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A seleção dos municípios para o edital do Mais Médicos: análise crítica (Parte 02)

Atualizado: 13 de dez. de 2023

Na primeira parte deste texto afirmamos que o MEC fez uma filtragem equivocada dos dados antes de usar um algoritmo para pré-selecionar as mais de 1700 cidades que foram incluídas no edital do chamamento de mantenedoras do Mais Médicos.


Acesse:


Em resumo, a análise crítica da Nota Técnica nº 22/2023/GAB/SERES/SERES demonstrou que escolhas pouco justificadas e uma padronização do número de vagas para os futuros cursos condicionaram a análise estatísticas automatizada que veio depois.


Neste artigo continuamos nossa análise, tratando dos detalhes que moldaram o algoritmo desenvolvido em parceria com o Ministério do Planejamento e com o IPEA.


As premissas e os indicadores


A Nota Técnica explica que o algoritmo foi criado a partir de três premissas e dois indicadores, descritos resumidamente no quadro a seguir:


Premissas

  • As disputas ocorrerão por estados, denominados no edital como "unidades territoriais" (23 estados foram escolhidos);

  • Estabelecer um quantitativo fixo de vagas, inclusive para permitir a comparação das propostas (o quantitativo escolhido foi 60 vagas por curso);

  • Cada unidade territorial apta deverá ter, no minimo, um curso de medicina no edital;

Indicadores

  • Densidade médica: " as vagas são distribuídas de maneira proporcional à necessidade de cada unidade territorial, calculada segundo a necessidade dos municípios considerando sua relação médico/mil habitantes";

  • Densidade de leitos: "considera a disponibilidade atual de leitos, conforme dados do Ministério da Saúde".


Sobre as premissas é preciso reconhecer que a eleição dos "critérios do edital de seleção de propostas” é competência do MEC (Art. 3º, IV, da Lei 12.871/2013). Nesse sentido, a opção por uma concorrência em base estadual é uma mudança correta, feita nos termos da Lei.


Esta escolha é relevante para as estratégias das mantenedoras interessadas, pois se antes vencia a melhor proposta, hoje as melhores propostas podem se concentrar em uma cidade ou região do estado eliminando umas às outras. Enquanto isso, no mesmo estado, regiões menos concorridas podem ter vencedores que apresentaram uma proposta classificada em 10º ou 20º lugar naquele estado.


Por exemplo, se 7 mantenedoras apresentarem propostas para a região de São Luís, 3 para Caxias, 2 para Chapadinha e uma para Pedreiras, a classificação para essas regiões no Maranhão poderia ser, hipoteticamente:


Mantenedora

Região

Classificação geral no Maranhão

A (vencedora)

São Luís

1ª

B

São Luís

2ª

C

São Luís

3ª

D

São Luís

4ª

E

São Luís

5ª

F  (vencedora)

Caxias

6ª

G

São Luís

7ª

H  (vencedora)

Chapadinha

8ª

I

São Luís

9ª

J

Caxias

10ª

K

Caxias

11ª

L  (vencedora)

Pedreiras

12ª

M

Chapadinha

13ª

O quadro mostra que pode acontecer de uma proposta classificada em 6º lugar vencer em uma região e outras, ainda mais afastadas da primeira colocação, em 8º e 12º, vencerem em outras. Em termos de desconcentração e incentivo à interiorização o resultado pode ser muito bom, mas 4 propostas excelentes seriam eliminadas porque optaram por uma cidade importante. Esse é um efeito que precisa ser considerado.


O critério de julgamento de propostas acabará contrapondo o objetivo da escolha da melhor proposta de curso (qualidade) ou da interiorização dos cursos (desconcentração). Isto ocorrerá, inclusive porque as mantenedoras terão de optar, previamente, por apenas uma cidade. Assim aquelas que se arriscarem em São Luís, no caso ilustrativo acima, não poderão ter uma segunda chance nas cidades interioranas, mesmo tendo propostas melhores que muitas das demais candidatas. Talvez, a melhor escolha fosse uma fórmula que privilegiasse as melhores propostas, no geral, ou uma que desse a opção por uma segunda escolha, como ocorre no caso SISU.


Além do critério de julgamento propriamente dito, há também uma premissa relacionada ao número fixo de vagas. Quanto a este ponto, valem as críticas já feitas na primeira parte desse artigo sobre o significado das 60 vagas. Ora, se este número se refere a um quantitativo mínimo para a viabilidade dos cursos não deveria ser usado como parâmetro geral, até porque algumas regiões ficarão com campos de prática ociosos.


A terceira premissa: imposição de que cada estado apto receba pelo menos um curso, também merece debate. Esta premissa, que parece mais uma escolha política do que técnica, pode favorecer alguns estados e deixar de fora regiões, em outros estados, que demonstrem maior carência.


Quanto aos indicadores, enfim, não há muito o que ser dito. Depois do filtro de dados com base em premissas e parâmetros prévios, a aplicação de algoritmo usa a densidade de médicos e leitos para classificar e excluir alguns dos municípios remanescentes. 


Na prática, usando os dados pré-selecionados, o algoritmo classificou 116 regiões e 1.719 municípios, gerando um resultado dirigido pelas escolhas ruins do MEC e confirmado somente por um processamento estatístico obscuro de dados. 


Este resultado deixou de lado, no mínimo, 300 possíveis vagas. Neste sentido, vale lembrar que intenção do próprio MEC – a indicação técnica, inclusive – seria oferecer 6.000 vagas, mas são ofertadas somente 5.700 no edital. Deixou de lado capitais, como Fortaleza, que possui espaços de prática e recebe demanda de oferta de saúde de todo o estado do Ceará. E criou abriu a oferta do programa Mais Médicos em municípios que nem devem estar sabendo que foram escolhidos, pois a escolha foi feita sem diálogo.


Diante deste panorama, indicadores e premissas também poderiam ser reavaliados, até porque, como será abordado na última parte deste artigo, a pré-seleção dos municípios, da forma como foi feita, pode ser ilegal.


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