OBJETIVO: Describir la construcción de factor de asignación de recursos financieros basándose en la necesidad en la salud de la población. MÉTODOS: Estudio cuantitativo, con datos colectados en bases de dominio público, referentes al estado de Pernambuco, Brasil, en los años entre 2000 y 2010. Se seleccionaron variables que reflejasen los indicadores epidemiológicos, demográficos, socioeconómicos y educacionales para componer un factor de asignación que señale las necesidades de salud de la población. Las fuentes investigadas fueron: Departamento de Informática del Sistema Único de Salud, el Atlas de Desarrollo Humano en Brasil, el Instituto Brasileño de Geografía y Estadística, el Sistema de Informaciones sobre Presupuestos Públicos en Salud, el Tesoro Nacional y datos de la Secretaria Estatal de Salud de Pernambuco de 2000 a 2010, de acuerdo con la disponibilidad de la información más reciente. Se realizó la correlación linear de Pearson y para el cálculo del Factor de Asignación, el análisis por las redes neurales artificiales. Los cuartiles de los municipios fueron definidos según las necesidades en salud. RESULTADOS: La distribución presentada sitúa la Región Costera y buena parte de la Región de la Selva Norte y Sur y del Agreste Septentrional y Central, en el Cuartil 1, con el mayor número de municipios. El Agreste Meridional tuvo municipios en todos los cuartiles. En la Región de los ríos Pajeú/Moxotó, gran parte de los municipios estuvo en el Cuartil 1. Se verificó distribución semejante en el Sertón Central. En el Araripe, la mayoría de los municipios estuvo en los Cuartiles 3 o 4, y la Región de Sao Francisco se dividió entre los Cuartiles 1, 2 y 3. CONCLUSIONES: El factor de Asignación agregó los municipios pernambucanos, por agrupar variables que son relacionadas con las necesidades en salud de la población y separó los que poseen extremas necesidades de mayor aporte financiero de aquellos que lo precisan con menor intensidad.
Dotación de Recursos para Cuidados de Salud, economía; Equidad en la Asignación de Recursos; Tomada de Decisiones Gerenciales; Redes Neurales (Computación)
