‘Efeito fim de semana’ nas UTIs é um mito, diz Jorge Salluh

Por Estadão · Categoria: Geral · 07/11/2026

Para quem passa as (poucas) horas vagas surfando ondas no Brasil, no Sri Lanka, na Austrália (ou em qualquer outro país para onde o trabalho o levar), o imprevisível é parte indissociável do desafio. Mas diante do ambiente estressante de uma Unidade de Terapia Intensiva (UTI), o médico Jorge Salluh, de 54 anos, prefere não deixar espaço para o acaso. Premiado recentemente com o Global Collaboration Award , o intensivista transformou o cruzamento de dados hospitalares em uma ferramenta eficiente para desvendar os gargalos da saúde pública e privada brasileira e ajudar a embasar as decisões cotidianas nas UTIs. Segundo o ranking da Stanford-Elsevier, ele figura entre os top 2% cientistas mais citados do mundo. No ranking global da ScholarGPS, está na seleta faixa dos 0,05% mais influentes pesquisadores do planeta. Professor e pesquisador do Instituto D’Or de Pesquisa e da pós-graduação da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) , Salluh tem mais de 350 artigos científicos publicados. O intensivista é cofundador (com Márcio Soares) da Epimed Solutions, empresa que monitora dados reais de saúde em mais de 900 hospitais e 2 mil UTIs em nove países (América Latina, Europa e África) e coordena redes internacionais que monitoram milhares de leitos em vários continentes. Essa revolução na medicina intensiva começou com uma pergunta incômoda: por que as soluções importadas dos países ricos muitas vezes não dão conta da nossa realidade? Na entrevista a seguir ele relembra esse início, explica por que as taxas de mortalidade observadas nas UTIs brasileiras são diferentes e como a análise de dados nacionais derrubou o mito do “efeito fim de semana” nos hospitais. Em que momento o senhor sentiu que faltavam dados para gerir as UTIs e por que resolveu começar a trabalhar com isso? Isso tem quase 20 anos. Foi em 2007, quando eu coordenava a UTI do Instituto Nacional do Câncer (Inca) e tinha que tomar decisões baseado apenas nas minhas impressões. Muitas decisões tomadas a partir das minhas impressões e experiências clínicas não pareciam, necessariamente, ser as melhores. Ou até pareciam ser boas, mas como ter certeza? Foi uma época também de muita transformação na medicina intensiva, no tratamento, no diagnóstico. Pensei que talvez estivéssemos tomando decisões em 2007 com dados de 1997. Então, começamos a trabalhar com dados, tentando estabelecer um modelo mais justo, mais equitativo, no que diz respeito, por exemplo, à definição de tratamentos, às decisões de internação. A incerteza é algo indissociável da medicina, mas é importante, para o conforto da equipe, ter algum balizamento, saber que está tomando a melhor decisão, que tem mais informação, que consegue medir, de forma mais objetiva, se a qualidade do trabalho é adequada ou não. Sempre há espaço para melhorar, mas quando trabalhamos com um cenário de recursos finitos, decidir onde alocaremos os recursos é importante. Mas tínhamos dados de fora, certo? Eles não serviam? Sim. E temos uma cultura forte de medicina baseada em evidência. Mas havia uma sensação de que havia um espaço para a tradução desse conhecimento. Por exemplo, temos dados canadenses sobre um determinado tratamento, mas como eles se aplicam ao Brasil, à nossa realidade? Será que são necessariamente adequados? Então, era preciso gerar dados regionais, locais, em regiões sub-representadas na pesquisa clínica. Havia também uma frustração por estarmos fazendo as coisas preconizadas mas não estarmos obtendo os mesmos resultados. Então o que fizemos foi tentar achar explicações, adaptar soluções ao nosso contexto. O senhor pode citar um exemplo? Por exemplo, os estudos de que dispúnhamos, europeus, americanos, australianos, ao longo dos anos, mostravam uma mortalidade em queda nas UTIs, de aproximadamente 25% para os casos mais graves, de sepse ou em ventilação mecânica. No Brasil, essa mortalidade tradicionalmente fica em torno dos 50% para os casos mais graves, e não mudou tanto ao longo dos anos... Mas, sem dados, não tínhamos como saber as razões. E qual é a razão? Durante muito tempo, a discussão sobre a medicina intensiva no Brasil passou pela ideia de que não tínhamos leitos suficiente. Mas os dados mostraram que temos um número maior de leitos de UTI por habitante do que na Europa, por exemplo (o Brasil tem 36 leitos de UTI por cada 100 mil habitantes e a OMS preconiza de 10 a 30 leitos por 100 mil). Temos aproximadamente 50% dos leitos de UTI nos hospitais públicos e 50% nos privados. Mas a nossa matriz é muito desigual. Pelo menos 75% da população é atendida no Sistema Único de Saúde (SUS) e somente 25% nos hospitais privados. Há profundas diferenças também na distribuição desses leitos entre nordeste e sudeste. Quando começamos a olhar os dados — inclusive de outros países de renda média, como a Índia — vimos que o número de leitos não era o problema. Aí começamos a olhar tudo: acesso, problemas mais comuns, como é feita a prevenção de complicações, como os tratamentos são implementados, a estrutura disponível, a equipe, os processos adotados. Mas mesmo em UTIs que tinham tudo isso equacionado, a taxa de mortalidade até baixava, mas não chegava aos níveis dos países de alta renda. E vocês conseguiram chegar a alguma conclusão? Sim, e esse foi um aprendizado tardio. O que há no Brasil é uma combinação bombástica entre uma transição demográfica acelerada e uma população submetida a uma atenção primária menos que ótima, digamos assim. Ou seja, as pessoas chegam aos 50 anos com muitas doenças crônicas, como não vemos em outros países. Mesmo quando a mediana de idade do paciente da UTI é semelhante, os pacientes são diferentes, dependendo do país. A saúde dos nossos idosos é pior, de forma geral? Tem um estudo muito interessante sobre envelhecimento da população publicado há uns anos na Nature que mostra quem é o idoso em cada país. Resumindo grosseiramente, um sujeito de 64 anos no Brasil é equivalente a um de 80 anos no Japão e a outro de 40 anos na Nova Guiné. Então, ser idoso, em si, já é algo muito variável. Vários aspectos socioeconômicos interferem na idade biológica, como a atenção primária recebida, o acesso a tratamentos, hospitais, UTI. Ou seja, a questão não é só etária. A carga de doenças associadas é muito importante porque ela vai determinar se o paciente é mais suscetível a algumas complicações, se tem mais ou menos chances de reverter um problema, a duração da internação etc. As taxas de mortalidade nas UTIs privadas e públicas são muito diferentes? As taxas são em geral bem mais baixas nas UTIs privadas, mas, quando olhamos perfis específicos de pacientes graves, como sepse, internar numa UTI pública ou privada tem a mesma taxa de mortalidade. Há uma ideia reducionista de que a UTI privada é como a do Einstein e de que no hospital público o paciente fica no corredor. Não é assim. Mas a gravidade dos pacientes também é diferente. Em média, na UTI pública, os pacientes são mais graves (porque há menos vagas e é preciso ter critérios mais rígidos para a internação). São muitas variantes a destrinchar sobre hospitais, regiões, gravidades. Há lugares em que a taxa de mortalidade é mais alta e os pacientes são menos graves. E ainda pacientes mais graves e mortalidade mais baixa. Como explicar tudo isso? Temos feito estudos combinando informações de vários países para ter um volume maior de informação e entender onde estão os problemas e as soluções. Como teve início essa parceria internacional? Os países, individualmente, começaram a criar redes de pesquisa e bases de dados ao longo dos últimos 30 anos. Sem isso, não teria nem como começar a conversar. A partir de 2018, entendendo que existiam estruturas prontas, funcionais, em vários países — Brasil, Argentina, Austrália, Nova Zelândia, Canadá — começamos a criar estruturas no sudeste asiático e em vários países da África. Em 2018, vimos essa oportunidade, a partir do que já tínhamos há mais de uma década em vários países e em outros com estrutura emergente, e começamos a pensar em como conectar esses dados, dando os devidos pesos. São países com perfis muito diferentes. De que forma os dados gerados em um país muito pobre pode contribuir para uma rede de informação com países ricos, por exemplo? A Austrália, por exemplo, é um país com uma terapia intensiva bem homogênea e de alto nível. Mas um pequeno hospital periférico ou um pequeno hospital no Outback (região desértica no interior do país) pode ter que enfrentar um problema que para eles é inédito, mas que ocorre todos os dias em um hospital em Maputo. A restrição do acesso a um recurso pode acontecer com pacientes graves em qualquer país. Claro que pode ter um helicóptero para resgatar o paciente. Mas soluções criativas vêm dos lugares onde recursos são escassos e servem para países de alta renda. Outra coisa também é entender que mesmo que o dia a dia dos países com mais recursos seja mais previsível, mais estável, problemas acontecem. Há restrição de leitos, de profissionais, que são problemas comuns em países de renda baixa e média, que podem acontecer em um país de alta renda durante uma pandemia, por exemplo. O que o Brasil já ensinou para outros países? Algumas coisas são referidas com certa frequência. Uma contribuição brasileira muito importante criou uma forma de reduzir lesões pulmonares em pacientes em ventilação mecânica. É um estudo do fim dos anos 90, de Marcelo Amato, da USP , que mostra como modulando a maneira de ventilar um paciente muda o desfecho. Outros estudos comprovaram como o tratamento mais precoce possível dos casos de sepse diminuíam a mortalidade e o custo. Um outro estudo nosso, muito citado, mostra a importância da organização das UTIs para o desfecho dos casos, demonstrando que não é só uma questão quantitativa, mas que a combinação dos perfis dos profissionais e do grau de autonomia da equipe tem impacto direto na redução dos dias de internação e na mortalidade. O cruzamento dos dados ajudou a derrubar algum mito arraigado relacionado às UTIs? Sim, um estudo nosso feito com 78 UTIs e 50 mil pacientes derrubou a ideia do “efeito fim de semana”. Em geral, as UTIs registram mais mortes nos fins de semana e havia uma crença generalizada de que isso acontecia porque havia mais acidentes e traumas nos fins de semana. Na verdade, o trabalho mostrou que o problema está no hospital, na equipe, na velocidade com que as coisas são feitas durante o fim de semana. E ficou claro que a organização das UTIs, com protocolos clínicos e processos bem delineados, poderia mitigar esse problema. Hospitais que tinham esses processos apresentavam menos ou nenhum “efeito fim de semana”. Ou seja, não precisava necessariamente aumentar o número de profissionais, mas implementar alguns processos de baixo custo. Uma solução de baixo custo que vale para qualquer país do mundo. Sem precisar de mais médicos ou mais dinheiro. De que forma a IA pode ajudar a aprimorar os bancos de dados e a análise do cruzamento de informações de todo o mundo? Como podemos avançar? A IA pode ajudar muito a aprimorar os bancos de dado de várias maneiras. A primeira delas é facilitando a extração de dados dos prontuários eletrônicos porque, a despeito de serem ferramentas de registro teoricamente homogêneas, eles têm texto livre, texto escrito que não é padronizado. As ferramentas de IA, sobretudo IA generativa, têm uma capacidade de leitura de texto e interpretação que vai melhorar a qualidade do dado e diminuir o esforço e o número de pessoas necessárias para coletar um dado específico para alimentar um banco de dados. Na análise das informações isso é ainda mais importante. A capacidade de gerar e analisar informações rapidamente e dar diagnóstico do que aquela informação está querendo dizer, seja do ponto de vista do entendimento do caso de um paciente, da tomada de decisão de um gestor ou para pesquisa clínica, é muito importante. Mas temos de lembrar que, nesse aspecto, tão importantes quanto as ferramentas de IA são as nossas capacidades de fazer as perguntas corretas para os bancos de dados e de ter senso crítico para entender quando eles estão nos trazendo informações incorretas ou que são corretas mas não para o contexto. Temos que lembrar que muito do que falamos sobre equidade de acesso à UTI, sobre tradução de conhecimento, também acontece com IA. Grande parte do conhecimento gerado na medicina intensiva e na medicina em geral vem de países de renda alta, de contexto de altos recursos e, obviamente, se é isso que alimenta a inteligência dessas ferramentas, então os outputs também vão ser influenciados por isso; ou seja, existe um viés no próprio aprendizado da ferramenta. Por isso, mais uma vez, a contextualização é importante e o elemento humano crítico é essencial para utilizarmos bem a IA.