Horisontal samhandling og helhetlig forvaltning

Kapittel 6 Effekter av Forsvarsbyggs organisering

6.3 Horisontal samhandling og helhetlig forvaltning

Para avaliar os resultados do PDAPS por meio dos indicadores, os dados antes e após a implantação do PDAPS foram comparados. Para cada município, optou-se pelo cálculo da média de cada indicador no período de 2004 a 2007, e de 2010 a 2013, de forma a se obter um indicador síntese antes, e outro depois do PDAPS, o que permitiu a comparação dos indicadores em dois momentos distintos.

A média foi escolhida por considerar as oscilações ocorridas anualmente nos indicadores do mesmo município durante cada período considerado, ou seja, de 2004 a 2007 e de 2010 a 2013. Logo, para cada unidade de análise, tivemos um conjunto de dados emparelhados que representou o indicador do município antes e após o PDAPS.

Os dados foram preparados para realização das análises estatísticas em planilhas do programa Excel. A análise estatística foi realizada no programa Statistical

Package for the Social Sciences (SPSS) versão 22.

Primeiramente, foi verificado se os dados no período de 2004 a 2007 e de 2010 a 2013, em cada estrato, apresentavam distribuição normal ou não pelo teste de Kolmogorov Smirnov com nível de significância de 5%. Essa análise foi realizada para a média dos dados de 2004 a 2007, e de 2010 a 2013. A hipótese nula de distribuição normal dos dados foi aceita se p>0,05, e rejeitada, se p<0,05.

Na segunda etapa da análise estatística foi aplicado o teste t pareado para comparar o conjunto de dados antes e após a implantação do PDAPS, caso eles apresentassem distribuição normal (p>0,05). Quando pelo menos um conjunto de

dados não apresentou distribuição normal (p<0,05), aplicou-se o teste de Wilcoxon para dados emparelhados para verificar se existiu diferença estatística após a implantação do PDAPS (figura 4). Por meio dessas análises, com nível de significância de 5%, foi possível apontar o comportamento de cada indicador estudado nos diferentes grupos de análise. As hipóteses testadas na segunda etapa são apresentadas no quadro 4.

Figura 4 – Ilustração da sequência adotada para escolha do teste estatístico para comparação dos dados antes e após a implantação do PDAPS

Quadro 4 – Hipóteses testadas na análise estatística

Indicadores Hipótese nula

(H0)

Hipótese alternativa (H1)

Proporção de ICSAPS

Não se altera após o PDAPS

Diminui após o PDAPS Taxa de ICSAPS

Cobertura com ESF

Aumenta após o PDAPS Cobertura de vacinação tetra/pentavalente

superior a 95% em menores de um ano Proporção de nascidos vivos com sete ou

Na terceira etapa, foram comparados os dados de cada estrato no período de 2004 a 2007, ou seja, antes da implantação do PDAPS para verificar se os grupos eram diferentes ou semelhantes entre si quanto aos resultados alcançados. A mesma análise foi feita para os dados após a implantação do PDAPS, isto é, de 2010 a 2013. O quadro 5 ilustra as comparações entre os estratos segundo o fator de alocação e porte populacional.

Quadro 5 – Comparações entre grupos antes e depois da implantação do PDAPS, segundo fator de alocação e porte populacional

Classificação 2004 a 2007 2010 a 2013 Fator de Alocação FA 1 x FA 2 FA 1 x FA 3 FA 1 x FA 4 FA 2 x FA 3 FA 2 x FA 4 FA 3 x FA 4 FA 1 x FA 2 FA 1 x FA 3 FA 1 x FA 4 FA 2 x FA 3 FA 2 x FA 4 FA 3 x FA 4 Porte Populacional

Menor 50 mil x 50 a 100 mil hab. Menor 50 mil x Maior 100 mil hab.

50 a 100 mil x Maior 100 mil hab.

Menor 50 mil x 50 a 100 mil hab. Menor 50 mil x Maior 100 mil hab.

50 a 100 mil x Maior 100 mil hab.

Se o conjunto de dados dos estratos que iriam ser comparados apresentasse distribuição normal, usou-se o teste ANOVA para análise estatística, caso algum grupo possuísse dados sem distribuição normal, foi utilizado o teste de Kruskal-Wallis. Nesta etapa, a significância estatística adotada também foi de 5%.

No teste ANOVA, o valor p>0,05 significou que não havia diferença estatística entre os estratos comparados. O valor p<0,05 indicou diferença entre os grupos. Neste último caso, para identificação de quais grupos diferiam entre si, aplicou-se o teste de homogeneidade das variâncias (estatística de Levene). Se valor p>0,05, utilizou-se o teste de Tukey para verificação de quais estratos diferiam entre si, porém, se valor p<0,05, foi utilizado o teste de Dunnett T3.

No caso do teste de Kruskal-Wallis, o valor p>0,05 significou ausência de diferença estatística entre os estratos; e o valor p<0,05, a existência de diferença estatística, sendo identificados os grupos que diferiam entre si, mostrado por recurso do SPSS que apresenta comparação entre os pares.

A hipótese nula era que não haveria diferença significativa entre os estratos comparados (p>0,05) e, a hipótese alternativa, de que existiria diferença entre os grupos (p<0,05). A figura 5 apresenta por meio de esquema o percurso da análise estatística nessa etapa.

Na quarta etapa da análise estatística foi aplicado o teste de regressão linear simples para verificar se existia correlação entre as variáveis quantitativas. As variáveis utilizadas e as correlações testadas são apresentadas e ilustradas na figura 6. O teste para análise de correlação entre as variáveis independente e dependente foi realizado tanto para o período de 2004 a 2007 quanto de 2010 a 2013.

A hipótese nula era que nenhuma variável independente estivesse correlacionada à variável dependente estudada. A hipótese alternativa era que fosse encontrada correlação entre as variáveis, e que os municípios com alta coberturas com ESF tendessem a apresentar valores pequenos de proporção/taxa de ICSAPS e, municípios com menor cobertura com ESF, valores maiores de proporção/taxa de ICSAPS (correlação negativa).

Quanto à correlação entre a cobertura com ESF e a cobertura de vacinação tetra/pentavalente para menores de um ano, esperava-se que os municípios com maiores coberturas com ESF tendessem a ter altas coberturas de vacinação tetra/pentavalente para menores de um ano e, municípios com baixas coberturas com ESF, menores coberturas vacinais (correlação positiva).

Para a correlação entre a cobertura com ESF e a proporção de nascidos vivos com sete ou mais consultas de pré-natal, a hipótese alternativa era que os municípios com maiores coberturas com ESF tendessem a apresentar altas proporções de nascidos vivos com sete ou mais consultas de pré-natal e, os municípios com baixas coberturas com ESF, pequena proporção de nascidos vivos com sete ou mais consultas de pré-natal (correlação positiva).

Outra hipótese alternativa esperada era que os municípios com maiores proporções de nascidos vivos com sete ou mais consultas de pré-natal tendessem a ter pequenos coeficientes de natimortalidade, mortalidade perinatal, neonatal / precoce / tardia, pós-neonatal, infantil, materna e materna tardia e, os municípios com baixas proporções de nascidos vivos com sete ou mais consultas de pré-natal, maiores coeficientes de natimortalidade, mortalidade perinatal, neonatal / precoce / tardia, pós-neonatal, infantil, materna e materna tardia (correlação negativa).

Figura 5 – Ilustração do percurso estatístico adotado para comparação dos estratos antes ou depois da implantação do PDAPS

Variável independente Variável dependente

Cobertura com ESF Proporção ICSAPS

Cobertura com ESF Taxa de ICSAPS

Cobertura com ESF Cobertura de vacinação

tetra/pentavalente < 1 ano

Cobertura com ESF Proporção nascidos vivos com

7 ou mais consultas pré-natal

Proporção nascidos vivos com

7 ou mais consultas pré-natal Coeficiente natimortalidade