-
Detailing acadêmico para juízes: conceitos de medicina baseada em evidências e políticas de saúde adotadas no Brasil
- Voltar
Título
Detailing acadêmico para juízes: conceitos de medicina baseada em evidências e políticas de saúde adotadas no Brasil
Tipo de documento
Pôster
Descrição
Resumo apresentado na Health Technology Assessment international (HTAi)
Fonte
HTAi
Ano de publicação
2020
Referência (Vancouver)
Borin MC, Alves CBM, Ribeiro NG Jr, Guimarães MF, Acurcio FA, Álvares-Teodoro J, Guerra AA Jr. Academic Detailing For Judges: Concepts Of Evidence-Based Medicine And Health Policies Adopted In Brazil [Internet]. In: HTAi Annual Meeting Abstract Book; 2020 June 20-24; Beijing, China. Health Technology Assessment International, HTAi; 2020. p. 51. PP406. Disponível em: https://htai.eventsair.com/htaibeijing2020/
Identificador
2020HTAi001
Title
Academic detailing for judges: concepts of evidence-based medicine and health policies adopted in Brazil
Description
Abstract presented at Health Technology Assessment international (HTAi)
Source
HTAi
Publication year
2020
Reference (Vancouver)
Borin MC, Alves CBM, Ribeiro NG Jr, Guimarães MF, Acurcio FA, Álvares-Teodoro J, Guerra AA Jr. Academic Detailing For Judges: Concepts Of Evidence-Based Medicine And Health Policies Adopted In Brazil [Internet]. In: HTAi Annual Meeting Abstract Book; 2020 June 20-24; Beijing, China. Health Technology Assessment International, HTAi; 2020. p. 51. PP406. Disponível em: https://htai.eventsair.com/htaibeijing2020/
Identifier
2020HTAi001
Resumo
Introdução: O sistema de saúde brasileiro não tem conseguido garantir o Direito à Saúde constitucional para toda a população, deixando a judicialização como a última alternativa para a concretização desse direito. Para harmonizar e embasar a tomada de decisões dos juízes federais, será realizado um programa de Detalhamento Acadêmico (DA) com conceitos de medicina baseada em evidências e políticas de saúde para juízes federais em todo o Brasil. O DA é uma estratégia de fornecimento de informações, combinando uma abordagem interativa de divulgação com as melhores evidências. Este estudo relata o método utilizado para definir mensagens-chave a serem usadas durante as visitas. Métodos: Representantes do governo, juízes federais e da academia foram convidados para um workshop sobre judicialização da saúde no Brasil. Eles foram divididos em seis grupos para discutir cinco cenários hipotéticos. Em cada cenário, os grupos listaram duas possíveis mensagens-chave para disseminar durante o DA, abordando as dimensões legal, científica, econômica ou ética. Após a definição, foi realizada uma votação, de acordo com a importância atribuída por cada participante (de 1 a 10), gerando uma pontuação. Resultados: Dos trinta e um participantes, cinco eram do judiciário, três procuradores, um representante de plano de saúde, nove gestores e treze da academia. A partir do estudo de caso apresentado, cinquenta e cinco mensagens-chave foram sugeridas. Após a remoção de duplicatas, vinte e cinco foram selecionadas para atribuir valores de importância por cada participante. As mensagens-chave foram classificadas da mais alta para a mais baixa pontuação, sendo a mais importante “Explicar o que significa medicina baseada em evidências e o que significa evidência científica”. Conclusões: O conhecimento de conceitos teóricos de medicina baseada em evidências, políticas de saúde e do processo de incorporação de tecnologias parece ser de fundamental importância para os juízes federais. Essas informações servirão como base para a tomada de decisões em processos judiciais envolvendo o Direito à Saúde constitucional no Brasil. A partir das mensagens-chave selecionadas, serão produzidos boletins para o programa de detalhamento acadêmico direcionado aos juízes federais.
Notas
O registro foi originalmente publicado em inglês. A versão em português foi traduzida com o apoio de inteligência artificial.
Abstract
Introduction: The Brazilian health system has not been able to enforce the constitutional Right to Health for the entire population, leaving litigation as the last alternative for the fulfillment of the right. In order to harmonize and underpin the decision making of federal judges, an Academic Detailing (AD) program with concepts of evidence-based medicine and health policies for federal judges will be conducted nationwide in Brazil. AD is a strategy to provide information, combining an interactive outreach approach with the best evidence. This study reports the method used to define key messages to be used during visits. Methods. Government, federal judges and academy representatives were invited to a workshop on health litigation in Brazil. They were divided into six groups to discuss five hypothetical scenarios. In each scenario, groups listed two possible key messages to disseminate during AD, addressing the legal, scientific, economic or ethical dimensions. After the definition, a vote was taken, according to the importance that each participant attributed to them (1 to 10), and then a score was generated. Results. Of the thirty-one participants, five were from the judiciary, three prosecutors, one health insurance representative, nine managers and thirteen from the academy. From the case study presented, fifty-five key messages were suggested. After removing duplicates, twenty-five were selected to assign importance values by each participant. The key messages were sorted from highest to lowest score, the most important being “Explain what evidence-based medicine means and what scientific evidence means”. Conclusions. Knowledge of theoretical concepts of evidence-based medicine, health policies and the technology incorporation process seem to be of fundamental importance to federal judges. This information will serve as a basis for decision making regarding litigious proceedings involving the constitutional Right to Health in Brazil. From the selected key messages, bulletins to the academic detailing program to federal judges shall be produced.
Notes
The record was originally published in English. The Portuguese version was translated with the support of artificial intelligence.