Publicação: Os transplantes de órgãos nos estados brasileiros
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Brasil
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2004-2006
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BR
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Grau Acadêmico
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Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea)
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Acesso Aberto
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Texto para Discussão (TD) 1317: Os transplantes de órgãos nos estados brasileiros, Organ transplants in the Brazilian states
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Resumo
Avaliamos alguns aspectos dos transplantes de órgãos nas Unidades da Federação, nos anos de 2004, 2005 e 2006. Estimamos, com base em um modelo de teoria das filas, os tempos de espera para transplantes de coração, córnea, fígado, pulmão, rim, pâncreas, e transplante simultâneo de rim e pâncreas. Os resultados indicam redução na espera por alguns órgãos (córnea, e pâncreas); elevação em outros (fígado, coração, rim/pâncreas); e ligeiras flutuações, sem tendência muito definida, nos transplantes de rim e nos transplantes de pulmão ao longo do período estudado. Os Estados da região sul; sudeste (com a exceção do Rio de Janeiro); e centro-oeste; têm os menores tempos de espera, as maiores produtividades e a maior capacidade de realização de transplantes do país. O Estado de São Paulo é o destaque positivo. Modelos de regressão revelam, no ano de 2006, a presença de uma correlação positiva entre as
quantidades de transplantes per capita realizados e as quantidades de equipes
transplantadoras per capita existentes nos Estados.
Resumo traduzido
We study some aspects of organ transplantation activities in Brazilian states, in the years of 2004, 2005 and 2006. The average waiting times were estimated by
queueing theory models. We found that average waiting time for transplantation reduced for cornea and pancreas; increased for liver, heart and kidney/pancreas; and showed a somewhat erratic variability for kidney and lung. We also estimated large performance disparities among states, according to various performance indicators. Average waiting times are shortest in the states of South, Southeast and Midwest of Brazil. These states also display highest transplantation and productivity rates and present the largest transplantation teams per capita figures. By using regression models, we estimate a positive association between the transplants per capita rates and the per capita transplantation teams rates available in the states.
