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Como não se afogar no mar de dados que a digitalização traz aos programas de promoção de saúde?

Pontos principais

  • Mesmo num mar de dados a maioria dos programas de promoção de saúde não conseguem resultados significativos.

  • É importante entender a necessidade de mudar a forma de coletar dados da população

  • A principal causa é o “afogamento” no meio dos dados é a falta de foco na informação o que gera erros na definição das soluções necessárias.

  • É fundamental considerar o ambiente de trabalho para o resultado positivo de programas de mudança de comportamento e de promoção de saúde.



“Na minha época o Amyr Klink saia sozinho num barco a remo e atravessava o Atlântico, dava mais uns anos e ele subia num veleiro e ia para a Antártica.” É assim que percebo algumas pessoas falando sobre os programas de promoção de saúde nas empresas. Afinal, uma minoria desses programas corporativos tem a visão estratégica de como atividades preventivas devem ser implementadas e mensuradas de forma que colaborem com a produtividade dos colaboradores, com a diminuição do absenteísmo, com a melhora do ambiente de trabalho e em ajudar a diminuir os custos de saúde.

Mesmo nos Estados Unidos, país que há anos insiste nos programas de promoção de saúde, a maioria dos programas de promoção de saúde não conseguem resultados significativos como revela este estudo(1) publicado na revista JAMA que incluiu 27 medidas comportamentais e de saúde autorrelatadas; 10 marcadores clínicos de saúde; 38 medidas de rastreamento de gastos e utilização de consultas médicas, exames e procedimentos médicos e medicamentos prescritos. Um mar de dados para provar que os funcionários que trabalham em locais que oferecem um programa de promoção de saúde não apresentaram melhores medidas clínicas de saúde, como índice de massa corporal, pressão arterial ou colesterol após 18 meses, nem apresentaram menor absenteísmo, melhor desempenho no trabalho ou menor uso ou gastos com saúde.

Lendo o artigo você perceberá que a grande maioria dos programas eram focados nos dados, principalmente vindo dos wearable devices e do fitness. E é essa a onda de dados a qual me refiro. “Eu tenho meu fitbit que marca várias coisas, porque os obesos não fazem o mesmo?” disse uma pessoa magrinha que pertence ao grupo de investimentos em um pitch que dei recentemente. Como resposta, parafraseei o artigo da prof. Chang, “As pessoas parecem evitar acompanhar o progresso de suas metas quando sentem que as informações sobre seu progresso não são precisas ou úteis.” Esse artigo científico detalha uma situação que ocorre com a maioria dos obesos e sobrepeso que a professora intitulou de Síndrome do Avestruz(2). Tentei explicar para a investidora que, por esse prisma, dá para entender os resultados discutidos no artigo da revista Jama(1). É como se estivéssemos nos afogando em dados que não nos servem, afinal o obeso e o sobrepeso pouco fazem uso do wearable devices para melhorar a saúde e são eles os principais fontes dos dados para avaliar o programa.

Vamos nos aprofundar na questão da obesidade. Hoje, 55% dos colaboradores brasileiros precisam perder peso e a projeção para 2030 é que esse número suba para mais de 65% acompanhando a tendência da população brasileira, como revela esse artigo da UNIFESP(3).

Então como entender a insistência na onda dos wearables? Se os programas baseados nos dados dos wearables funcionasse os números da obesidade estariam sob controle ou diminuindo, Aliás você sabe quantos wearables devices estão espalhados pelo mundo? Mais de 500 milhões de unidades só em 2021(4). De novo, um tsunami de aparelhos no mercado, dá-lhe dados!

Recentemente, em uma conversa que tive com um gerente de RH de uma empresa grande que disse: “Minha meta é diminuir o IMC médio da população da empresa.” Eu pensei em duas soluções imediatistas, afinal o foco nesse caso é o dado. Uma solução seria contratar pessoas de cidades as quais têm um IMC médio mais baixo, uma outra solução seria simplesmente ficar na entrada da empresa com uma listinha na mão fazendo um X no nome daquelas pessoas que estão acima do peso e colocá-las na lista de dispensas.

Na verdade, minha reação foi bem mais política, pedi quinze minutos para eu poder explicar a questão dos dados serem analisados e como eles poderiam trazer informações que apoiam as decisões sobre o programa de promoção da saúde. Mas a pessoa não tinha esses minutos.

O que mostraria seria a questão da motivação extrínseca e intrínseca e a necessidade de avaliar o ambiente de trabalho para entender se um programa de promoção de saúde funcionaria. Se o chefe não respeita a questão do sono, não entende a necessidade de atividade física e não conhece o prazer de uma nutrição saudável, ele sempre vai privilegiar a entrega de uma planilha de urgência ao invés de deixar a pessoa sair mais cedo para ir a academia. O pior é que a produtividade daqueles que vão à academia é notoriamente maior do que aqueles que estão enfurnados no trabalho.

O IMC é o dado, é a métrica fundamental para sabermos se os programas de promoção da saúde estão dando certo. Mas é consequência das mudanças necessárias no ambiente daquela empresa, na oferta de um programa de “ativação das pessoas”, na adesão e na retenção das pessoas aos programas, e obviamente na adesão das pessoas aos novos hábitos.

Assim, nós da área da promoção de saúde, temos que repensar em como navegar nesse mar de dados. Segundo o artigo “How to turn data into competitive advantage”(5) do professor Dimitris Bertsimas - reitor associado de análise de negócios do MIT Sloan - um jeito simples é usar de uma estrutura para ajudar usuários de negócios não técnicos a ganhar confiança usando informações para melhorar sua tomada de decisão. A estrutura deve ser construída sobre dados, modelos, decisões e valor, com ênfase na tomada de decisões.


Então vamos lá, para não morrermos afogados nesse mar de dados que está por vir através dos programas de promoção de saúde, são três os pontos fundamentais:

  1. Entender que os dados fazem parte do processo analítico, mas não são as principais métricas,

  2. É o ato de “cruzar dados” para obter as informações certas, do grupo certo de pessoas, que usaremos como resultados (por isso existem os cientistas de dados!)

  3. Analisar os resultados através de uma óptica científica para entender e definir o problema e com isso definir as soluções.




Referencias

  1. Song Z, Baicker K. Effect of a Workplace Wellness Program on Employee Health and Economic Outcomes: A Randomized Clinical Trial. JAMA. 2019;321(15):1491–1501. doi:10.1001/jama.2019.3307 -> Link

  2. Chang Betty P. I., Webb Thomas L., Benn Yael. Why Do People Act Like the Proverbial Ostrich? Investigating the Reasons That People Provide for Not Monitoring Their Goal Progress. Frontiers in Psychology. 2017; VOLUME=8, ISSN=1664-1078 -> Link

  3. https://www.unifesp.br/noticias-anteriores/item/5619-projecoes-de-estudo-indicam-para-2030-que-68-da-populacao-brasileira-podera-estar-com-excesso-de-peso-e-26-com-obesidade

  4. https://www.statista.com/statistics/437871/wearables-worldwide-shipments/

  5. https://t.e2ma.net/message/p71cpl/t6ng7z7b

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