Pesquisa publicada no BMJ Quality & Safety alerta para a proliferação de métricas e reforça que indicadores só cumprem seu papel quando são relevantes, confiáveis e capazes de orientar ações concretas de melhoria
Monitorar a qualidade assistencial é indispensável para a segurança do paciente, já que o que não pode ser medido, não pode ser melhorado. Porém, é preciso compreender que monitorar mais não significa, necessariamente, monitorar melhor.
No estudo “Welcome to the jungle: collection and evaluation of quality indicators with the QUALICATOR instrument”, publicado no primeiro bimestre de 2026 no BMJ Quality & Safety, os autores mostram que quantidade de indicadores de qualidade cresceu tanto que selecionar aquilo que realmente merece ser acompanhado tornou-se desafiador.
Na Suíça, por exemplo, mais de 500 indicadores de estrutura, processo e resultado foram identificados apenas na assistência clínica, cirúrgica e hospitalar geral em 2023. Nos Estados Unidos, o National Quality Forum reúne mais de 1.100 indicadores e, no NHS da Inglaterra, o número passou de 70 para mais de 2.000 entre 1982 e 2020. O que os autores alertam é que essa proliferação pode comprometer a capacidade de compreender a qualidade do cuidado e agir para melhorá-la.
Medir muito pode significar enxergar pouco
Mesmo com centenas de indicadores atualizados mensalmente, organizados em dashboards sofisticados e apresentados regularmente às equipes, um hospital pode não estar promovendo mudanças na assistência. A questão central é saber o que acontece depois que os números aparecem.
O indicador revela um problema importante? Permite compreender suas causas? É possível identificar onde está a oportunidade de melhoria? A equipe consegue transformar aquela informação em uma ação? E, depois da intervenção, consegue verificar se houve mudança? Se essas respostas não estão claras, existe o risco de o processo de monitoramento se tornar apenas produção de dados.
O próprio estudo defende a reunião do menor conjunto possível de indicadores realmente relevantes para tornar a mensuração mais estratégica. Até porque, na saúde, tempo é um recurso escasso e as horas dedicadas à coleta, consolidação, análise e discussão de métricas precisam produzir melhorias para não caracterizar desperdício.
Variação de indicadores
Outro ponto importante levantado pelo estudo é que não existe um conjunto único de indicadores ideal para todos os serviços de saúde. Os critérios considerados mais importantes variam conforme o ambiente em que o cuidado é prestado.
Na prática, para uma maternidade, por exemplo, pode fazer sentido monitorar hemorragia pós-parto, eventos tromboembólicos, infecção após cesariana, morbidade materna grave, transferência materna não planejada para UTI ou desfechos neonatais. Já um pronto-socorro adulto considera outras métricas mais relevantes, como tempo até realização do eletrocardiograma em pacientes com suspeita de síndrome coronariana aguda, tempo para administração de antimicrobianos em sepse, deterioração clínica durante a permanência, reinternações, tempo de permanência e eventos relacionados à medicação.
Em paralelo, a escolha e a interpretação de indicadores também dependem de quem utilizará aquela informação: pacientes podem priorizar a compreensibilidade da informação enquanto pagadores podem atribuir maior importância à possibilidade de comparação entre instituições; clínicos e pesquisadores tendem a valorizar mais a robustez científica, enquanto gestores hospitalares podem considerar especialmente relevante a viabilidade de implementação.
O QUALICATOR e o que fazer com os indicadores
Para auxiliar na definição de bons indicadores, os pesquisadores desenvolveram o QUALICATOR, modelo que avalia 12 critérios agrupados em quatro grandes dimensões: relevância, robustez científica, usabilidade e viabilidade. O instrumento funciona como um filtro perguntando se aquela informação realmente merece ocupar espaço no sistema de monitoramento. Mas os autores reforçam que o sistema ainda não está pronto para aplicação universal. Ele foi testado no contexto suíço e ainda necessita de validação externa e adaptações para outros sistemas de saúde.
Entre os critérios discutidos pelo estudo, um merece atenção especial quando o tema é segurança do paciente: os actionable insights. A ideia é relativamente simples: o resultado daquele indicador fornece uma informação que pode servir de base para uma ação? O modelo avalia não apenas se aquele resultado é acionável, mas se existe capacidade de analisar os eventos e transformar os achados em intervenções concretas.
Imagine, por exemplo, um hospital que acompanha mensalmente o número absoluto de atendimentos realizados, informação importante para planejamento operacional, mas que diz pouco sobre segurança do paciente. Em contrapartida, um indicador como a taxa de quedas com dano mostra que existe um problema e permite localizar padrões, selecionar prioridades, implementar barreiras e avaliar posteriormente se a intervenção funcionou. É essa diferença que faz um indicador deixar de ser apenas um número e virar uma ferramenta de melhoria.
Inteligência Artificial pode aumentar o desafio
Embora tenha sido publicado em 2026, o estudo não discute, ainda, especificamente o impacto da Inteligência Artificial sobre essa proliferação de indicadores. Mas a questão levantada pelos autores se torna ainda mais relevante diante da rápida incorporação dessas tecnologias aos serviços de saúde.
Sistemas baseados em IA conseguem processar volumes de dados que seriam inviáveis para equipes humanas, encontrar padrões e produzir novas correlações em velocidade crescente. Porém, se a instituição não souber quais perguntas precisa responder, quais riscos deseja acompanhar e quais indicadores realmente representam seus desafios assistenciais, a capacidade de produzir mais dados pode gerar ainda mais ruído.
Além disso, alimentar sistemas com indicadores frágeis, descontextualizados ou pouco relevantes não transforma essas informações em boas decisões apenas porque existe uma tecnologia mais sofisticada analisando-as.
Referências:
