Itinerários terapêuticos de pessoas hospitalizadas por covid-19 no SUS: um estudo quantiqualitativo no Distrito Federal

Therapeutic itineraries of people hospitalized for COVID-19 in the SUS: quantitative and qualitative study in the Federal District

RESUMO

Os estudos sobre itinerários terapêuticos revelam modelos de cuidado e decisões tomadas pelas pessoas em situações de adoecimento e podem contribuir para o planejamento de políticas e serviços de saúde mais efetivos, especialmente em emergências como a pandemia de covid-19. O objetivo desta pesquisa foi descrever os itinerários terapêuticos de pacientes hospitalizados por covid-19 em um hospital público do Distrito Federal e explorar associações com determinantes sociais da saúde. Trata-se de um estudo de caso integrado, com triangulação de evidências quantitativas e qualitativas obtidas a partir da análise do banco de dados de um estudo observacional transversal com 233 adultos internados entre maio/2020 e dezembro/2021. A maioria homens, idosos, pretos ou pardos, com baixo nível de renda e escolaridade e múltiplas comorbidades, que procuraram atendimento na atenção especializada e conseguiram acesso rápido ao sistema de saúde. Os fatores que influenciaram a escolha do primeiro serviço foram: ocupação, região de moradia, classe econômica e escolaridade. Já os determinantes da facilidade de acesso foram: tipo de serviço buscado primeiro, gravidade do caso e contexto socioeconômico. Os resultados confirmam a influência de determinantes sociais nas experiências de adoecimento e podem subsidiar reflexões relacionadas à organização do acesso ao SUS em emergências sanitárias.

PALAVRAS-CHAVES
Itinerário terapêutico; Covid-19; Acessibilidade aos serviços de saúde; Determinantes sociais da saúde; Sistema Único de Saúde

ABSTRACT

Studies on therapeutic itineraries reveal models of care and decisions taken by people in situations of illness and can contribute to the planning of effective health policies and services, especially in emergencies such as the COVID-19 pandemic. The aim of this research was to describe the itineraries of patients hospitalized for COVID-19 in a public hospital in the Federal District and explore associations with social determinants of health. This is an integrated case study, with triangulation of quantitative and qualitative evidence obtained from the analysis of raw data from a cross-sectional observational study with 233 adults hospitalized between May/2020 and December/2021. The majority were men, elderly, black or brown, with low income and education levels and multiple comorbidities, who sought care in specialized care and obtained quick access to the health system. The factors that influenced the choice of the first service sought were: occupation, region of residence, economic class and education. The determinants of ease of access were: type of service first sought, severity of the case and socioeconomic context. The results confirm the influence of social determinants on illness experiences and can support reflections related to the organization of access to the SUS in health emergencies.

KEYWORDS
Therapeutic itinerary; COVID-19; Health services accessibility; Social determinants of health; Unified Health System

Introdução

Em março de 2020, a Organização Mundial da Saúde (OMS) caracterizou a covid-19 como uma pandemia¹. Nos três anos seguintes, a população mundial viveu um período de grandes transformações geradas pelas consequências da disseminação global do vírus Sars-CoV-2. Com mais de 37,2 milhões de casos e quase 700 mil óbitos oficialmente confirmados, o Brasil se destacou negativamente e foi o país com o segundo maior número de mortes em todo o mundo, atrás apenas dos Estados Unidos². A situação brasileira foi marcada pela ausência de estratégias articuladas entre governos federal, estaduais e municipais para gerenciar a emergência de maneira coordenada e eficiente³.

O Sistema Único de Saúde (SUS) precisou lidar não apenas com a ameaça do vírus, mas com um negacionismo, que produziu efeitos desastrosos e revelou como o comportamento diante da saúde/doença é moldado por visões de mundo e posicionamentos político-partidários. Por trás das estatísticas, existem histórias a serem investigadas por quem reconhece a necessidade de interpretar as emergências como um fenômeno social, especialmente no contexto da diversidade e das desigualdades que caracterizam a população brasileira⁴.

As ciências sociais e humanas são fundamentais neste sentido, pois investigam repercussões dos determinantes sociais da saúde sobre as experiências de adoecimento. Os determinantes são fatores externos que influenciam a saúde das pessoas e são produzidos pelas condições econômicas, sociais e políticas do ambiente em que elas vivem, podendo ter mais força que os aspectos biológicos⁵. Por isso, as políticas públicas devem garantir equidade na distribuição de recursos e no acesso à saúde para grupos e regiões com características e vulnerabilidades distintas⁶.

De acordo com Andersen (1995), citado por Travassos & Martins⁷, o acesso é entendido como o processo de entrada e continuidade do cuidado no sistema de saúde, que abrange, inclusive, as etapas iniciais de percepção da necessidade e de tomada de decisão para a procura desse sistema, constituindo um importante elemento para a organização da oferta e o funcionamento dos serviços. Considerando que os determinantes sociais podem limitar essa capacidade de acesso, profissionais e tomadores de decisão do SUS precisam entender como diferentes indivíduos e grupos sociais se comportam em situações de adoecimento. Os estudos sobre itinerários terapêuticos podem ser especialmente úteis, pois permitem identificar em que momento, onde e como ocorre a procura de cuidados.

Na perspectiva da antropologia da saúde, o itinerário terapêutico é definido como o caminho percorrido por um indivíduo e sua rede de apoio na busca da recuperação, constituindo um elemento importante para o planejamento e a gestão dos sistemas de saúde⁸. As experiências vivenciadas nesse complexo fenômeno social ocorrem dentro e fora dos serviços formais de saúde e mobilizam práticas interdisciplinares que são influenciadas por fatores culturais, cognitivos e sociais⁹, ¹⁰.

Poucos estudos abordaram os itinerários terapêuticos da covid-19 no Brasil¹¹, ¹², ¹³, ¹⁴, ¹⁵, sendo que a maioria descreve experiências de pessoas com sintomas leves. E os que avaliam a trajetória de pacientes hospitalizados focam nos aspectos biomédicos dos care pathways – terapias empregadas pelos profissionais de saúde -, sem abordar a busca de cuidados como fato social. Diante dessa lacuna, esta pesquisa teve como objetivo conhecer os itinerários terapêuticos de pessoas com Síndrome Respiratória Aguda Grave (SRAG) causada pela covid-19 que foram internadas em um hospital público de alta complexidade no Distrito Federal (DF).

Com população de 3,1 milhões de habitantes¹⁶, o DF possui uma Rede de Atenção à Saúde (RAS) estruturada em sete regiões de saúde (Central, Centro-Sul, Leste, Norte, Oeste, Sul, Sudoeste) e oferta serviços em dois níveis de atenção: primária – APS (tecnologias de menor densidade) e especializada – AES (tecnologias de média e alta complexidade)¹⁷. Em 2020, a APS contava com 172 Unidades Básicas de Saúde (UBS). Já a rede de atenção às urgências e emergências, que integra a AES, possuía 14 hospitais regionais e seis Unidades de Pronto Atendimento (UPA)¹⁸.

Até 10 de março de 2023, o DF confirmou 898.465 casos e 11.845 óbitos por covid-19, com taxa de incidência acumulada de 26.114,2 casos para cada 100 mil habitantes, mortalidade de 354,3/100 mil habitantes e letalidade de 1,4%. Nos dois primeiros anos, quando a população ainda não estava vacinada, os maiores picos de hospitalizações pela doença foram registrados entre junho e setembro de 2020 e março e abril de 2021¹⁹.

Os protocolos do Ministério da Saúde e da Secretaria de Estado de Saúde (SES-DF) para manejo da covid-19 orientavam que pacientes que buscassem atendimento com sintomas respiratórios agudos deveriam ser avaliados e encaminhados para unidades especializadas, dando prioridade aos idosos, pessoas com doenças crônicas ou outras comorbidades consideradas fatores de risco, e gestantes e puérperas²⁰, ²¹.

Este artigo descreve as trajetórias que os participantes da pesquisa percorreram em busca de tratamento e explora possíveis associações entre características sociodemográficas e o acesso ao SUS.

Material e métodos

Esta pesquisa é um braço de um estudo observacional liderado por pesquisadores da Universidade de Brasília (UnB), intitulado ‘Síndromes respiratórias graves no DF’. O projeto previa, entre outros objetivos, a investigação dos itinerários terapêuticos de pessoas internadas com diagnóstico confirmado de SRAG, que é a forma mais grave da covid-19.

A abordagem utilizada foi um estudo de caso integrado, com unidades múltiplas de análise e triangulação de evidências quantitativas e qualitativas²². O ‘caso’ em questão é o itinerário terapêutico dos pacientes adultos com covid-19 internados no Hospital Universitário de Brasília, DF, entre maio de 2020 e dezembro de 2021, e foi estudado por meio de três etapas.

Na etapa 1, foi feita uma análise documental de protocolos oficiais de manejo da covid-19 no SUS, publicizados em 2020 e 2021, para verificar se os itinerários percorridos pelos participantes seriam condizentes com esses documentos. A busca ocorreu em dezembro de 2022, nos portais do Ministério da Saúde e SES-DF na internet e por meio de pesquisa livre no Google, utilizando palavras-chave como: “protocolo Covid-19 Ministério da Saúde”; “fluxograma atendimento Covid-19 SUS”; “protocolo Covid-19 SES-DF”.

A etapa 2 consistiu na análise quanti-qualitativa de informações coletadas de forma transversal pela equipe do estudo observacional, incluindo dados primários e secundários extraídos de relatórios de vigilância epidemiológica, prontuários e entrevistas telefônicas semiestruturadas realizadas com pacientes e/ou acompanhantes durante a internação ou até seis meses após a alta. Inicialmente, avaliou-se a completude do banco de dados brutos, para seleção da população e variáveis de interesse. Dos 515 participantes do estudo observacional, 233 tinham informações relacionadas à trajetória pelo sistema de saúde e foram incluídos na análise. Para a etapa de georreferenciamento, foram considerados somente os 219 que tinham endereço e moravam na Região Integrada de Desenvolvimento do Distrito Federal e Entorno (Ride). A figura 1 detalha o processo de seleção dos participantes do estudo de caso.

Figura 1
Fluxograma de seleção dos participantes do estudo de caso

Após organização dos dados, as variáveis consideradas relevantes e completas para responder à questão de pesquisa foram descritas e analisadas por meio do software estatístico SAS (versão 9.4). A descrição do perfil dos participantes e dos itinerários terapêuticos foi feita a partir da análise da distribuição de frequência das principais informações clínicas, demográficas e de acesso ao sistema de saúde. Para variáveis contínuas, também foram calculadas a média, mediana, moda, mínimo e máximo.

Já a análise estatística consistiu no ajuste de dois modelos de regressão de Poisson com variância robusta, para identificar associações entre as características dos participantes (variáveis independentes) e o acesso aos serviços de saúde (variáveis dependentes). A escolha dessas variáveis e dos critérios para definição de cada uma delas baseou-se nos princípios de funcionamento da RAS do DF¹⁷, ¹⁸ e fluxos de acesso previstos nos protocolos de manejo da covid-19²⁰, ²¹, ²³, ²⁴.

No primeiro modelo de análise, ‘buscar atendimento na atenção especializada’ foi considerada variável dependente, a fim de identificar fatores associados à escolha do primeiro serviço de saúde procurado pelo paciente. As variáveis explicativas foram: sexo, idade, escolaridade, raça/cor, ocupação, região de saúde da residência, classe econômica, nível de renda domiciliar média da região administrativa onde mora, comorbidades prévias, quantidade de sintomas iniciais, e sintoma inicial ‘falta de ar’.

No segundo modelo, a variável dependente foi ‘seguir os fluxos de acesso estabelecidos’, caracterizada por dois critérios: conseguir atendimento no primeiro local procurado; e passar por até três serviços de saúde. As variáveis explicativas foram: sexo, idade, escolaridade, raça/cor, ocupação, região de saúde da residência, classe econômica, nível de renda domiciliar média da região administrativa onde mora, comorbidades prévias, quantidade de sintomas iniciais, sintoma inicial ‘falta de ar’, onde buscou o primeiro atendimento e primeiro serviço buscado próximo à residência. O pressuposto de que passar por até 3 serviços seria um indicativo de cumprimento dos fluxos foi baseado na moda do total de serviços buscados = 3; e na inferência de que o percurso mais longo para quem não teve dificuldade de acesso seria buscar o primeiro atendimento na atenção primária, ser direcionado a uma unidade da atenção secundária e, por fim, a um hospital terciário, totalizando três serviços.

Ambos os modelos foram analisados em duas fases: bivariada e múltipla, adotando-se como medidas de efeito a Razão de Prevalência (RP) e seus respectivos intervalos de 95% de confiança, por serem mais apropriadas para descrever a relação entre exposição e efeito em estudos transversais²⁵. Inicialmente, modelos de regressão de Poisson simples foram ajustados para cada variável explicativa. Aquelas com valor de p < 0,25 foram incluídas na análise de regressão de Poisson múltipla²⁶. Em seguida, foram ajustadas por um processo de retirada/inclusão de variáveis. Permaneceram no modelo ajustado apenas aquelas com p < 0,05, para as quais foram novamente calculadas as razões de prevalência e os respectivos intervalos de confiança. Também foi avaliada a multicolinearidade entre as variáveis independentes, considerando como limite um indicador de tolerância > 0,60.

Na etapa 3, as informações das etapas anteriores permitiram mapear os caminhos realizados pelos pacientes desde o início dos sintomas até a hospitalização. O sistema de informação geográfica QGIS (versão 3.20.2) foi utilizado para georreferenciamento dos endereços, análise espacial e elaboração de mapas com os locais de residência dos participantes e as unidades de saúde por onde cada um passou. Para tratamento das informações extraídas do banco de dados e cálculo estimado da distância percorrida, utilizou-se o software Microsoft Excel® (versão 2016).

A triangulação das evidências quantitativas e qualitativas das três etapas do estudo de caso foi adotada como estratégia geral de análise, permitindo a vinculação dos resultados às proposições teóricas que foram previamente levantadas em uma revisão integrativa da literatura sobre itinerários terapêuticos e covid-19.

O projeto ‘Síndromes respiratórias graves no DF’ foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa com Seres Humanos (CEP) da Faculdade de Medicina da UnB (Certificado de Apresentação de Apreciação Ética – CAAE: 33555320.1.0000.5558; número do parecer: 4.112.214), em conformidade com a Resolução nº 466/2012 do Conselho Nacional de Saúde.

Resultados

Descrição do perfil dos participantes

A tabela 1 apresenta a distribuição de frequência absoluta e percentual das variáveis relacionadas ao perfil demográfico e de saúde dos 233 participantes incluídos neste estudo de caso como unidades integradas de análise. A maioria era do sexo masculino (60,52%) e tinha mais de 60 anos de idade (53,64%). Aproximadamente 68% eram pessoas pretas ou pardas, 29% brancas e menos de 3% indígenas ou amarelas.

Tabela 1
Descrição do perfil demográfico e de saúde dos participantes (n = 233)

Característica	n	%
Sexo
Feminino	92	39,48
Masculino	141	60,52
Idade
22-39 anos	31	13,30
40-59 anos	77	33,05
60-79 anos	93	39,91
80-98 anos	32	13,73
Raça/cor
Branca	66	29,07
Amarela	2	0,88
Indígena	4	1,76
Parda	39	17,18
Preta	116	51,10
Sem informação	6
Escolaridade
Sem escolaridade	34	15,89
Alfabetizado (fundamental incompleto)	69	32,24
Ensino fundamental completo ou médio incompleto	30	14,02
Ensino médio completo ou superior incompleto	59	27,57
Ensino superior completo	22	10,28
Sem informação	19
Ocupação
Aposentado, pensionista ou beneficiário	113	49,56
Desempregado	34	14,91
Dona de casa	10	4,39
Trabalhador autônomo	29	12,72
Trabalhador formal	40	17,54
Estudante	2	0,88
Sem informação	5
Renda média mensal*
Sem renda	28	12,61
Até 1 salário-mínimo (R$ 1-1.100)	88	39,64
Até 2 salários-mínimos (R$ 1.101-2.200)	57	25,68
Até 4 salários-mínimos (R$ 2.201-4.400)	32	14,41
Acima de 4 salários-mínimos (> R$ 4.400)	17	7,66
(dado ausente)	11
Recebeu auxílio emergencial do Governo na pandemia
Não	208	90,04
Sim	23	9,96
Sem informação	2
Região de Saúde do endereço de residência
Fora do DF	32	13,85
Central	6	2,6
Centro-Sul	27	11,6
Leste	28	12,12
Norte	34	14,72
Oeste	40	17,32
Sudoeste	43	18,61
Sul	21	9,09
Sem informação	2
Nível de renda domiciliar média da região administrativa (RA) onde mora**
Fora do DF	32	13,85
Baixa	70	30,30
Média-baixa	71	30,74
Média-alta	47	20,35
Alta	11	4,76
Sem informação	2
Tipo de imóvel onde mora
Alugado	58	25,44
Próprio	165	72,37
Residência Coletiva	5	2,19
Sem informação	5
Quantidade de moradores da residência
1-2	94	40,52
3-4	95	40,95
5-6	31	13,36
7-12	12	5,17
Sem informação	1
Classe econômica***
A	7	3,07
B1	8	3,51
B2	37	16,23
C1	56	24,56
C2	69	30,26
DE	51	22,37
Sem informação	5
Comorbidades prévias
0	15	6,44
1	42	18,03
2 a 5	162	69,53
6 a 9	14	6,01
Passou por hospitalização no último ano
Não	160	71,43
Sim	64	28,57
Sem informação	9
Possui plano de saúde
Não	221	94,85
Sim	12	5,15
Quando adoece, onde geralmente busca assistência médica
Clínica/Hospital Particular com plano de saúde	7	3,03
Clínica/Hospital Particular sem plano de saúde	15	6,49
Hospital Público	77	33,33
ubs	79	34,20
upa	51	22,08
Não Busca	2	0,87
Sem informação	2
Em situações de emergência, onde geralmente busca atendimento
Clínica/Hospital Particular com plano de saúde	8	3,45
Clínica/Hospital Particular sem plano de saúde	8	3,45
Hospital Público	137	59,05
Samu	1	0,43
ubs	13	5,60
upa	65	28,02
Sem informação	1

• Fonte: elaboração própria (2023).
• * Considerando o valor do salário-mínimo em 2020 (R$ 1.100,00);
• ** Baseada nos critérios da PNAD contínua em 2020, do IBGE, onde Renda muito baixa: menor que R$ 1.650,50/mês; Renda baixa: entre R$ 1.650,50 e R$ 2.471,09; Renda média-baixa: entre R$ 2.471,09 e R$ 4.127,41; Renda média: entre R$ 4.127,41 e R$ 8.254,83; Renda média-alta: entre R$ 8.254,83 e R$ 16.509,66; e Renda alta: maior que R$ 16.509,66;
• *** Classificação realizada com base no Critério Brasil, que considera condições sociais, de renda e moradia.

Quase metade tinha nível de escolaridade baixo – sem alfabetização (15,89%) ou ensino fundamental incompleto (32,24%). Quanto à ocupação, metade era composta de aposentados/pensionistas/beneficiários. A renda dos participantes variava de 0 a 80 mil reais mensais (média = R$ 2.154,00), sendo que 12,61% não tinham nenhuma renda, 39,64% recebiam até 1 salário-mínimo, 25,68% até 2 salários, 14,41% até 4 salários e 7,66% tinham renda superior a 4 salários por mês. Apenas 9,96% receberam auxílio financeiro do Governo na pandemia.

Havia moradores das sete regiões de saúde do DF (86,15%), além de outros municípios da Ride, Amazonas, Bahia, Goiás e Minas Gerais (13,85%). A maior parte morava em regiões com renda domiciliar baixa ou média-baixa (61,04%), o que coincide com a classificação econômica: mais de 75% dos participantes pertenciam às classes C1 (24,56%), C2 (30,26%) ou DE (22,37%).

Quase todos os pacientes apresentavam pelo menos uma comorbidade prévia (93,57%) e 28,57% passaram por hospitalização no ano anterior, mostrando que se tratava de um grupo com maior risco clínico-epidemiológico. Somente 5,15% possuíam plano de saúde privado. Perguntados sobre onde buscam assistência médica quando adoecem, os locais mais apontados foram UBS (34,20%) e hospitais públicos (33,33%), seguidos de UPA (22,08%). Quando a pergunta dizia respeito ao local mais buscado em situações de emergência, hospitais passaram para 59,05%, UPA 28,02% e UBS 5,6%.

Descrição dos itinerários terapêuticos

A tabela 2 descreve a distribuição de frequência absoluta e percentual das características relacionadas ao processo de adoecimento e acesso aos serviços de saúde, desde os sintomas iniciais até o desfecho da hospitalização por SRAG. Considerando que, no momento da coleta, muitos pacientes ainda estavam internados ou haviam falecido, 74,14% das entrevistas foram respondidas por acompanhantes.

Tabela 2
Descrição do itinerário terapêutico dos participantes, a partir das características do processo de adoecimento e acesso ao sistema de saúde (n = 233)

Característca	n	%
Respondente da pesquisa
Acompanhante	172	74,14
Paciente	60	25,86
Sem informação	1
Fase da pandemia*
Primeira onda 2020 (maio a agosto/2020)	60	25,75
Transição 2020 (setembro a novembro/2020)	26	11,16
Segunda onda 2021 (dezembro/2020 a junho/2021)	112	48,07
Pós-vacinação 2021 (julho a dezembro/2021)	35	15,02
Usou (hidroxi)cloroquina e/ou ivermectina como profilaxia para covid-19
Não	193	82,83
Sim	40	17,17
Quantidade de sintomas iniciais**
0	21	9,68
1-2	56	25,81
3-4	97	44,70
5 ou mais	43	19,82
Sem informação	16
Teve dispneia/falta de ar como sintoma inicial***
Não	121	51,93
Sim	112	48,07
Usou medicamentos que já tinha em casa após o início dos sintomas
Não	157	74,76
Sim	53	25,24
Sem informação	23
Quantos dias ficou com sintomas até buscar atendimento
0-2	52	26,26
3-5	80	40,40
6-8	66	33,33
Sem informação	35
Onde buscou o primeiro atendimento
Clínica/consultório particular	11	4,76
Hospital particular	10	4,33
Hospital público	99	42,86
ubs	52	22,51
upa	59	25,54
Sem informação	2
Nível de atenção do primeiro serviço buscado****
Especializada	179	77,49
Primária	52	22,51
Sem informação	2
Por que optou por esse serviço
Por proximidade da residência	96	42,67
Por já ser assistido nessa unidade	29	12,89
Por ser de fácil localização	9	4,00
Por indicação	7	3,11
Pela qualidade do atendimento	11	4,89
Outros/Prefere não responder	73	32,44
Sem informação	8
Primeiro serviço buscado era o mais próximo da residência
Não	82	36,12
Sim	145	63,88
Sem informação	6
Foi atendido no primeiro serviço buscado
Não	75	32,47
Sim	156	67,53
Sem informação	2
Onde conseguiu o primeiro atendimento
Hospital	140	60,61
ÜBS	24	10,39
upa	57	24,68
Outro	10	4,33
Sem informação	2
Quantos dias levou do primeiro atendimento até a internação
0-1	118	54,38
2-3	35	16,13
4-7	43	19,82
8-15	21	9,68
Sem informação	16
Total de serviços de saúde por onde passou, incluindo o hospital estudado (do início dos sintomas até o desfecho)
1	13	5,63
2	68	29,44
3	79	34,20
4	42	18,18
5	19	8,23
6 ou mais	10	4,33
Sem informação	2
Distância total percorrida entre os serviços de saúde*****
< = 50 km	144	62,34
51-100 km	62	26,84
100 km	25	10,82
Sem informação	2
Tipo de transporte mais utilizado para chegar aos serviços de saúde
Ambulância/Samu/outro transporte hospitalar	50	21,74
Carro particular	145	63,04
Ônibus e/ou metrô	8	3,48
A pé ou de bicicleta	3	1,30
Táxi/Über	24	10,43
Sem informação	3
Passou por Unidade de Terapia Intensiva (UTI)
Não	118	57,84
Sim	86	42,16
Sem informação	29
Desfecho final
Óbito	64	27,83
Alta	151	65,65
Transferência	15	6,52
Sem informação	3
Duração do itinerário terapêutico (do início dos sintomas até o desfecho)
1-15 dias	35	18,42
16-30 dias	83	43,68
31-60 dias	53	27,89
> 60 dias	19	10,00
Sem informação	43

• Fonte: elaboração própria (2023).
• * Indica o momento da pandemia em que o participante foi internado28;
• ** Obtida a partir de uma lista com 25 sintomas de síndrome gripal associados à covid-19;
• *** A dispneia/falta de ar foi considerada indicativo da gravidade por ser um dos sinais clínicos da SRAG23,29 e a variável mais completa do banco de dados para esta finalidade;
• **** Considerou-se ÜBS como Atenção Primária, e as demais unidades (ÜPA, hospitais públicos, consultórios/clínicas/hospitais particulares) como Atenção Especializada;
• ***** a partir do georreferenciamento das distâncias entre a região administrativa de residência do paciente e os serviços por onde ele passou, inferindo que cada paciente foi direto de um serviço para outro, sem retornar à residência.

A maioria dos participantes foi hospitalizada durante a segunda onda, entre dezembro de 2020 e junho de 2021 (48,07%), ou na primeira onda, entre maio e agosto de 2020 (25,75%), seguindo o observado no cenário nacional²⁷. Aproximadamente 17% disseram ter usado medicamentos sem comprovação de eficácia (hidroxicloroquina, ivermectina e outros) para prevenir a covid-19. Após serem infectados, 44,7% dos pacientes tiveram de 3 a 4 sintomas, e 48,07% sentiram falta de ar. A maioria não usou medicamentos que já tinha em casa (74,76%) e buscou atendimento em até cinco dias após o aparecimento dos primeiros sintomas (66,66%).

Quanto ao acesso à RAS, os pontos mais buscados para primeiro atendimento foram os hospitais públicos (42,86%), seguidos pelas UPAs (25,54%), UBS (22,51%) e clínicas/consultórios (4,76%) ou hospitais particulares (4,33%). Categorizando-os pelo nível de atenção, 77,49% procuraram o primeiro atendimento na atenção especializada. Em 63,88% dos casos, o serviço ficava próximo à residência do paciente, o que foi apontado como principal motivo de escolha (42,67%).

Grande parte conseguiu atendimento no primeiro serviço procurado (67,53%) e foi hospitalizada no mesmo dia ou em até 24 horas (54,38%). A atenção especializada foi a principal porta de entrada do sistema, principalmente os hospitais públicos (60,61%). A maioria dos participantes (69,26%) passou por, no máximo, três serviços de saúde, somando-se os locais buscados e acessados. Estima-se que a distância total percorrida desde a residência, passando por esses serviços até o hospital estudado, variou de 5,29 a 3.440 km, com média de 163,28 km e mediana de 44,31 km – havia pacientes transferidos de Manaus-AM durante o colapso do sistema de saúde amazonense. A distância foi inferior a 50 km em 62,34% dos casos, e o carro particular foi o meio mais utilizado nesses trajetos (63,04%).

Com relação ao desfecho da hospitalização, 65,65% tiveram alta hospitalar, 27,83% faleceram e 6,52% foram transferidos. A duração do itinerário terapêutico, desde o início dos sintomas até esse desfecho, variou de 2 a 130 dias, com média de 31,25 e mediana de 24 dias.

De modo geral, a maioria dos participantes buscou o primeiro atendimento na atenção especializada e conseguiu acesso rápido ao sistema de saúde, conforme preconizado nos protocolos²⁰, ²¹, ²³, ²⁴.

Análise de associações

A tabela 3 apresenta os resultados da análise de associações entre o perfil dos participantes e os dois eventos que caracterizaram o acesso ao sistema de saúde.

Tabela 3
Razões de prevalência brutas e ajustadas, conforme modelo de regressão de Poisson com variância robusta e seus respectivos intervalos de 95% de confiança, para os dois eventos que caracterizaram o processo de acesso aos serviços de saúde

RP Bruta			RP Ajustada
Variáveis	RP (IC 95 %)	p-valor	RP (IC 95%)	p-valor
Evento 1 – Buscar o primeiro atendimento na atenção especializada (n = 202)
Sexo
Masculino	1	-	-	-
Feminino	1,02 (0,88; 1,17)	0,7956	-	-
Idade
< 60 anos	1	-	-	-
≥ 60 anos	1,19 (1,03; 1,37)	0,0202	-	-
Escolaridade
Médio ou Superior	1	-	1	-
Sem escolaridade ou Fundamental	1,24 (1,06; 1,46)	0,0072	1,16 (1,00; 1,37)	0,0490
Raça/cor*
Preta ou Parda	1	-	-	-
Branca	1,05 (0,91; 1,22)	0,5014	-	-
Ocupação		0,0169		0,0146
Desempregado	1	-	1	-
Autônomo ou dona de casa/do lar	1,26 (0,90; 1,77)	0,1719	1,22 (0,88; 1,69)	0,2321
Trabalhador formal	1,22 (0,87; 1,72)	0,2551	1,40 (1,00; 1,95)	0,0478
Aposentado/pensionista/benefi-	1,47 (1,10; 1,97)	0,0094	1,48 (1,12; 1,95)	0,0052
ciário
Região de Saúde da residência		0,0726		0,0298
Norte	1	-	1	-
Sul	1,07 (0,69; 1,68)	0,7497	1,00 (0,59; 1,67)	0,9892
Sudoeste	1,37 (0,99; 1,91)	0,0602	1,51 (1,09; 2,09)	0,0121
Central e Centro-Sul	1,42 (1,02; 1,98)	0,0393	1,51 (1,08; 2,11)	0,0152
Leste	1,36 (0,96; 1,94)	0,0825	1,52 (1,08; 2,15)	0,0162
Fora DF	1,46 (1,05; 2,03)	0,0259	1,58 (1,13; 2,20)	0,0069
Oeste	1,56 (1,14; 2,13)	0,0052	1,67 (1,21; 2,31)	0,0019
Classe Econômica		< 0,0001	-	0,0460
C1/C2	1	-	1	-
B1/B2	1,03 (0,85; 1,23)	0,7858	1,04 (0,86; 1,27)	0,6849
DE	1,05 (0,89; 1,25)	0,5361	1,04 (0,89; 1,21)	0,6428
A	1,32 (1,19; 1,46)	< 0,0001	1,40 (1,10; 1,77)	0,0052
Nível de renda domiciliar média da região administrativa onde mora		0,1141	-	-
Baixa	1	-	-	-
Média-alta	1,22 (0,98; 1,53)	0,0733	-	-
Baixa-média	1,24 (1,01; 1,52)	0,0383	-	-
Fora do DF	1,28 (1,01; 1,60)	0,0368	-	-
Alta	1,38 (1,07; 1,78)	0,0116	-	-
Comorbidades prévias		0,3213	-	-
Nenhuma	1	-	-	-
Uma	1,05 (0,70; 1,58)	0,8162	-	-
Múltiplas	1,20 (0,83; 1,73)	0,3281	-	-
Quantidade de sintomas iniciais
≤ 4	1	-	-	-
> 4	1,01 (0,84; 1,21)	0,9203	-	-
Sintoma inicial ‘falta de ar’
Sim	1	-	-	-
Não	1,07 (0,93; 1,23)	0,3624	-	-
Evento 2 – Seguir os fluxos de acesso estabelecidos (n = 190)
Sexo
Feminino	1	-	-	-
Masculino	1,12 (0,87; 1,44)	0,3690	-	-
Idade
< 60 anos	1	-	-	-
≥ 60 anos	1,14 (0,89; 1,45)	0,2971	-	-
Escolaridade
Médio ou Superior	1	-	-	-
Sem escolaridade ou Fundamental	1,27 (0,97; 1,65)	0,0766	-	-
Raça/corl
Branca	1	-	-	-
Preta ou Parda	1,12 (0,84; 1,49)	0,4316	-	-
Ocupação		0,8654		-
Desempregado	1	-	-	-
Trabalhador formal	1,09 (0,68; 1,74	0,7199	-	-
Autônomo ou dona de casa/do lar	1,14 (0,72; 1,81)	0,5659	-	-
Aposentado/pensionista/beneficiário	1,18 (0,79; 1,74	0,4184	-	-
Região de Saúde da residência		0,1767		-
Sul	1	-	-	-
Sudoeste	1,03 (0,57; 1,87)	0,9202	-	-
Norte	1,06 (0,57; 1,97)	0,8523	-	-
Fora DF	1,20 (0,66; 2,19)	0,5437	-	-
Oeste	1,34 (0,77; 2,35)	0,3046	-	-
Centro e Centro-Sul	1,41 (0,80; 2,49)	0,2296	-	-
Leste	1,67 (0,96; 2,88)	0,0670	-	-
Classe Econômica		0,2452	-	-
A	1	-	-	-
B1/B2	1,04 (0,41; 2,59)	0,9380	-	-
C1/C2	1,24 (0,52; 2,97)	0,6259	-	-
DE	1,49 (0,62; 3,60)	0,3719	-	-
Nível de renda domiciliar média da região administrativa onde mora		0,1971		0,0380
Média-alta	1	-	1	-
Fora do DF	1,32 (0,80; 2,17)	0,2740	1,65 (0,92; 2,97)	0,0950
Baixa	1,46 (0,97; 2,21)	0,0728	1,90 (1,13; 3,18)	0,0149
Baixa-média	1,44 (0,95; 2,18)	0,0848	1,92 (1,15; 3,22)	0,0130
Alta	1,86 (1,11; 3,10)	0,0174	2,39 (1,37; 4,15)	0,0020
Comorbidades prévias		0,6485	-	-
üma	1	-		-	-
Nenhuma	1,14 (0,81; 1,63)	0,4420		-	-
Múltiplas	1,26 (0,75; 2,14)	0,3842		-	-
Quantidade de sintomas iniciais
≤ 4	1	-	1	-
> 4	1,27 (0,98; 1,66)	0,0723	1,36 (1,04; 1,76)	0,0225
Sintoma inicial ‘falta de ar’
Não	1,22 (0,96; 1,56)	0,1098	-	-
Sim	1	-	-	-
Onde buscou o primeiro atendimento		0,0004		0,0007
Atenção Primária	1	-	1	-
Atenção Especializada	2,29 (1,44; 3,64)	0,0004	2,35 (1,43; 3,86)	0,0007
Primeiro serviço buscado próximo à residência		0,0373	-	-
Sim	1	-	-	-
Não	1,29 (1,01; 1,63)	0,0373	-	-

• Fonte: elaboração própria (2023).
• * Pessoas indígenas e amarelas, se somadas, representavam menos de 3% dos participantes e, por isso, não foram consideradas nesta análise.

No primeiro modelo, ‘buscar o primeiro atendimento na atenção especializada’ foi considerado como variável dependente. Inicialmente, na análise bivariada, as variáveis idade, escolaridade, ocupação, região de saúde da residência, classe econômica e nível de renda domiciliar média da região administrativa onde mora apresentaram um p valor < 0,25 e foram incluídas no modelo multivariado. Após ajuste do modelo de regressão de Poisson com variância robusta múltiplo, escolaridade, ocupação, região de saúde da residência e classe econômica apresentaram uma associação significativa (p < 0,05) com o evento.

Os resultados mostram que pacientes sem escolaridade ou com ensino fundamental foram os que mais buscaram o primeiro atendimento na atenção especializada, com prevalência 16% maior que aqueles com ensino médio ou superior (p = 0,0490). Quanto à ocupação, ser aposentado/pensionista ou trabalhador formal aumentou a probabilidade de buscar a atenção especializada em 48% (p = 0,0052) e 40% (p = 0,0478), respectivamente, quando comparado com pacientes desempregados. Trabalhadores autônomos e donas de casa não apresentaram diferenças significativas em relação aos desempregados (p = 0,2321).

Os moradores das regiões de saúde Norte e Sul do DF foram os que menos buscaram a atenção especializada para primeiro atendimento. Em seguida, vieram os das regiões Central, Centro-Sul e Sudoeste, com uma prevalência 51% maior (p = 0,0152; p = 0,0121), Leste (52%, p = 0,0162), de fora do DF (58%, p = 0,0069) e os da região Oeste, que tiveram 67% maior probabilidade de buscar a atenção especializada que os da Norte (p = 0,0019).

Os participantes pertencentes à classe A foram os que mais buscaram a atenção especializada, com uma prevalência 40% maior que os da classe C1/C2 (p = 0,00052). Pacientes das classes B1/B2 e DE não tiveram diferenças significativas em relação aos da classe C1/C2 (p = 0,6849; p = 0,6428). Embora não tenha permanecido no modelo multivariado, a análise do nível de renda domiciliar média da região de residência também indica que moradores de áreas com renda baixa foram os que mais buscaram atendimento na atenção primária, enquanto os de regiões com renda alta tiveram maior probabilidade de buscar a atenção especializada (38%, p = 0,0116).

A segunda parte da tabela mostra a análise de fatores associados ao evento ‘seguir os fluxos de acesso estabelecidos’, caracterizado por ‘ser atendido no primeiro serviço buscado’ e ‘passar por no máximo três serviços’.

Inicialmente, na análise bivariada, as variáveis escolaridade, região de saúde da residência, classe econômica, nível de renda domiciliar média da região administrativa onde mora, quantidade de sintomas iniciais, sintoma inicial ‘falta de ar’, onde buscou o primeiro atendimento e primeiro serviço procurado próximo à residência apresentaram um p valor < 0,25 e foram incluídas no modelo multivariado. Após o ajuste do modelo de regressão de Poisson com variância robusta múltiplo, nível de renda da região onde mora, quantidade de sintomas iniciais e onde buscou o primeiro atendimento apresentaram uma associação significativa (p < 0,05) com a facilidade de acesso ao sistema de saúde.

Os participantes que demoraram mais para conseguir atendimento e passaram por um número maior de serviços foram os que moram em regiões administrativas com nível de renda domiciliar média-alta. Já os participantes de fora do DF tiveram uma facilidade de acesso 65% maior (p = 0,0950), seguidos pelos moradores das regiões de renda baixa (90% maior, p = 0,0149), baixa-média (92% maior, p = 0,0130) e alta (139% maior, p = 0,0020).

Pessoas que apresentavam mais sintomas quando procuraram atendimento (> 4) tiveram 36% maior facilidade de acesso que aquelas com menos sintomas (p = 0,02225), assim como as que buscaram o primeiro atendimento na atenção especializada, em comparação com as que buscaram a APS (135% maior, p = 0,0007).

Os pacientes com falta de ar, em geral, foram atendidos no primeiro local buscado e rapidamente internados, mas, justamente por isso, passaram por menos serviços de saúde. Isso pode justificar o surgimento de um viés de confusão, onde os pacientes sem esse sintoma parecem ter tido maior facilidade de acesso.

O indicador de tolerância para multicolinearidade variou de 0,78 a 0,99 para o primeiro evento analisado e de 0,96 a 0,99 para o segundo, indicando que não existe multico-linearidade entre as variáveis independentes.

Georreferenciamento do percurso dos pacientes

A figura 2 apresenta a distribuição geográfica da residência dos pacientes, por região administrativa ou município, e a localização e o tipo dos serviços de saúde por onde eles passaram, desde o primeiro local procurado até o hospital estudado. O tamanho do círculo indica a quantidade de participantes em cada ponto do mapa, e a cor indica o tipo de serviço – UBS, UPA, hospital público ou clínica/hospital particular. Cabe lembrar que nessa etapa foram excluídos participantes que não tinham informação de endereço ou moravam fora da Ride.

Figura 2
Distribuição geográfica dos endereços de residência dos participantes (n = 219) e dos serviços de saúde por onde passaram

Discussão

Diferentemente do que costuma ser evidenciado em pesquisas sobre itinerários terapêuticos no SUS⁸, ¹⁰, ¹¹, ³⁰, ³¹, ³², ³³, neste estudo de caso, a maioria dos participantes seguiu os fluxos formais, teve acesso rápido e não precisou peregrinar pelos serviços de saúde para conseguir atendimento. Os principais determinantes dessa facilidade de acesso foram: gravidade dos casos, caracterizada por idade, perfil clínico-epidemiológico e quantidade de sintomas iniciais; tipo de serviço buscado para primeiro atendimento; e contexto socioeconômico, representado pelo nível de renda domiciliar média da região de residência.

A instituição estudada recebia, principalmente, pacientes graves. Isso pode justificar a homogeneidade das características clínico-epidemiológicas, embora, de modo geral, o perfil não seja distinto do observado em outros estudos, em que sexo masculino, idade acima de 60 anos, raça/cor preta ou parda, baixa escolaridade e múltiplas comorbidades aparecem como principais fatores de risco para hospitalização e óbito por covid-19²⁹, ³⁴, ³⁵. A duração do itinerário também foi semelhante à de uma coorte brasileira que investigou fatores associados ao óbito por covid-19, segundo a qual o tempo médio entre os sintomas e o desfecho foi de 33,6 dias²⁹.

O fato de a maioria dos participantes ter buscado o primeiro atendimento na atenção especializada entre o terceiro e o quinto dia após surgirem os sintomas e ter relatado que não se automedicou também é indício da capacidade de perceber a gravidade da situação e tomar decisões alinhadas aos protocolos. Alguns fatores podem explicar essa diferença em relação aos estudos que mostram que os itinerários terapêuticos geralmente não coincidem com os fluxos estabelecidos⁸. Primeiramente, a circulação diária de informações na imprensa, redes e mídias sociais intensificou (ou reduziu, dependendo do posicionamento) a visibilidade da covid-19. Isso pode ter deixado o setor profissional e a população, especialmente grupos de risco, mais atentos às orientações de acesso. Em segundo lugar, quase 75% das entrevistas foram respondidas pelos acompanhantes, geralmente familiares mais jovens e com maior nível de escolaridade. Ao afirmarem que costumam procurar assistência na atenção primária quando adoecem e na atenção especializada em situações de emergência, eles demonstraram certo conhecimento sobre a lógica de funcionamento do sistema, que pode ser distinto do que os próprios pacientes teriam. Além disso, há que se considerar que essa narrativa pode ter sido influenciada pelas interpretações e pelos aprendizados da experiência vivida, após constatarem, por exemplo, que buscar uma UBS tornou o acesso mais demorado.

O sistema de saúde também parece ter cumprido os protocolos, garantindo maior acesso aos públicos considerados prioritários – pessoas com fatores de risco e casos graves²⁰, ²¹, ²³, ²⁴. Mas é importante avaliar porque quem buscou a atenção primária demorou mais para conseguir atendimento. Por uma questão histórica e estrutural, o SUS ainda é mais preparado para lidar com eventos agudos de saúde, que exigem respostas episódicas e reativas no nível hospitalar, do que com condições crônicas não agudizadas, em que são necessárias ações contínuas, proativas e integradas³⁶. Essa lógica hospitalocêntrica torna o acesso melhor e mais rápido em situações de urgência/emergência, especialmente para quem busca a atenção especializada.

Por outro lado, a capacidade de resposta do SUS foi afetada pelo negacionismo do (des)governo Jair Bolsonaro³, ³⁷ e pelas discrepâncias de natureza político-institucional (características do arranjo federativo) e histórico-estrutural (desigualdades socioespaciais) que existem entre as unidades federativas, entre áreas urbanas e rurais, centro e periferia³⁸. Um estudo revelou que a disponibilidade de leitos de Unidade de Terapia Intensiva (UTI) foi consideravelmente maior nos centros das grandes cidades⁶. Outro concluiu que as desigualdades socioeconômicas e de acesso aos serviços de saúde tiveram maior associação com os casos e óbitos por covid-19 do que com fatores biológicos: os estados do Norte/Nordeste, onde há menor desenvolvimento socioeconômico e capacidade hospitalar, apresentaram as piores taxas de mortalidade, mesmo tendo menor prevalência de fatores de risco clínico. Esse mesmo estudo apontou que o DF teve a maior proporção de leitos de UTI por habitantes e a menor taxa de mortalidade do País³⁷. Como visto na figura 2, os vazios assistenciais do DF são menos expressivos do que nas demais Unidades Federativas (UF), especialmente naquelas com menor densidade demográfica.

O contexto socioeconómico é um dos principais determinantes das decisões e experiências vivenciadas na busca de cuidados³⁹. Apesar de ter o maior índice de Desenvolvimento Humano e renda domiciliar per capita entre todas as UF⁴⁰, o DF tem o terceiro maior percentual de pessoas pobres, revelando desigualdades que se manifestam em problemas de mobilidade, habitação, trabalho, renda e acesso a serviços, inclusive de saúde⁴¹. Isso é importante para entender a associação entre a região de residência dos participantes e o tipo de serviço procurado primeiro.

A decisão de qual local buscar depende de diversos fatores, incluindo as percepções sobre as características, finalidade e disponibilidade dos serviços⁷. Neste sentido, as inequidades de oferta existentes entre as regiões de saúde podem ter sido determinantes. A Região de Saúde Oeste, onde UPA e hospitais foram mais procurados, possui maior disponibilidade de serviços especializados. Já a Região de Saúde Norte, onde a APS foi mais procurada, concentra os piores indicadores socioeconómicos do DF e baixa oferta de AES⁴¹. Da mesma forma, o fato de os participantes que tiveram maior dificuldade de acesso serem os que moravam em regiões com renda média-alta e que buscaram primeiro a rede privada pode estar relacionado às percepções que eles têm do SUS e, ainda, às crenças político-ideológicas negacionistas comuns em grupos com maior poder económico.

De modo geral, os resultados confirmam a proposição teórica deste estudo de caso, de que as pessoas possuem comportamentos e pensamentos distintos diante da doença, e isso não está relacionado apenas a fatores biológicos, mas, também, socioculturais⁴², como educação, classe social, estrutura familiar, identidade cultural, crenças, entre outros. Portanto, a abordagem de questões relacionadas à saúde precisa levar em conta os contextos em que elas ocorrem, sendo capaz de superar posturas hegemónicas e etnocêntricas características da abordagem biomédica e considerar a influência da cultura e sociedade sobre a forma como as experiências de adoecimento são vivenciadas⁴³. A saúde coletiva e a antropologia da saúde fornecem conhecimentos importantes para essa compreensão⁴, podendo contribuir para que as pesquisas, políticas e ações em saúde, incluindo as práticas profissionais, sejam mais humanizadas, interdisciplinares e efetivas.

Grande parte das pesquisas empíricas que investigaram aspectos sociodemográficos de internações por covid-19 no contexto brasileiro³⁴,³⁵,³⁷,⁴⁴ focou nos desfechos clínicos e/ou utilizou somente dados secundários. Este é o primeiro estudo a analisar dados primários e secundários para descrever os itinerários terapêuticos de pessoas hospitalizadas por covid-19 no SUS e explorar os determinantes sociais desse processo a partir de uma abordagem quanti-qualitativa.

A principal limitação deste estudo é que os dados se restringiam aos caminhos e decisões dos participantes no setor profissional de saúde. Isso dificultou a investigação de aspectos culturais e de outras formas de cuidado que não sejam as práticas biomédicas⁹, ¹⁰. Além disso, informações relevantes para compreensão dos itinerários e do acesso estavam incompletas ou inconsistentes e não puderam ser incluídas na análise, como local e data exatos dos atendimentos. Os dados também não permitiram identificar quando a transição entre os serviços ocorreu por iniciativa do paciente (em busca de atendimento) ou por transferência, limitando o cálculo das distâncias e mapeamento dos percursos.

Por fim, na análise documental, observou-se um ‘apagão’ de informações no portal do Ministério da Saúde, entre 2020 e 2021. Os protocolos utilizados no estudo foram retirados de sites de terceiros, revelando como o posicionamento político-ideológico do Governo Jair Bolsonaro afetou, inclusive, a transparência e efetividade da comunicação e a gestão de riscos na pandemia.

Conclusões

Este estudo analisou itinerários terapêuticos de pessoas internadas com covid-19 grave em um hospital público do Distrito Federal, concluindo que o acesso da população estudada à RAS seguiu os protocolos oficiais e foi influenciado por características sociodemográficas.

Os resultados podem não ser estatisticamente generalizáveis, principalmente por causa dos efeitos da diversidade cultural e de inequidades regionais sobre o acesso aos cuidados em saúde. Por outro lado, eles permitem concluir que as políticas de enfrentamento da covid-19 e outras epidemias precisam considerar não apenas riscos biológicos, mas, também, as desigualdades e vulnerabilidades que afetam as pessoas de formas distintas. Entendendo que os itinerários terapêuticos têm a capacidade de revelar necessidades individuais, sociais e institucionais, estudos como este podem ajudar gestores e profissionais do SUS no desafio de planejar e gerir serviços de saúde que respondam efetivamente às demandas da população.

Ainda que a OMS tenha declarado, em maio de 2023, o fim da pandemia de covid-19, suas consequências seguirão influenciando os modos de viver, relacionar-se, sentir e interpretar o mundo. Diante disso, é essencial que novas pesquisas busquem aprofundar a compreensão dos itinerários terapêuticos em situações de emergência sanitária, analisando os aspectos culturais e todas as formas de cuidado envolvidas no processo de saúde/adoecimento individual e coletivo.

• Suporte financeiro: este trabalho foi apoiado pelo Ministério da Educação (MEC) – Projeto ‘Ações integradas de pesquisa e serviço para o enfrentamento da pandemia de Covid-19 no Distrito Federal’, da Universidade de Brasília (ÜnB), processo SEI nº 23106.036212/2020-02

Referências

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Editado por

Editora responsável: Jamilli Silva Santos

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  15 Jul 2024
• Data do Fascículo
  Apr-Jun 2024

Histórico

• Recebido
  27 Set 2023
• Aceito
  29 Abr 2024