Serviço de Atendimento Móvel de Urgência (SAMU): análise da demanda e sua distribuição espacial em uma cidade do Nordeste brasileiro

Abstract

O município de Olinda, Pernambuco, criou instrumento para armazenamento de dados dos formulários das ocorrências do Serviço de Atendimento Móvel de Urgência (SAMU-192) e de forma pioneira georreferencia os atendimentos realizados. Objetiva-se descrever o perfil epidemiológico das ocorrências atendidas no município, de fevereiro (implantação do serviço) a junho de 2006, com ênfase na distribuição espacial das ocorrências mais relevantes. Foram utilizados dados secundários do banco de dados SAMU-192, considerando a freqüência das seguintes variáveis: sexo, faixa etária, tipo de ocorrências, dias da semana, tipo de causas clínicas, tipo de causas externas, tipo de acidentes de transportes e veículos envolvidos. Tendo por base as freqüências dos tipos de causas clínicas/externas, identificaram-se aquelas de maior magnitude para mapeamento e identificação dos aglomerados espaciais com o emprego de estimador de intensidade Kernel. Das 1956 ocorrências, 1114 foram por causas clínicas e 645 por causas externas; finais de semana acumularam 46,0% dos atendimentos; 55,1% das ocorrências por causas clínicas foram em mulheres, enquanto 72,1% das causas externas em homens. A média etária para as causas clínicas foi de 47 anos e 34 anos para causas externas. Destacaram-se as doenças do aparelho circulatório (23,1% das causas clínicas) e acidentes de transporte (52,7% das causas externas); desses 61,1% motivados por atropelamentos e 33,6% com motocicletas envolvidas. A análise espacial reforça a necessidade da integração entre a Secretaria de Saúde e órgãos afins para a implantação de medidas preventivas, e o perfil epidemiológico apresentou informações capazes de auxiliar na organização do serviço e na compreensão do perfil de morbidade.

Análise espacial dos acidentes de trânsito urbano atendidos pelo Serviço de Atendimento Móvel de Urgência: um recorte no espaço e no tempo

“…Similar results were found in other studies [4][5][6][7]14,31,33,34 . According to the World Health Organization (WHO), these groups are about three times more likely to die in a transportation accident than young women 3 .…”

“…When observing services according to day of the week and time of the accident, Friday had the most occurrences. However, other studies 33,34,42,43 reported that the highest frequency of transportation accidents occurred on Sundays, probably due to a greater number of commemorative events, among other factors, such as alcohol consumption, passing at high speeds, and risky maneuvers.…”

“…Furthermore, there must be a balanced approach regarding the problems identified, in agreement with the principles of the Unified Health System (Sistema Único de Saúde -SUS) 34 . SAMU's data sheets, based on spatial analysis, were an important source of information for health surveillance.…”

Atendimento pré - hospitalar móvel: identificando agravos à saúde da pessoa idosa Mobile pre hospital attendance: identification aggravations for the elderly person

“…The reality in the capital of Paraiba is configured with the data of the country with regard to assistance toward elderly population as greater demand for requests to the SAMU for attendances to clinical aggravations. The attendances of SAMU in Recife-PE in higher percentage (71.5%) hypertension among the other occurrences, 11 clinics corroborating this way, with the data of the present study.…”

Agravos clínicos atendidos pelo Serviço de Atendimento Móvel de Urgência (SAMU) de Porto Alegre - RS

“…In Brazil, demands made to the Serviços de Atendimento Móveis de Urgência -SAMU 192 (Mobile Emergency Care Services) have been focused on clinical health problems. This characteristic was identified in the following Brazilian cities: Ribeirão Preto, in the state of São Paulo, totaling 54.9% of all treatments (2) ; Olinda, in the state of Pernambuco, 57% (3) ; and Porto Alegre, in the state of Rio Grande do Sul, 64.8% (4) . Data are in agreement with morbidity and mortality indicators and national risk factors (5) , which show that clinical health problems are more prevalent and responsible for high disease and death indices.…”