considerado “menos saudável”, ou até mesmo a atual estrutura

regulatória da saúde suplementar no Brasil como apontou SANTACRUZ (2010). O

risco moral não se restringe apenas ao lado do consumidor do serviço (i.e., paciente

beneficiário), mas também do lado do produtor quando o médico tem um incentivo

em oferecer serviços de saúde em excesso, ou seja, além da quantidade que o

paciente desejaria consumir. Como vimos no capítulo 2, este fenômeno é conhecido

como Supplier-induced Demand (SID). Este assunto tem sido controverso entre os

economistas, como, por exemplo, nos casos existentes entre SID e overtreatment, e

representa um vasto campo de estudo em economia da saúde (McGUIRE, 2000).

Assim sendo, a demanda por serviço de saúde pode ser influenciada por fatores que

acarretam situações de utilização excessiva e de demanda incentivada por parte do

prestador médico.

Com o intuito de avaliar o aumento dos gastos com serviços de saúde (ou

healthcare), POLHMEIER & ULRICH (1995)

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procuraram compreender o processo

de decisão que define a demanda por serviços de saúde, considerando, como foi

exposto no modelo de GROSSMAN (1972a, 1972b), que o paciente é o único

responsável para determinar esta demanda, influenciado por fatores monetários e

não-monetários, por exemplo, utilizar-se da rede de prestadores credenciados de

sua operadora de plano de saúde para realizar consultas médicas.

O modelo de decisão é caracterizado por dois aspectos centrais apresentados nas

modelagens econométricas de demanda por serviços de saúde de CAMERON et al.

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O artigo de base para este ensaio é Pohlmeier, W. and Ulrich, V. (1995), “An Econometric Model of the Two-

Part Decisionmaking Process in the Demand for Health Care”, The Journal of Human Resources, Vol.30,

No.2:339-361.

(1988) e POLHMEIER & ULRICH (1995), que construíram modelos com dados de

contagem de visitas médicas em um intervalo de tempo definido. Estes aspectos

são: (i) o indivíduo agente decide num 1º período se utiliza ou não um serviço de

saúde e, (ii) num 2º período, é o médico (ou a junta médica) que decide o quanto

extenso ou intenso será o tratamento.

Modelos de dados de contagem na área de economia da saúde

Modelos utilizando dados de contagem como variáveis têm sido aplicados de várias

formas em economia da saúde e, em geral, nas ciências médicas. Inicialmente, os

dados de contagem foram usados em modelos de frequência e intensidade de

problemas de saúde como no estudo de MULLAHY & PORTNEY (1990, cit. in

JONES, 2007) que estimaram o efeito do cigarro no número de dias de internação

em pacientes com doenças respiratórias. Outra área envolve os estudos de

ocorrência e incidência de padrão de comportamento que podem ser nocivos a

saúde (NEWHOUSE, 1987).

A área de nosso interesse inclui os estudos sobre a utilização dos serviços de saúde

através do número de consultas médicas em um intervalo definido de tempo para

determinar a demanda por estes serviços. Este tipo de dados é relativamente fácil

de se obter e, mesmo que não apresente frequentemente informações sobre custo

do serviço, é sempre um bom indicador para observar o nível de utilização de

serviços de saúde.

Os primeiros estudos nesse assunto foram de CAMERON et al. (1988) e

POHLMEIER & ULRICH (1995). Estes ensaios empíricos tiveram um uso muito

grande nos últimos anos como nos estudos de caso de MULLAHY (1997a, 1997b e

1998), DEB & TRIVEDI (1997), SILVA & WINDMEIJER (2001), WINKELMANN

(2004a, 2004b) e WINKELMANN (2006).

O número de consultas médicas não é apenas a única informação que se pode

interpretar dos dados. Como sugerido por WINKELMANN (2008), dependendo dos

dados, pode-se fazer a distinção entre as visitas a um clínico geral ou a um

especialista, ou até mesmo a um profissional de saúde não-médico. Ademais, outros

aspectos que podem ser estudados é o da utilização de serviços hospitalares ou de

medicina diagnóstica.

Os estudos dos dados de contagem em saúde sempre foram focados para estimar

os efeitos de tratamentos, controle de alguns efeitos sócio-demográficos como

idade, sexo, raça ou estado de saúde de uma certa população. Por outro lado,

alguns ensaios estudaram questões microeconômicas sobre a análise da demanda

e oferta no mercado de saúde, por exemplo, o efeito da contratação de um plano de

saúde (ou seguro-saúde) na demanda por serviços médicos ou o efeito do aumento

na co-participação dos beneficiários do plano de saúde (fator que influencia o custo

“out of pocket” de um serviço de saúde) sobre o uso das consultas médicas

(WINKERLMANN, 2004a).

CAMERON et al. (1988) encontraram em um caso sobre seguro-saúde na Austrália

que o uso de serviços de saúde aumentava com o aumento das coberturas pelas

seguradoras. Outro caso é o estudo de POLHMEIER & ULRICH (1995) que

encontram certas evidências de demanda induzida (SID), revelando que quanto

maior a densidade de médicos, maior seria o uso de serviços de saúde. Como

sugeriu FELDSTEIN (2011), um dos fatores determinante para SID é a meta de

renda definida pelo médico ou profissional de saúde.

Os ensaios empíricos de dados de contagem em saúde sempre tiveram uma

metodologia muito similar com algumas especificidades caso a caso. Assim como os

problemas metodológicos encontrados sempre foram os mesmo, como, a

característica de sobredispersão (overdispersion) dos dados de contagem e casos

de excesso de dados nulos que podem até comprometer o estudo. Outro problema

em dados de contagem é a possibilidade de endogeneidade das variáveis

explicativas, acarretando inconsistências na interpretação dos coeficientes dos

estimadores para situações de causa e efeito. Por último, os modelos de decisão em

duas partes ou modelos hurdle, como apresentamos acima, têm sido os modelos

mais elaborados nas últimas metodologias para apurar os dados de contagem.

Neste sentido, iremos utilizar os modelos econométricos de CAMERON et al. (1988)

e o de POHLMEIER & ULRICH (1995) para testar quais os fatores que influenciam a

demanda por serviço de saúde através de uma análise empírica, utilizando dados

que levantamos no caso de um serviço de assistência à saúde privado em genética

médica, para verificar as condições de utilização excessiva e de demanda

incentivada (ou SID) pelo profissional da área de saúde. Os testes econométricos

foram realizados utilizando: (i) dois modelos de regressão de dados de contagem

(encontrado na literatura como count data regression model), o modelo de regressão

de Poisson e o modelo de regressão com distribuição Binomial negativa, e (ii) outros

dois modelos de regressão de dados de contagem modificados em duas partes

(hurdle count data regression model ou two-parts count data regression model), um

deles, o modelo hurdle com regressão Logit e distribuição de Poisson, e o outro,

hurdle com regressão Logit e distribuição Binomial negativa.

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