Este trabalho investiga os efeitos de fatores ambientais - as condições de oferta, a configuração espacial, os aspectos sócio-econômicos da população, e o contexto político-institucional - no padrão de internação das populações dos municípios brasileiros. Os dados do Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH) sobre as internações de pessoas com mais de 14 anos de idade, apenas para os procedimentos de maior freqüência de internação, no ano de 2000, em todo o Brasil, foram agregados segundo o município de residência dos pacientes. Foram ajustados modelos aditivos generalizados mistos aninhados, utilizando inferência Bayesiana. Os resultados indicam que a probabilidade de internação aumenta com a disponibilidade de leitos e de atenção básica, e com a capacidade de internação local; e diminui quando são maiores as distâncias a percorrer, nos municípios de maior população e naqueles de renda familiar per capita mais alta. A inclusão dos efeitos aleatórios, de UF e do padrão espacial, permite identificar macro áreas com padrões diferenciados nas probabilidades de internação e os principais fatores que explicam esses diferentes padrões.

This article investigates the effect of external factors on hospitalization patterns in Brazilian municipalities (or counties): supply, spatial configuration, socioeconomic aspects, and political context. Inpatient data from 2000 for individuals 15 years and over and most frequent hospital procedures, obtained from the National Hospital Information System (SIH-SUS), were aggregated by place of residence at the municipal level. Nested generalized additive mixed models were fitted using Bayesian inference. Probability of hospitalization is shown to increase with hospital bed supply and with primary care and local capacity, and to decrease with increasing distances and in larger and wealthier municipalities. Inclusion of random, State, and spatial patterns effects reveals regional differences in the probability of hospitalization and the main factors explaining such different patterns.