Abstract(resumo):

A avaliação da Atenção Primária à Saúde (APS) infantil é crucial para melhorar a qualidade do cuidado. Em 2022, a Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNAD-C) incluiu a versão reduzida do Primary Care Assessment Tool (PCATool) para pacientes crianças e o Net Promoter Score (NPS) para avaliar a experiência dos usuários nos serviços públicos de APS. Este estudo observacional transversal analisou dados de 4.745 responsáveis por crianças, comparando as duas ferramentas por meio da correlação de Pearson, regressão logística e análise fatorial confirmatória. Enquanto 51% dos entrevistados foram classificados como promotores pelo NPS, apenas 28% atribuíram uma alta orientação à APS pelo PCATool. A correlação entre os instrumentos foi de 0,28 (p<0,001), com os atributos Acessibilidade e Longitudinalidade também apresentando correlações significativas com o NPS, quando reduzidos por Análise de Componentes Principais. O estudo confirma que o PCATool reduzido captura os atributos da APS infantil e que o NPS e o PCATool são complementares: o NPS pode ser um indicador prático inicial, ainda mais relevante quando pareado com o PCATool. Investimentos em acessibilidade e continuidade do cuidado podem aumentar a satisfação dos usuários.

Keywords(palavra-chave):

Atenção Primária à Saúde, Avaliação de Serviços de Saúde, Satisfação do Paciente.

Content(conteúdo):

INTRODUÇÃO
No Brasil, a Atenção Primária à Saúde (APS) ganhou destaque a partir da estruturação do Sistema Único de Saúde (SUS) em torno da Estratégia Saúde da Família (ESF) entre as décadas de 1990 e 2000. Essa organização trouxe resultados expressivos, como a melhor distribuição do cuidado, a redução dos índices de mortalidade infantil e a diminuição das internações por condições sensíveis à APS. No entanto, é imperativo avançar no sentido de aprimorar a qualidade do cuidado oferecido por essa estrutura à população (1). Paralelamente, observa-se um crescente interesse na perspectiva dos usuários sobre os serviços de saúde prestados. Nesse contexto, a coleta de informações sobre suas necessidades e experiências, por meio de instrumentos metodologicamente robustos, deve integrar a rotina de avaliação dos serviços de saúde (2).
Dentre nove instrumentos voltados para a medição da experiência dos pacientes com a APS avaliados por Malouin e colaboradores (2009) o Primary Care Assessment Tool (PCATool) destacou-se como o mais adequado. Ao longo dos anos, tornou-se um instrumento amplamente adotado e reconhecido internacionalmente (4,5). Apesar das buscas por instrumentos mais curtos (6), 15 anos depois o PCATool ainda é o instrumento mais utilizado para este fim, por sua adaptabilidade cultural e capacidade de avaliar os princípios fundamentais da APS. (7)
O PCATool avalia a presença e a extensão dos quatro atributos essenciais e dos três atributos derivados da APS, além de gerar um Escore Geral da APS. O instrumento possui versões autoaplicáveis voltadas para crianças, adultos, profissionais e gestores de serviços de saúde (8). No Brasil, a primeira versão validada para uso foi a versão Criança, desenvolvida em parceria com o grupo responsável pela versão original (9). A partir de uma aplicação deste questionário na cidade do Rio de Janeiro foi criada uma versão reduzida(10) que, em 2022, o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) incluiu, juntamente com o Net Promoter Score (NPS), na Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNAD-C). Essa iniciativa permitiu avaliar os serviços de APS em todas as unidades da Federação a partir da experiência dos responsáveis por crianças (11).
O PCATool e o NPS são ferramentas de avaliação de serviços de APS que, quando utilizadas em conjunto, podem oferecer uma visão mais abrangente da experiência do paciente. Enquanto o PCATool detalha aspectos específicos do cuidado, o NPS consiste em uma métrica de qualidade baseada na recomendação do usuário (12). Dentre os principais benefícios da ferramenta, destacam-se a facilidade de compreensão e a alta taxa de respostas obtidas (13,14). No entanto, o uso do NPS especificamente na APS ainda é pouco documentado, o que reforça o caráter inovador de sua aplicação na PNAD-C e a necessidade de investigar sua validade e utilidade nesse cenário.
Este trabalho tem como objetivo fornecer subsídios teóricos para a avaliação dos serviços de saúde no país, especialmente aqueles direcionados ao público infantil, por meio de métodos que sejam simultaneamente robustos em sua metodologia e de aplicação prática nos diversos contextos brasileiros. Para tanto, propõe-se a confirmar a estrutura fatorial do PCATool-Brasil para pacientes crianças versão reduzida e explorar a relação desse instrumento com o NPS, investigando a associação desses instrumentos com variáveis socioeconômicas e a correlação entre eles.

METODOLOGIA
Este é um estudo observacional transversal com dados secundários coletados pelo IBGE na PNAD-C de 2022.
PNAD-C
A PNAD-C atende todos os requerimentos de pesquisa em humanos e foi aprovada pelo Comitê Nacional de Ética em Pesquisa. Os dados da PNAD-C são públicos e estão disponíveis no site do IBGE. Foi utilizado o módulo de Atenção Primária à Saúde Infantil em que a amostra realizada foi de 48.068 responsáveis por crianças menores de 13 anos em todas as 27 unidades da federação.
O plano amostral adotado na PNAD-C é conglomerado em dois estágios de seleção, com estratificação das unidades primárias de amostragem. No primeiro estágio, são selecionadas as unidades primárias de amostragem com probabilidade proporcional ao número de domicílios dentro de cada estrato definido. No segundo estágio, são selecionados 14 domicílios particulares permanentes ocupados dentro de cada unidade primária de amostragem da amostra, por amostragem aleatória simples(15).
A PNAD-C tem periodicidade de coleta trimestral, ou seja, a amostra total de domicílios é coletada em um período de três meses para, ao final desse ciclo, serem produzidas as estimativas dos indicadores desejados. Nessas situações, a amostra é planejada de tal forma que haja rotação dos domicílios selecionados, mantendo uma parcela sobreposta entre dois períodos de divulgação subsequentes. No caso da PNAD-C, o esquema de rotação da amostra adotado foi o esquema 1- 2(5), que é o mais eficiente quando um dos principais interesses da pesquisa são mudanças em indicadores trimestrais (15).
Periodicamente, são incluídos na PNAD-C módulos especiais que buscam medir indicadores pontuais. É o caso do módulo de Atenção Primária à Saúde Infantil, incluído no 2º trimestre de 2022 e analisado neste estudo. Neste módulo, 4745 responsáveis por crianças de até 12 anos, que houvessem consultado em um serviço público de APS no último ano, responderam aos instrumentos PCATool-Brasil para pacientes crianças versão reduzida e Net Promoter Score, apresentando um panorama da experiência dos usuários nesses serviços. (16)
PCATool
O PCATool-Brasil para pacientes crianças versão reduzida é formado por 30 itens distribuídos em 10 componentes relacionados aos atributos da APS (Tabela Suplementar 1).
Os itens do instrumento são respondidos utilizando a seguinte escala Likert: (4) Com certeza sim; (3) Provavelmente sim; (2) Provavelmente não; (1) Com certeza não; (9) Não sei/Não lembro. Os valores de 1 a 4 de cada resposta são utilizados para calcular o Escore Geral da APS que é obtido pela média das respostas de todos os itens do instrumento. Esse escore mostra valores variando de 1 a 4, podendo ser transformado para valores variando de 0 a 10, visando facilitar a leitura dos resultados. Após convertido para essa escala, o escore pode ser classificado em Alto (? 6,6) e Baixo (< 6,6), com o Alto escore revelando serviços mais bem orientados para a APS. O ponto de corte do escore em 6,6 reflete respostas aos itens do instrumento com no mínimo a categoria de resposta ‘provavelmente sim’, atribuído ao código 3 na escala original, sendo, portanto, minimamente presentes as características de serviços em saúde reconhecidos como orientados à APS (17).
Particularidades do cálculo estão descritas no manual do instrumento publicado pelo Ministério da Saúde, que foi seguido à risca na análise destes dados. (17).
Net Promoter Score
O NPS consiste em uma única pergunta: “Em uma escala de 0 a 10, onde 0 é não recomendaria de forma alguma e 10 com certeza recomendaria, o quanto você recomendaria este serviço para um amigo ou familiar?” seguida, na PNAD-C, pela pergunta “Qual foi o principal motivo para dar essa pontuação?” com as alternativas: (1) As instalações físicas (infraestrutura); (2) Organização e limpeza do local; (3) A forma como você ou a criança foram recebidos na Unidade de Saúde (acolhimento); (4) A rapidez ou a demora no atendimento da criança (velocidade); (5) A atuação dos profissionais da unidade de saúde na resolução do problema (equipe) e a possibilidade de especificar outros motivos.
Baseado na pontuação informada, as respostas são categorizadas em três grupos: Detratores (0-6), Passivos (7-8) e Promotores (9-10). O escore geral é calculado pela subtração da porcentagem de respondentes detratores da porcentagem de promotores, resultando em um valor de -100 (100% detratores) a +100 (100% promotores) (ADAMS et al., 2022). Para melhor compreensão, este resultado pode ser classificado em Zona de Excelência: entre 76 e 100; Zona de Qualidade: entre 51 e 75; Zona de Aperfeiçoamento: entre 1 e 50 e Zona Crítica: entre -100 e 0.
Variáveis sociodemográficas
Com o objetivo de comparar os escores e compreender melhor a relação entre os instrumentos, foram utilizadas as seguintes variáveis sociodemográficas: sexo (masculino / feminino), idade (0 a 3 anos / 4 a 8 anos / 9 a 12 anos), cor da pele (branca / preta / amarela / parda / indígena), região do país (norte / nordeste / centro-oeste / sudeste / sul), tipo de escola (pública/privada) e renda familiar (tercis).
Análise de Dados
As análises descritivas, de correlação e de regressão foram realizadas no software Stata 16.0 (StataCorp), utilizando o comando svy, apropriado para dados provenientes de amostras complexas. Amostras complexas permitem extrapolar os resultados de uma pesquisa para toda a população, garantindo a representatividade de diferentes subgrupos e reduzindo custos sem comprometer a validade do estudo, por meio da estratificação e atribuição de pesos que ajustam a amostra à distribuição populacional real.
Inicialmente, o teste do qui-quadrado foi empregado e as proporções e os respectivos intervalos de confiança de 95% (IC 95%) foram estimados para cada covariável, de acordo com a classificação atribuída pelos instrumentos avaliados. A concordância entre os instrumentos (PCATool-Brasil para pacientes crianças versão reduzida e NPS) foi avaliada por meio do coeficiente de correlação de Pearson. Para investigar a relação entre cada domínio do PCATool (afiliação, utilização, acessibilidade, longitudinalidade, integração de cuidados, sistemas de informação, serviços disponíveis, serviços prestados, orientação familiar e orientação comunitária) com o escore geral do instrumento e do NPS, realizou-se uma redução dimensional dos domínios que continham mais de uma pergunta, empregando a Análise de Componentes Principais (PCA). Assim, foi possível estimar a correlação entre cada componente principal dos itens relacionados aos atributos e os escores gerais do PCATool e do NPS.
A validade convergente e divergente dos construtos representados pelos instrumentos PCATool e Net Promoter Score (NPS) foi analisada por meio de regressões logísticas, com estimativas dos odds ratios (OR) e seus respectivos IC 95%. Para a construção dos modelos multivariados, utilizou-se um procedimento stepwise regressivo para a seleção das variáveis, mantendo aquelas com p?0,250 no modelo inicial. No modelo final ajustado, permaneceram apenas as variáveis com p?0,050.
A análise fatorial confirmatória (AFC) foi realizada utilizando os softwares RStudio (R Core Team, RStudio, Inc.) considerando-se os respectivos pesos amostrais. Utilizou-se o método de estimação Robust Weighted Least Squares (WLSMV), adequado para dados categóricos ordinais. A variável PCAtool foi considerada como uma variável latente de segunda ordem composta por cada um de seus domínios teóricos, os quais foram também variáveis latentes de primeira ordem. A correlação entre o PCATool derivado desse constructo e o score do NPS foi testada no modelo. Para avaliação do modelo, os seguintes índices de ajuste foram utilizados: Comparative Fit Index (CFI) e Tucker-Lewis Index (TLI), Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA), Standardized Root Mean Square Residual (SRMR) e Weighted Root Mean Square Residual (WRMR). Valores de CFI e TLI devem ser > que 0,90, valores de RMSEA devem ser < que 0,08 ou, preferencialmente < que 0,06, com intervalo de confiança e SRMR < 0,10 e WRMR < 1.0 (18).

RESULTADOS
O módulo da PNAD Contínua utilizado neste estudo possui uma amostra de 4745 crianças, equilibrada entre o sexo masculino (51%) e feminino (49%), com uma média de 5,2 anos de idade e a seguinte distribuição etária: 0 a 3 anos (39%), 4 a 8 anos (37%), 9 a 12 anos (24%). A cor da pele informada pelo responsável foi distribuída em parda (51%), branca (41%), preta (7%), amarela (<1%) e indígena (<1%) e a renda média per capita da residência da criança de 802 reais. O NPS foi de +28, sendo 51% dos responsáveis promotores do serviço de APS que a criança frequenta, devido principalmente a atuação da equipe na resolução dos problemas (79%), enquanto a maioria dos detratores (56%) considerou a demora no atendimento como principal motivo para a avaliação (Tabela Suplementar 2). Apenas 28% atribuíram um escore maior do que 6,6 no PCATool, resultando em um escore médio de 5,7 (5,6;5,8). A descrição do PCATool e do NPS de acordo com as covariáveis é apresentada na Tabela 1.
Análise da estrutura fatorial do PCATool-Brasil para pacientes crianças versão reduzida
A análise fatorial confirmatória apresentou um ajuste aceitável aos dados (Figura 01). Os índices de ajuste globais indicaram um bom ajuste, com RMSEA (95% CI) = 0.057 (0.056-0.059), SRMR = 0.061, e um ajuste marginalmente aceitável para o CFI (0.901) e TLI (0.891). A correlação, calculada a partir da covariância, entre o fator PCATool e NPS foi fraca (r = 0.31, IC 95% [0.26-0.35]) e semelhante a correlação observada com os escores gerais (r = 0.28). As cargas fatoriais dos itens em seus respectivos construtos foram, em sua maioria, elevadas, sugerindo uma boa representação dos construtos pelas variáveis observadas. As cargas fatoriais dos construtos Utilização, Longitudinalidade e Orientação Familiar se mostraram mais elevadas, indicando uma maior relevância na formação do construto PCATool. Foi possível calcular uma covariância de 0,59 entre o construto PCATool e o item NPS.
Análise da relação entre o PCATool e o NPS
A correlação entre o escore geral do PCATool e do NPS foi de 0,28 (p<0,001). A correlação entre os componentes principais dos itens relacionados a cada atributo e o escore geral do PCATool e NPS é apresentada na Tabela 2. Nela é possível observar uma correlação forte entre os componentes principais dos itens de Longitudinalidade e Orientação Familiar e o Escore Geral do PCATool, assim como uma correlação fraca entre Acessibilidade e Longitudinalidade e o NPS.
A análise de validade convergente e divergente (Tabela 03) evidenciou semelhanças nas associações entre as covariáveis e os escores gerais do PCATool e do Net Promoter Score (NPS), tanto nos modelos brutos quanto nos ajustados. Ambos os instrumentos apresentaram associações significativas com a variável região nos modelos bruto e ajustado. No entanto, diferenças pontuais foram observadas: enquanto a região Centro-Oeste foi associada ao escore geral do PCATool (OR = 1,49; IC 95% [1,03 – 2,15]), essa associação não foi significativa para o NPS (OR = 1,09; IC 95% [0,71 – 1,67]). Além disso, a variável renda foi associada apenas nos modelos brutos de ambos os instrumentos. Participantes do tercil mais pobre apresentaram menores odds de altos escores gerais no PCATool (OR = 0,81; IC 95% [0,65 – 0,99]) e no NPS (OR = 0,69; IC 95% [0,52 – 0,93]), em comparação ao tercil mais rico. As demais covariáveis analisadas, como sexo, idade, cor da pele e tipo de escola, apresentaram padrões de associação semelhantes entre os dois instrumentos, indicando uma convergência geral na avaliação dos construtos medidos.

DISCUSSÃO
Análise da estrutura fatorial do PCATool-Brasil para pacientes crianças versão reduzida
O PCATool-Brasil para pacientes crianças versão reduzida foi criado a partir da metodologia da Teoria de Resposta ao Item, especificamente do modelo de resposta gradual(10). Ao condensar um conjunto amplo de itens em um número menor de perguntas, o instrumento tende a privilegiar uma apreensão mais sintética da orientação geral à APS, o que desloca parcialmente o foco da avaliação: em vez de captar a complexidade dos atributos em sua totalidade, o PCATool reduzido passa a operar como um proxy do construto global de orientação à APS. Neste estudo, a consistência interna do instrumento como avaliador deste construto global foi confirmada pela análise fatorial confirmatória, que apresentou um modelo equilibrado com bons índices de ajuste (RMSEA = 0,057; SRMR = 0.061; CFI = 0,901; TLI= 0,891), ainda que o TLI ligeiramente abaixo do ponto de corte convencional nos indique pequenas imperfeições na especificação, compatíveis com instrumentos reduzidos. Resultados semelhantes foram encontrados para o PCATool-Brasil para pacientes adultos versão reduzida em outro estudo de confirmação com uma amostra nacional (19).
Os resultados revelaram cargas fatoriais mais elevadas para os construtos de Utilização, Longitudinalidade e Orientação Familiar, corroborando os achados da PCA, na qual esses atributos apresentaram as correlações mais robustas com o escore geral do PCATool. A alta carga fatorial confirma a relevância desses atributos para os usuários na avaliação da APS, uma vez que estes representam muito mais que conceitos técnicos, são elementos que definem a experiência cotidiana com o serviço de saúde. Quando a APS funciona como porta de entrada preferencial, as famílias evitam a frustração de peregrinar por vários serviços, garantindo respostas para suas necessidades. Ser acompanhado pelo mesmo profissional ao longo do tempo estabelece uma relação de confiança, que facilita a adesão às terapias, evita a repetição de procedimentos e oferece um acompanhamento pessoal, algo especialmente valioso para crianças com condições crônicas ou famílias em vulnerabilidade. Por fim, incluir a família no cuidado, envolvendo os responsáveis nas decisões, reconhece que a saúde está intrinsecamente ligada ao seu ambiente. Para os usuários, esses atributos significam menos burocracia e mais confiança no serviço, reforçando que uma APS eficaz deve ser acessível, constante e centrada nas relações.

Análise da relação entre o PCATool e o NPS
Além disso, este estudo buscou explorar a relação entre o PCATool-Brasil para pacientes crianças versão reduzida e o NPS na avaliação da APS no Brasil, com base na experiência de responsáveis por crianças que utilizaram serviços públicos de saúde. Os resultados revelaram uma percepção geralmente baixa da orientação para a APS nos serviços, com apenas 28% dos responsáveis atribuindo um escore alto no PCATool. A correlação entre o escore geral do PCATool e o NPS foi de 0,28 (p<0,001), e os componentes principais dos itens de Acessibilidade e Longitudinalidade mostraram as maiores correlações com o NPS (0,33 e 0,24, respectivamente). Além disso, foram observadas associações significativas entre os escores e a região do país onde a criança reside, mas não com características pessoais da criança.
A correlação entre o PCATool e o NPS sugere que esses instrumentos capturam dimensões distintas, porém complementares, da experiência do usuário na APS. Enquanto o PCATool avalia aspectos específicos da qualidade do cuidado, o NPS reflete a intenção de recomendação dos serviços, que, assim como outras medidas de satisfação, pode ser influenciada por fatores subjetivos (2). A principal crítica ao uso do NPS como métrica de qualidade reside na ausência de informações detalhadas sobre o que melhorar ou o que leva o respondente a avaliar dessa forma (20,21). Nesse sentido, a complementação com o PCATool, mesmo em sua versão reduzida, atenua essa limitação indicando por meio das respostas individuais às questões, onde o serviço é falho.
A análise de validade convergente e divergente revelou semelhanças nas associações entre as covariáveis e os escores do PCATool e do NPS, que não se mostraram afetados por características do usuário e sim, somente pela região do país onde o serviço se encontra, indicando que ambos os instrumentos capturam dimensões relacionadas à qualidade da APS, notavelmente discrepante entre regiões (22,23). Anteriormente, um levantamento nacional de usuários adultos demonstrou desigualdade semelhante nos resultados dos serviços entre as regiões (24). Nas regiões Norte e Nordeste, a população relata maior dificuldade em conseguir consultas médicas e odontológicas e padrões de utilização mais voltados para a doença. A oferta de serviços e profissionais nessas regiões é um desafio que persiste no tempo (25,26).
A correlação do NPS com outros instrumentos de avaliação da experiência do paciente foi testada anteriormente em outros contextos, também com resultados moderados. De forma similar à comparação com o PCATool, o NPS teve uma associação mais fraca com avaliações específicas da experiência dos pacientes em comparação com avaliações globais. As correlações mais fortes com experiências específicas foram observadas em relação à comunicação com os profissionais (27), aspecto também abordado nos atributos Longitudinalidade e Orientação Familiar do PCATool. No contexto da APS, o NPS pode ser identificado no Friends and Family Test inglês, que simplifica ainda mais a metodologia. Os últimos resultados divulgados mostram um resultado significativamente mais positivo que a APS brasileira, com 92% dos usuários promotores (28). Que seja do conhecimento dos autores, não existem outros sistemas públicos de saúde utilizando o NPS como ferramenta de avaliação em larga escala.
Em diversas avaliações da APS infantil realizadas por meio do PCATool completo no país, atributos como o acesso de primeiro contato e a acessibilidade, a integralidade e a orientação para a família e a comunidade não atingiram resultados satisfatórios (29). A correlação encontrada neste estudo entre os componentes principais dos itens relacionados a esses atributos e o escore geral do PCATool reforça a importância desses aspectos para a qualidade da APS. Porém, as maiores correlações encontradas com o NPS foram para os componentes relacionados a Acessibilidade e Longitudinalidade (0,33 e 0,24, respectivamente) indicando que aspectos como a redução do tempo perdido na dificuldade de acesso ao serviço e uma interação maior e melhor com os profissionais são valorizados pelos usuários. Da mesma forma, as razões apontadas para avaliar negativamente um serviço no NPS nos mostram que o acesso a consulta é de grande valor para os usuários. A relevância do acesso aos serviços também é reconhecida por outros métodos de avaliação dos serviços públicos de APS, como no Quality and Outcomes Framework do Reino Unido, que mede a satisfação do usuário com marcar uma consulta e com a consulta em si separadamente (30).
A covariância entre o PCATool-Brasil para pacientes crianças versão reduzida e o NPS indica que as variáveis avaliam conceitos semelhantes, contudo, as dimensões do PCATool não esgotam os determinantes da satisfação do paciente. As justificativas fornecidas pelos responsáveis para as pontuações no NPS sugerem que fatores como acessar um serviço de difícil agendamento e a percepção da resolução de um problema influenciam a satisfação de maneira não capturada pelo PCATool.
Essa discrepância entre as avaliações pode refletir as barreiras de acesso características do sistema de saúde brasileiro, que distorcem as expectativas dos usuários. Em contextos com menor escassez de recursos, essa comparação poderia gerar resultados distintos, mas a realidade de longas esperas por consultas e limitações na oferta de profissionais qualificados cria um cenário em que os usuários tendem a valorizar aspectos básicos do atendimento, como simplesmente conseguir ser atendido, em detrimento de atributos mais complexos da qualidade do cuidado. Essa dinâmica pode explicar parcialmente por que o NPS, como medida geral de satisfação, apresentou resultados mais positivos que o PCATool. Superar essas barreiras estruturais pode não apenas melhorar os indicadores objetivos de desempenho, mas também alterar a própria maneira como os usuários avaliam e o que esperam dos serviços de saúde.

Limitações e fortalezas do estudo
Este estudo apresenta algumas limitações que devem ser consideradas. Apesar de sua grande potencialidade, tanto o PCATool quanto o NPS investigam aspectos de estrutura e processos na atenção à saúde e necessitam ser complementados com indicadores de resultados. Apesar de isso ter sido contornado pelo uso da PCA, o uso do instrumento reduzido na PNAD-C limita a profundidade da análise, uma vez que este não permite o cálculo de escores para cada atributo (17). Mesmo cientes de que isso geraria resultados que devem ser interpretados com parcimônia, as análises de correlação dos componentes principais foram realizadas de forma exploratória. Sugere-se que futuros estudos explorem medidas adicionais de confiabilidade e realizem testes de invariância fatorial por região e estrato socioeconômico, o que permitiria aferir a estabilidade da estrutura latente do instrumento em diferentes contextos. Além disso, a amostra inclui apenas responsáveis por crianças que utilizaram serviços públicos de APS, o que pode limitar a generalização dos resultados para outros grupos populacionais. Por fim, vieses de memória e cortesia podem ter influenciado as respostas, especialmente em relação ao NPS.
Por outro lado, os resultados fornecem contribuições significativas ao utilizar uma amostra robusta e nacionalmente representativa para confirmar a adequação do instrumento PCATool Criança reduzido, uma vez que os atributos da APS como definidos por Starfield foram identificados com altas cargas fatoriais.
Futuros estudos poderiam também, além de utilizar o instrumento completo, explorar a estabilidade dos escores do PCATool e do NPS ao longo do tempo, por meio de desenhos longitudinais. Além disso, a inclusão de outras variáveis, como a satisfação dos profissionais de saúde e a qualidade da infraestrutura, poderia enriquecer a análise. Recomenda-se também a replicação do estudo em outros contextos, como a APS voltada para idosos ou adultos.
Implicações para política pública
Os resultados deste estudo têm o potencial de informar políticas públicas voltadas para a melhoria da APS no Brasil, destacando a complementaridade estratégica entre diferentes instrumentos de avaliação. O NPS é uma ferramenta de fácil aplicação, que pode ser utilizada para avaliar os serviços com menor investimento de recursos humanos e financeiros do que o PCATool, reconhecidamente longo e criterioso (31). Por essa razão o NPS pode ser uma ferramenta incorporada na rotina de avaliação de serviços para aplicação em intervalos menores ou até de modo intermitente, possibilitando que o PCATool seja utilizado em áreas ou períodos específicos para trazer informações mais detalhadas sobre a qualidade da APS.
A combinação dessas ferramentas em um sistema integrado de monitoramento e avaliação do SUS pode fornecer uma visão mais abrangente da qualidade dos serviços, permitindo tanto uma visão panorâmica da satisfação dos usuários quanto diagnósticos detalhados. Essa abordagem híbrida otimizaria a alocação de recursos, direcionando as avaliações mais complexas para áreas ou serviços identificados como críticos pelo NPS, ao mesmo tempo em que manteria um sistema de vigilância contínua da experiência do usuário. Dessa forma, o sistema de saúde poderia equilibrar a agilidade operacional com o rigor metodológico.
Além disso, os resultados sugerem que investimentos na capacitação profissional e na melhoria da resolutividade dos serviços podem aumentar a satisfação do usuário, assim como a ampliação do horário de funcionamento e reforma da agenda (32) nas unidades de saúde, e a implementação de estratégias para garantir a continuidade do cuidado.

Contribuição dos autores
Concepção e delineamento do estudo: MCR, LAC, EH, LFSP, OPD.
Aquisição e curadoria dos dados: MCR, LAC, LFSP.
Análise e interpretação dos dados: MCR, LAC, LFSP, OPD.
Redação da primeira versão do manuscrito: MCR, OPD.
Revisão crítica do conteúdo intelectual: MCR, LAC, LW, EH, LFSP, OPD.
Aprovação da versão final: MCR, LAC, LW, EH, LFSP, OPD.

Financiamento
Este estudo contou com apoio da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES), por meio de bolsa de doutorado concedida ao primeiro autor (Código de Financiamento 001). A instituição financiadora não teve participação em nenhuma etapa do trabalho.
Conflito de interesses
Os autores declaram não haver conflito de interesses.

Declaração de Disponibilidade de Dados
Os dados de pesquisa estão disponíveis mediante solicitação ao autor de correspondência.
As fontes dos dados utilizados na pesquisa estão indicadas no corpo do artigo.

REFERÊNCIAS
1. Facchini LA, Tomasi E, Dilélio AS. Qualidade da Atenção Primária à Saúde no Brasil: avanços, desafios e perspectivas. Saúde em Debate. setembro de 2018;42(spe1):208–23.
2. Ng JHY, Luk BHK. Patient satisfaction: Concept analysis in the healthcare context. Patient Educ Couns. 1o de abril de 2019;102(4):790–6.
3. Malouin RA, Starfield B, Sepulveda MJ. Evaluating the tools used to assess the medical home. Manag Care. junho de 2009;18(6):44–8.
4. D’Avila OP, Pinto LF da S, Hauser L, Gonçalves MR, Harzheim E. O uso do Primary Care Assessment Tool (PCAT): uma revisão integrativa e proposta de atualização. Cien Saude Colet. março de 2017;22(3):855–65.
5. García AL, Pérez PB. Revisión sistemática de los instrumentos de evaluación de la calidad de Atención Primaria utilizados en los últimos 10 años. Aten Primaria. setembro de 2024;56(9):103046.
6. Zhong C, Huang J, Li L, Luo Z, Liang C, Zhou M, et al. Development and Validation of a Rapid Assessment Version of the Assessment Survey of Primary Care in China. Front Public Health. 10 de maio de 2022;10(852730):1–10.
7. López García A, Barber Pérez P. Revisión sistemática de los instrumentos de evaluación de la calidad de Atención Primaria utilizados en los últimos 10 años. Aten Primaria. setembro de 2024;56(9):103046.
8. Shi L, Starfield B, Xu J. Validating the Adult Primary Care Assessment Tool. Journal of Family Practice. fevereiro de 2001;50(2):161–75.
9. Harzheim E, Starfield B, Rajmil L, Alvarez-Dardet C, Stein AT. Internal consistency and reliability of Primary Care Assessment Tool (PCATool-Brasil) for child health services. Cad Saude Publica. agosto de 2006;22(8):1649–59.
10. Hauser L. Aprimoramento do Instrumento de Avaliação da Atenção Primária à Saúde – PCATool-Brasil. [Tese (Doutorado)]. [Porto Alegre]: Universidade Federal do Rio Grande do Sul; 2016.
11. Pinto LF, Caldas ALFR. Atenção primária à saúde infantil: a maior avaliação de base populacional da história do SUS. Cien Saude Colet. agosto de 2022;27(8):3153–6.
12. Reichheld FF. The one number you need to grow. Harv Bus Rev. dezembro de 2003;81(12):46–54.
13. Koladycz R, Fernandez G, Gray K, Marriott H. The Net Promoter Score (NPS) for Insight Into Client Experiences in Sexual and Reproductive Health Clinics. Glob Health Sci Pract [Internet]. 2018;6(3):413–24. Disponível em: www.ghspjournal.org
14. Adams C, Walpola R, Schembri AM, Harrison R. The ultimate question? Evaluating the use of Net Promoter Score in healthcare: A systematic review. Health Expectations. 1o de outubro de 2022;25(5):2328–39.
15. BRASIL. Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua: Manual Básico da Entrevista. Brasília: Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística; 2016.
16. D’Avila OP, Perrone LR, Ribeiro MC, Pinto LF. O uso do Net Promoter Score para avaliação da Atenção Primária à Saúde: resultados de inquéritos de base populacional. Cien Saude Colet. 2024;29(11).
17. BRASIL. Manual do Instrumento de Avaliação da Atenção Primária à Saúde [Internet]. Brasília: Ministério da Saúde; 2020. 238 p. Disponível em: https://aps.saude.gov.br/
18. Brown TA. Confirmatory Factor Analysis for Applied Research. 2o ed. New York, NY: Guilford Publications; 2015. 493 p.
19. Menegazzo GR, Fagundes MLB, Amaral Júnior OL do, Bastos LF, Cunha AR da, Neves M, et al. Psychometric properties of the reduced version of the Primary Care Assessment Tool (PCATool). Revista Brasileira de Epidemiologia. 2024;27.
20. Fisher NI, Kordupleski RE. Good and bad market research: A critical review of Net Promoter Score. Appl Stoch Models Bus Ind. 22 de janeiro de 2019;35(1):138–51.
21. Cazzaro M, Chiodini PM. Statistical validation of critical aspects of the Net Promoter Score. The TQM Journal. 18 de dezembro de 2023;35(9):191–209.
22. Paim J, Travassos C, Almeida C, Bahia L, Macinko J. The Brazilian health system: history, advances, and challenges. The Lancet. maio de 2011;377(9779):1778–97.
23. Castro MC, Massuda A, Almeida G, Menezes-Filho NA, Andrade MV, de Souza Noronha KVM, et al. Brazil’s unified health system: the first 30 years and prospects for the future. The Lancet. julho de 2019;394(10195):345–56.
24. Pinto LF, Quesada LA, D’Avila OP, Hauser L, Gonçalves MR, Harzheim E. Primary Care Assessment Tool: diferenças regionais a partir da Pesquisa Nacional de Saúde do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Cien Saude Colet. setembro de 2021;26(9):3965–79.
25. Viacava F, Oliveira RAD de, Carvalho C de C, Laguardia J, Bellido JG. SUS: oferta, acesso e utilização de serviços de saúde nos últimos 30 anos. Cien Saude Colet. junho de 2018;23(6):1751–62.
26. Tesser CD, Norman AH, Vidal TB. Acesso ao cuidado na Atenção Primária à Saúde brasileira: situação, problemas e estratégias de superação. Saúde em Debate. setembro de 2018;42(spe1):361–78.
27. Krol MW, de Boer D, Delnoij DM, Rademakers JJDJM. The Net Promoter Score – an asset to patient experience surveys? Health Expectations. 27 de dezembro de 2015;18(6):3099–109.
28. NHS England. Friends and Family Test Data [Internet]. Londres; 2025 jan [citado 18 de março de 2025]. Disponível em: https://www.england.nhs.uk/wp-content/uploads/2025/03/friends-and-family-test-data-collection-infographic--january-2025.pdf
29. Araujo Filho ACA de, Silva AN e, Ribeiro MGC, Rocha SS da, Andrade EMLR, Nogueira LT. Avaliação da Atenção Primária à Saúde sob a ótica de cuidadores de crianças: revisão integrativa. Revista da Escola de Enfermagem da USP. 2019;53.
30. Campbell J, Smith P, Nissen S, Bower P, Elliott M, Roland M. The GP Patient Survey for use in primary care in the National Health Service in the UK – development and psychometric characteristics. BMC Fam Pract. 22 de dezembro de 2009;10(1):57.
31. Ponnet L, Willems S, Vyncke V, Bousquat AEM, Viana AL d’Ávila, Mello GA, et al. Evaluation of the quality of Primary Health Care services for children: reflections on the feasibility of using the Brazilian version of the Primary Care Assessment Tool as a routine assessment tool. Einstein (São Paulo). 1o de fevereiro de 2019;17(1).
32. Vidal TB, Rocha SA, Harzheim E, Hauser L, Tesser CD. Scheduling models and primary health care quality. Rev Saude Publica. 16 de maio de 2019;53:38.