Revista de Administração em Saúde

Rev. Adm. Saúde (On-line), São Paulo, v. 26, n. 104: e459, jul. – set. 2026, Epub 26 out. 2026

http://dx.doi.org/10.23973/ras.104.459

 

 

ARTIGO ORIGINAL

 

Financiamento de laboratórios públicos de vigilância sanitária: avaliação do modelo vigente e alternativas de alocação de recursos

Financing public sanitary surveillance laboratories: assessment of the current model and alternative resource allocation approaches

 

Eduardo Botti Abbade¹

 

 

1. Graduado em Administração de Empresas. Professor adjunto do Departamento de Ciências Administrativas da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)

 

 

 

RESUMO

Introdução: O financiamento de redes públicas de laboratórios precisa conciliar estabilidade orçamentária, capacidade operacional, volume de demanda e incentivos à melhoria do desempenho. O FINLACEN-VISA é o mecanismo federal de apoio aos laboratórios de vigilância sanitária, mas seus valores e critérios permanecem vinculados à configuração de 2007. Objetivo: Avaliar a aderência do modelo vigente de financiamento dos Laboratórios Centrais de Saúde Pública a indicadores contemporâneos de capacidade e produção e simular alternativas de alocação de recursos. Métodos: Estudo analítico, documental e ecológico com dados secundários oficiais de 28 unidades (os 27 laboratórios estaduais e o Instituto Nacional de Controle de Qualidade em Saúde), obtidos do HARPYA, do Fundo Nacional de Saúde, do Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde, do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística e de normas federais. Foram realizadas análises descritivas, regressões lineares simples entre os repasses e indicadores selecionados e simulações de três modelos: capacidade analítica, produtividade e híbrido 50/50. Resultados: O repasse vigente apresentou maior associação com a população residente (R²=0,7511; p<0,0001), seguida de produtividade (R²=0,5834), amostras finalizadas (R²=0,4522), ensaios finalizados (R²=0,3789) e capacidade analítica (R²=0,3611). Tomando como referência o orçamento de R$ 25,596 milhões, o modelo híbrido redistribuiria cerca de R$ 4,21 milhões, com aumento para 18 unidades e redução para 10, e diminuiria o coeficiente de variação dos repasses de 0,521 para 0,194. Conclusão: O instrumento vigente tem baixa atualização, e dados administrativos podem subsidiar critérios de financiamento mais transparentes e responsivos. O modelo híbrido é um cenário de apoio à decisão, a ser aperfeiçoado com análise de sensibilidade dos pesos, tratamento específico do INCQS e medidas de complexidade, qualidade, necessidade sanitária e custos.

Palavras-chave: Financiamento da Assistência à Saúde; Alocação de Recursos para a Atenção à Saúde; Administração Sanitária; Vigilância Sanitária; Serviços Laboratoriais de Saúde Pública.

 

ABSTRACT

Introduction: Financing public laboratory networks requires balancing budget stability, operational capacity, workload and incentives for performance improvement. FINLACEN-VISA is the federal funding mechanism for sanitary surveillance laboratories in Brazil, but its amounts and criteria remain tied to their 2007 configuration. Objective: To assess how well the current funding model for State Central Public Health Laboratories reflects contemporary capacity and production indicators and to simulate alternative resource allocation approaches. Methods: Analytical, documentary and ecological study based on official secondary data from 28 units (the 27 state laboratories and the National Institute for Quality Control in Health), obtained from HARPYA, the National Health Fund, the National Registry of Health Establishments, the Brazilian Institute of Geography and Statistics and federal regulations. Descriptive analyses, simple linear regressions between transfers and selected indicators, and simulations of three models were performed: analytical capacity, productivity and a 50/50 hybrid. Results: Current transfers were most strongly associated with resident population (R²=0.7511; p<0.0001), followed by productivity (R²=0.5834), completed samples (R²=0.4522), completed tests (R²=0.3789) and analytical capacity (R²=0.3611). Using a reference budget of BRL 25.596 million, the hybrid model would reallocate approximately BRL 4.21 million, increasing transfers to 18 units and reducing them to 10, while lowering the coefficient of variation from 0.521 to 0.194. Conclusion: The current mechanism has seen little updating, and administrative data can support more transparent and responsive funding criteria. The hybrid model is a decision-support scenario, to be refined with sensitivity analysis of the weights, specific treatment of the national institute and measures of complexity, quality, health needs and costs.

Keywords: Healthcare Financing; Resource Allocation for Health Care; Health Administration; Health Surveillance; Public Health Laboratory Services.

 

 

INTRODUÇÃO

Os laboratórios públicos são componentes essenciais da vigilância em saúde, pois sustentam ações de monitoramento, investigação e controle de riscos associados a produtos, serviços e eventos de interesse sanitário. No Brasil, os Laboratórios Centrais de Saúde Pública (LACENs) integram o Sistema Nacional de Laboratórios de Saúde Pública (SISLAB), e a Rede Nacional de Laboratórios de Vigilância Sanitária (RNLVISA) reúne as unidades responsáveis por análises fiscais e de controle de qualidade que dão suporte às ações regulatórias^1,2.

A capacidade de resposta dessa rede depende de financiamento estável para manter infraestrutura, equipamentos, insumos e equipes, mas também de mecanismos que acompanhem as mudanças na demanda e no perfil tecnológico dos laboratórios. O Fator de Incentivo para os Laboratórios Centrais de Saúde Pública no âmbito da vigilância sanitária (FINLACEN-VISA) foi regulamentado em 2007 e definiu valores de transferência associados à classificação dos laboratórios. Os valores destinados aos LACENs não foram atualizados desde então, ao passo que o montante destinado ao Instituto Nacional de Controle de Qualidade em Saúde (INCQS) foi alterado posteriormente^3,4.

Estudos anteriores sobre o financiamento da vigilância sanitária apontaram a importância das transferências federais e a necessidade de uma política de financiamento laboratorial mais consistente. Análises dos períodos de 2005 a 2012 e de 2007 a 2016 evidenciaram concentração de recursos em determinadas unidades e reforçaram a necessidade de critérios capazes de acompanhar a heterogeneidade da rede^5-7.

O problema se insere nos desafios mais amplos do financiamento do Sistema Único de Saúde (SUS). Evidências recentes mostram que a distribuição de recursos federais continua marcada por diferenças territoriais e por dificuldade em relacionar de forma transparente recursos, necessidades e resultados^8,9. Na literatura internacional, a abordagem de compra estratégica em saúde enfatiza que mecanismos de pagamento e transferência produzem incentivos e devem estar associados a informação, monitoramento e objetivos explícitos de eficiência, equidade e qualidade^10,11.

Do ponto de vista da administração em saúde, o uso sistemático de dados e indicadores amplia a capacidade de decisão gerencial. Estudos publicados nesta revista destacam o papel dos sistemas de informação e do monitoramento de indicadores na tomada de decisão, na transparência e na melhoria do desempenho de organizações públicas de saúde^12-14.

Nesse contexto, este estudo tem como objetivo avaliar a aderência do modelo vigente do FINLACEN-VISA a indicadores contemporâneos de capacidade e produção dos laboratórios e simular modelos alternativos de alocação baseados em capacidade analítica, em produtividade e na combinação dos dois critérios. A proposta não busca definir uma fórmula normativa, mas oferecer evidências para a discussão gerencial sobre a atualização do instrumento de financiamento.

 

MÉTODOS

Delineamento e unidade de análise

Trata-se de estudo analítico, documental e ecológico, baseado exclusivamente em dados secundários oficiais e em informações institucionais agregadas. A estratégia foi organizada em quatro etapas: identificação das normas e bases disponíveis; extração, harmonização e análise descritiva; avaliação da associação entre o repasse vigente e indicadores selecionados; e construção de cenários alternativos de distribuição.

A unidade de análise foi o laboratório executor. O conjunto principal de simulação abrangeu 28 unidades: os 27 LACENs estaduais e o INCQS. A RNLVISA inclui outras unidades formalmente reconhecidas, que não foram incorporadas às simulações porque não integravam de forma homogênea a classificação e o conjunto de dados utilizados². Nas regressões, foram incluídas as unidades com dado disponível para cada indicador; o INCQS, de abrangência nacional, não tem correspondência com os indicadores populacionais e socioeconômicos estaduais (Tabela 2).

 

Fontes de dados e variáveis

Foram utilizadas cinco fontes principais: o Sistema HARPYA, para indicadores de capacidade analítica, amostras, ensaios e desempenho; o InvestSUS/Fundo Nacional de Saúde, para as transferências financeiras; o Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES), para estrutura e profissionais; o IBGE Cidades@, para dados demográficos e socioeconômicos; e as normas do Ministério da Saúde e da Anvisa relativas ao SISLAB, à RNLVISA e ao FINLACEN-VISA. O HARPYA gerencia as amostras laboratoriais da vigilância sanitária e permite acompanhar a produção e as etapas do processo analítico^15-18.

Para o diagnóstico do modelo vigente, o valor anual do FINLACEN-VISA foi tratado como variável dependente em regressões lineares simples. As variáveis independentes foram população residente (2022), densidade demográfica (2022), Índice de Desenvolvimento Humano (IDH, 2021), rendimento domiciliar per capita (2022), capacidade analítica, amostras finalizadas (2022), ensaios finalizados (2022), número de profissionais, produtividade, eficiência, eficácia e tempo médio de análise. Foram estimados o coeficiente de determinação (R²) e o p-valor da inclinação. As análises foram interpretadas como associações descritivas, sem inferência causal.

 

Construção dos modelos alternativos

As simulações tomaram como referência o montante total de R$ 25.596.000,00, dos quais R$ 23.280.000,00 correspondem aos repasses listados para os LACENs e R$ 2.316.000,00 ao INCQS. Como as duas parcelas estão associadas a ações orçamentárias distintas, a soma foi utilizada apenas como base comparativa para estimar o efeito redistributivo das regras.

No modelo de capacidade, a participação da unidade foi definida pelo número de categorias de produtos analisadas; no modelo de produtividade, pelo número de amostras analisadas (Tabela 1). O modelo híbrido combinou, em partes iguais, os valores calculados pelos dois modelos. A quantidade de categorias foi utilizada como aproximação da capacidade analítica e o volume de amostras como medida de produção; nenhuma das duas representa diretamente custo ou complexidade.

Tabela 1. Critérios utilizados nas simulações de financiamento

Modelo	Faixa	Participação por unidade
Capacidade	1-3 categorias de produtos	2,50%
Capacidade	4-6 categorias	3,50%
Capacidade	7-9 categorias	4,50%
Capacidade	10-12 categorias	5,10%
Capacidade	13 ou mais categorias	5,50%
Produtividade	0-999 amostras	3,25%
Produtividade	1.000-1.999 amostras	3,75%
Produtividade	2.000-2.999 amostras	4,00%
Produtividade	3.000-3.999 amostras	4,75%
Produtividade	4.000 ou mais amostras	5,00%

Fonte: elaborada pelo autor. O modelo híbrido corresponde à média simples dos valores dos modelos de capacidade e de produtividade.

 

Para comparar os cenários, foram calculados os valores mínimo e máximo, a soma dos valores simulados, o coeficiente de variação (CV) dos repasses, o número de unidades com ganho ou perda e o montante redistribuído, definido como metade da soma das diferenças absolutas entre os valores simulados e os vigentes. Essa medida pressupõe que a soma de cada modelo seja igual ao orçamento de referência.

 

Aspectos éticos

O estudo utilizou dados secundários agregados de acesso público, documentos normativos e informações institucionais, sem identificação de pacientes, usuários ou profissionais e sem intervenção ou coleta de dados individuais. Nessas condições, dispensa apreciação por Comitê de Ética em Pesquisa, conforme o parágrafo único do art. 1º da Resolução CNS nº 510/2016¹⁹.

 

RESULTADOS

Aderência do modelo vigente aos indicadores

No conjunto analisado, os repasses anuais vigentes variam de R$ 360 mil a R$ 1,8 milhão entre os LACENs, além de R$ 2,316 milhões destinados ao INCQS, totalizando R$ 25,596 milhões na base comparativa. A população residente apresentou a maior associação com o valor transferido (R²=0,7511; p<0,0001). Também foram observadas associações significativas com produtividade, amostras finalizadas, ensaios finalizados, capacidade analítica e IDH, este último com baixo poder explicativo. Não houve associação estatisticamente significativa, ao nível de 5%, com densidade demográfica, rendimento domiciliar, número de profissionais, eficiência, eficácia e tempo médio de análise (Tabela 2).

 

Tabela 2. Associação entre o repasse vigente do FINLACEN-VISA e indicadores selecionados (regressões lineares simples)

Indicador	R²	p-valor	Interpretação
População residente (2022)	0,7511	<0,0001	Significativa; maior aderência
Densidade demográfica (2022)	0,0526	0,2498	Não significativa
IDH (2021)	0,1729	0,0310	Significativa; baixo R²
Rendimento domiciliar per capita (2022)	0,0490	0,2673	Não significativa
Capacidade analítica	0,3611	0,0009	Significativa
Amostras finalizadas (2022)	0,4522	0,0001	Significativa
Ensaios finalizados (2022)	0,3789	0,0006	Significativa
Número de profissionais	0,0021	0,8219	Não significativa
Produtividade	0,5834	0,0015	Significativa
Eficiência	0,2134	0,0963	Não significativa a 5%
Eficácia	0,0000	0,9913	Não significativa
Tempo médio de análise	0,0183	0,6442	Não significativa

Fonte: HARPYA, Fundo Nacional de Saúde, CNES e IBGE. n: número de unidades com dado disponível para o indicador.

 

Modelos alternativos de alocação

A aplicação dos critérios alternativos produziu distribuições distintas. O modelo de capacidade gerou valores entre R$ 639,9 mil e R$ 1,408 milhão; o de produtividade, entre R$ 831,87 mil e R$ 1,216 milhão; e o híbrido 50/50, entre R$ 735,885 mil e R$ 1,261 milhão (Tabela 3).

A mudança de regra gerou redistribuição relevante. O modelo de capacidade redistribuiu aproximadamente R$ 4,47 milhões, com aumento para 16 unidades e redução para 12. O modelo de produtividade redistribuiu R$ 4,17 milhões, com 15 unidades ganhadoras e 13 perdedoras. O híbrido 50/50 redistribuiu R$ 4,21 milhões, com aumento para 18 unidades e redução para 10. O CV caiu de 0,521 no modelo vigente para 0,293 no modelo de capacidade, 0,122 no de produtividade e 0,194 no híbrido. O CV vigente inclui o INCQS, que recebe o maior repasse; sem ele, a dispersão de referência seria menor. A menor dispersão monetária não deve ser interpretada automaticamente como maior equidade, pois os modelos não incorporam todas as dimensões de necessidade e complexidade.

Tabela 3. Efeito distributivo agregado dos modelos simulados (orçamento de referência de R$ 25.596.000)

Modelo	Mínimo	Máximo	CV	Montante redistribuído	Ganhadoras / perdedoras
Vigente	R$ 360.000	R$ 2.316.000*	0,521	—	—
Capacidade	R$ 639.900	R$ 1.407.780	0,293	R$ 4.474.488	16 / 12
Produtividade	R$ 831.870	R$ 1.215.810	0,122	R$ 4.165.980	15 / 13
Híbrido 50/50	R$ 735.885	R$ 1.260.603	0,194	R$ 4.211.904	18 / 10

Fonte: elaborada pelo autor. CV: coeficiente de variação. *Valor do INCQS; entre os LACENs, o máximo vigente é R$ 1.800.000.

No cenário híbrido, os maiores ganhos absolutos ocorreram no Distrito Federal (+R$ 532,6 mil), em Roraima (+R$ 503,9 mil) e em Mato Grosso do Sul (+R$ 487,8 mil). As maiores reduções ocorreram no INCQS (−R$ 1,055 milhão), em São Paulo (−R$ 635,4 mil), no Rio de Janeiro (−R$ 632,1 mil), em Minas Gerais (−R$ 584,2 mil) e na Bahia (−R$ 504,2 mil). Esses resultados ilustram que qualquer mudança de regra requer estratégia de transição para evitar impactos abruptos sobre as unidades de referência.

 

DISCUSSÃO

O estudo mostra que o modelo vigente preserva previsibilidade, mas tem baixa responsividade às mudanças acumuladas na rede. A maior associação com a população é coerente com a lógica histórica de classificação dos laboratórios, e a associação apenas parcial com indicadores de produção sugere que o instrumento não acompanha integralmente a configuração operacional atual. Esse achado converge com estudos anteriores sobre o financiamento da vigilância sanitária, que já destacavam a necessidade de aperfeiçoar os critérios de distribuição e de construir uma política de financiamento laboratorial mais consistente^5-7.

Em perspectiva mais ampla, análises recentes do financiamento do SUS demonstram que o volume e a distribuição das transferências federais variam entre regiões e modalidades de repasse, o que pode produzir assimetrias que afetam o planejamento e a gestão^8,9. A literatura sobre compra estratégica em saúde reforça que regras de pagamento e alocação não são neutras: influenciam incentivos, comportamento organizacional e capacidade de resposta e, por isso, devem combinar objetivos explícitos, informação confiável e mecanismos de monitoramento^10,11.

Os modelos simulados explicitam os trade-offs entre critérios. Um modelo baseado exclusivamente em capacidade reconhece a manutenção de portfólios analíticos mais amplos, mas pode beneficiar estruturas historicamente mais desenvolvidas. Um modelo baseado apenas em produtividade valoriza o volume de entregas, porém pode penalizar laboratórios submetidos a demandas menos frequentes e mais complexas. O híbrido reduz a dependência de um único critério e oferece uma alternativa simples para a discussão gerencial, mas não constitui solução definitiva. Como as faixas e os pesos foram definidos para fins de simulação, a análise de cenários com outras ponderações (por exemplo, 70/30 e 30/70), com pesos contínuos proporcionais aos indicadores ou com um piso fixo por unidade, que reflita os custos de estrutura independentes do volume, é um passo necessário antes de qualquer proposta normativa.

O INCQS merece tratamento à parte. Sua função de referência nacional difere da dos LACENs, e seu repasse pertence a outra ação orçamentária; tratá-lo pelos mesmos critérios faz dele o maior perdedor do modelo híbrido. Uma revisão do FINLACEN-VISA deveria considerar separadamente os LACENs, com orçamento de referência de R$ 23,28 milhões, e o INCQS.

O uso de sistemas de informação como o HARPYA é central para tornar a política mais adaptativa. Na administração em saúde, a disponibilidade de dados qualificados pode reduzir o tempo de resposta gerencial, apoiar o monitoramento de indicadores e aumentar a transparência das decisões. Experiências recentes mostram que a institucionalização de estruturas de informação e o acompanhamento sistemático do desempenho podem fortalecer a gestão pública de saúde^12-14.

Uma eventual revisão do FINLACEN-VISA deveria, portanto, ser precedida pela governança dos indicadores. Cada variável usada no rateio precisa de definição operacional, fonte, periodicidade, regra de validação e procedimento de correção. No presente estudo, tempo médio de análise, eficiência e eficácia apresentaram fragilidades de padronização e menor disponibilidade de dados e não foram utilizados na construção dos cenários. Da mesma forma, a quantidade de categorias de produtos é apenas uma aproximação da capacidade analítica e não distingue custo, duração, tecnologia, biossegurança ou complexidade dos ensaios. Indicadores relativos à população, como amostras por 100 mil habitantes, ajudariam a separar o efeito do porte populacional do efeito da produção.

A incorporação futura de informações de custos pode aprimorar essa dimensão. Métodos de custeio por atividades e por tempo vêm sendo utilizados para compreender melhor o consumo de recursos em serviços de saúde e podem oferecer subsídios para diferenciar análises com exigências técnicas distintas²⁰.

Os efeitos redistributivos também indicam que uma mudança de regra não deveria ocorrer de forma abrupta. Uma possibilidade é preservar parcela do repasse histórico e incorporar gradualmente os novos critérios. Outra é aplicar a nova fórmula inicialmente apenas aos recursos adicionais de expansão do orçamento. Em ambos os casos, ciclos de avaliação trienais ou quadrienais podem reduzir a influência de flutuações anuais de produção e permitir a atualização periódica da classificação.

Além da estabilidade financeira, a capacidade de resposta da rede deve ser considerada em situações extraordinárias. Evidências internacionais posteriores à pandemia de covid-19 mostram que mecanismos de financiamento mais adaptativos e coordenados podem contribuir para a resiliência dos sistemas de saúde diante de choques²¹.

O estudo tem limitações. As regressões são bivariadas e realizadas com pequeno número de unidades, que variou entre os indicadores; os resultados não identificam causalidade. O repasse vigente assume poucos valores, por ser definido por classificação em faixas, e os indicadores têm distribuição assimétrica, com unidades de grande porte; assim, o R² pode ser influenciado por poucas observações, e análises complementares com correlação de Spearman ou em escala logarítmica seriam úteis. Os indicadores não têm necessariamente o mesmo ano de referência: a análise de associação utiliza predominantemente dados de 2022, e a classificação de produtividade, amostras de 2023. Os modelos não incorporam qualidade analítica, cobertura territorial, necessidade sanitária, custos ou complexidade dos exames. Por fim, os pesos adotados são parâmetros de simulação e precisam de validação institucional antes de qualquer aplicação normativa.

 

CONCLUSÃO

O financiamento vigente dos laboratórios públicos de vigilância sanitária permanece fortemente associado à configuração histórica e populacional do instrumento e tem aderência apenas parcial a indicadores contemporâneos de capacidade e produção. As simulações mostram que é possível utilizar dados administrativos para tornar os critérios de alocação mais explícitos, transparentes e periodicamente revisáveis.

Entre os cenários testados, o modelo híbrido oferece uma base gerencial útil por combinar capacidade analítica e produtividade e evitar a dependência de um único atributo. Sua aplicação, entretanto, requer aperfeiçoamento com indicadores de complexidade, qualidade, custos, cobertura e necessidade sanitária, além de validação dos dados, análise de sensibilidade dos pesos, tratamento específico do INCQS e mecanismos graduais de transição. A principal contribuição do estudo é demonstrar que a atualização do financiamento pode ser orientada por evidências produzidas pela própria rede, fortalecendo a gestão financeira e o planejamento dos laboratórios públicos.

 

 

REFERÊNCIAS

1.    Brasil. Ministério da Saúde. Sistema Nacional de Laboratórios de Saúde Pública (Sislab) [Internet]. Brasília: Ministério da Saúde; 2024 [citado 22 set 2026]. Disponível em: https://www.gov.br/saude/pt-br/acesso-a-informacao/acoes-e-programas/sislab/sistema-nacional-de-laboratorios-de-saude-publica-sislab

2.    Brasil. Agência Nacional de Vigilância Sanitária. Rede Nacional de Laboratórios de Vigilância Sanitária (RNLVISA) [Internet]. Brasília: Anvisa; 2024 [citado 22 set 2026]. Disponível em: https://www.gov.br/anvisa/pt-br/assuntos/laboratorios/rnlvisa/capa-rnlvisa

3.    Brasil. Ministério da Saúde. Portaria nº 3.271, de 27 de dezembro de 2007. Regulamenta o incentivo para os Laboratórios de Saúde Pública da Rede Nacional de Laboratórios de Vigilância Sanitária - FINLACEN-VISA [Internet]. Brasília: Ministério da Saúde; 2007 [citado 22 set 2026]. Disponível em: https://bvsms.saude.gov.br/bvs/saudelegis/gm/2007/prt3271_27_12_2007.html

4.    Brasil. Ministério da Saúde. Portaria GM/MS nº 97, de 13 de fevereiro de 2023 [Internet]. Brasília: Ministério da Saúde; 2023 [citado 22 set 2026]. Disponível em: https://www.gov.br/anvisa/pt-br/assuntos/snvs/financiamento/arquivos/PORTARIAGMN97DE13DEFEVEREIRODE2023PFVISA2023.pdf

5.    Lopes RGA, De Seta MH, Battesini M. Análise das transferências financeiras federais para as ações laboratoriais de vigilância sanitária no Brasil: 2007 a 2016. Vigil Sanit Debate. 2019;7(3):14-24. doi:10.22239/2317-269X.01311

6.    Eserian JK, Lombardo M. Importância e financiamento público dos laboratórios centrais de saúde pública em ações direcionadas de vigilância sanitária no contexto da política nacional de medicamentos. J Manag Prim Health Care. 2019;11(Supl). doi:10.14295/jmphc.v11iSup.717

7.    Battesini M, Andrade CLT, De Seta MH. Financiamento federal da vigilância sanitária no Brasil de 2005 a 2012: análise da distribuição dos recursos. Cien Saude Colet. 2017;22(10):3295-306. doi:10.1590/1413-812320172210.10852017

8.    Marinho LN, Campbell SM, Amaral IBST, Reis e Silva RR, Godman B, Meyer JC, et al. Public health financing in Brazil (2019-2022): an analysis of the national health fund and implications for health management. Front Public Health. 2025;13:1568351. doi:10.3389/fpubh.2025.1568351

9.    Silva AS, Lima LD, Baptista TWF, Vieira FS, Andrade CLT. Transferências federais por emendas parlamentares aos municípios: implicações para o financiamento do SUS. Cien Saude Colet. 2024;29:e03152024. doi:10.1590/1413-81232024297.03152024

10. Cashin C, Gatome-Munyua A. The Strategic Health Purchasing Progress Tracking Framework: a practical approach to describing, assessing, and improving strategic purchasing for universal health coverage. Health Syst Reform. 2022;8(2):e2051794. doi:10.1080/23288604.2022.2051794

11. Matovu F, Gatome-Munyua A, Sebaggala R. Has strategic purchasing led to improvements in health systems? A narrative review of literature on strategic purchasing. Health Syst Reform. 2022;8(2):e2151698. doi:10.1080/23288604.2022.2151698

12. Antunes FM, Gleriano JS, Dias BM, Moura AA, Gasparini LVL. Informação como apoio para tomada de decisão de gestores públicos de saúde. Rev Adm Saude. 2021;21(82):e283. doi:10.23973/ras.82.283

13. Almeida AD, Monteiro RLSA, Sobreira MVS, Castro JL, Costa MEM, Vieira HWD. A implantação do Observatório de Gestão do Trabalho e da Educação em Saúde: análise e lições aprendidas no Rio Grande do Norte. Rev Adm Saude. 2025;25(99):e419. doi:10.23973/ras.99.419

14. Santos EL. Análise comparativa de indicadores operacionais de dois hospitais públicos de Porto Alegre. Rev Adm Saude. 2025;25(101):e434. doi:10.23973/ras.101.434

15. Fundação Oswaldo Cruz. Anvisa visita INCQS para discutir Projeto Harpya [Internet]. Rio de Janeiro: Fiocruz; 2019 [citado 22 set 2026]. Disponível em: https://portal.fiocruz.br/noticia/anvisa-visita-incqs-para-discutir-projeto-harpya

16. Laboratório Central de Saúde Pública do Distrito Federal. Harpya [Internet]. Brasília: LACEN-DF; 2024 [citado 22 set 2026]. Disponível em: https://lacendf.saude.df.gov.br/harpya/

17. Brasil. Fundo Nacional de Saúde. InvestSUS: painéis de monitoramento [Internet]. Brasília: Ministério da Saúde; 2024 [citado 22 set 2026]. Disponível em: https://infoms.saude.gov.br/extensions/CGIN_InvestsusPaineis/CGIN_InvestsusPaineis.html

18. Brasil. Ministério da Saúde. Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES) [Internet]. Brasília: Ministério da Saúde; 2024 [citado 22 set 2026]. Disponível em: https://cnes.datasus.gov.br/

19. Brasil. Conselho Nacional de Saúde. Resolução nº 510, de 7 de abril de 2016. Dispõe sobre as normas aplicáveis a pesquisas em Ciências Humanas e Sociais. Diário Oficial da União. 24 maio 2016;Seção 1:44-6.

20. Niñerola A, Hernández-Lara AB, Sánchez-Rebull MV. Improving healthcare performance through Activity-Based Costing and Time-Driven Activity-Based Costing. Int J Health Plann Manage. 2021;36(6):2079-93. doi:10.1002/hpm.3304

21. Montás MC, Klasa K, van Ginneken E, Greer SL. Strategic purchasing and health systems resilience: lessons from COVID-19 in selected European countries. Health Policy. 2022;126(9):853-64. doi:10.1016/j.healthpol.2022.06.005

 

 

Recebido: 23 de setembro de 2026. Aceito: 30 de setembro de 2026

Correspondência: Eduardo Botti Abbade   E-mail: eduardo.abbade@ufsm.br

Conflito de Interesses: os autores declararam não haver conflito de interesses

 

 

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