Objetivo: analisar a influência do índice de desenvolvimento humano na reestruturação de serviços da atenção primária à saúde durante a fase crítica da pandemia da COVID-19. Métodos: estudo transversal, analítico e exploratório, realizado com 1.474 gerentes de serviços de municípios brasileiros da atenção primária. Os dados foram coletados no Google Forms e analisados por meio de razões de prevalência, utilizando modelo de regressão de Poisson, com efeito aleatório. Resultados: municípios com baixo índice de desenvolvimento apresentaram maiores prevalências na adoção de medidas de prevenção, diagnóstico, notificação, implementação de protocolos, vigilância ativa e verificação de disponibilidade de leitos em hospital de referência. A orientação de medidas de prevenção e realização de vigilância ativa e continuada foi menor em municípios de índice de desenvolvimento médio quando comparados aos de desenvolvimento alto e muito alto. Já a realização de vigilância ativa e continuada foi maior nos municípios com índice alto quando comparados ao muito alto. Conclusão: evidencia-se que municípios mais pobres apresentaram maior capacidade resiliente de organização para atender à elevada demanda durante a pandemia. Contribuições para a prática: colaborar na formulação de políticas públicas, protocolos e planos de enfrentamento de emergências em saúde pública, considerando os indicadores socioeconômicos.
Objective: to analyze the influence of the Human Development Index on the restructuring of primary healthcare services during the critical phase of the COVID-19 pandemic. Methods: a cross-sectional, analytical, and exploratory study was carried out with 1,474 primary care service managers from Brazilian municipalities. Data were collected using Google Forms and analyzed using prevalence ratios and a Poisson regression model with a random effect. Results: municipalities with a low development index had higher prevalence rates for adopting preventive measures, diagnosis, notification, implementation of protocols, active surveillance, and checking the availability of beds in a referral hospital. Guidance on preventive measures and active and ongoing surveillance was lower in municipalities with a medium development index than in cities with high and very high development indexes. On the other hand, active and ongoing surveillance was higher in municipalities with a high development index than in those with a very high development index. Conclusion: Poorer municipalities had greater organizational resilience to meet the high demand during the pandemic. Contributions to practice: collaborate in formulating public policies, protocols, and plans for dealing with public health emergencies, taking socio-economic indicators into account.
