Agendamento em Saúde: Modelos e Desafios na APS

INEP Revalida - Exame Nacional de Revalidação de Diplomas Médicos — Prova 2024

Enunciado

Em uma reunião de equipe de saúde da família, os profissionais discutem as dificuldades de organização do atendimento no modelo de agendamento adotado pela secretaria municipal da saúde. Nesse modelo, no início do período, todas as vagas estão preenchidas com consultas pré-agendadas e os casos eventuais e urgentes são inseridos em agendamento duplo. Isso tem causado atrasos no fechamento da unidade no fim da tarde, pois o médico precisa encaixar os pacientes não agendados previamente em algum horário durante o dia. A equipe se queixa do estresse no acolhimento dos pacientes, e que são expostos a muitas reclamações na sala de espera. Também é apontado o número excessivo de faltas entre os agendados. A equipe, então, decide mudar o sistema de agendamento, reservando 40% das vagas para consultas de urgência, devido à alta demanda desse tipo de atendimento na comunidade, e 60% para consultas pré-agendadas. Dessa forma, pretende-se oferecer cuidado estruturado tanto para os pacientes com condições crônicas como para aqueles com condições agudas.Considerando os sistemas de agendamento, qual foi a mudança proposta pela equipe e qual o desafio frente à proposta escolhida?

Alternativas

1. A) Transição do modelo tradicional para o modelo carve-out, o que pode gerar desperdício das vagas não preenchidas por erro no dimensionamento da demanda.
2. B) Transição do modelo carve-out para o acesso aberto, o que pode criar longo tempo de espera para se conseguir o agendamento e aumentar a taxa de faltosos.
3. C) Transição do modelo tradicional para o acesso avançado, o que demanda educação permanente, compartilhamento de responsabilidades e comprometimento da equipe.
4. D) Transição do modelo carve-out para o acesso avançado, o que pode ocasionar longos atrasos, perda da longitudinalidade do cuidado e redução do tempo de consulta.

Responda esta e mais de 150 mil questões comentadas no MedEvo — a plataforma de residência médica com IA.