A escassa oferta de cuidados de saúde mental em Portugal torna urgente o investimento num planeamento adequado destes serviços. Este planeamento deve assegurar que a oferta e as necessidades futuras de cuidados de saúde estejam em equilíbrio. Este estudo visa prever as necessidades futuras destes cuidados, bem como identificar os fatores que influenciam estas necessidades para apoiar o planeamento da rede de saúde mental em Portugal. Para tal, uma revisão bibliográfica foi complementada com um conjunto de entrevistas a especialistas em saúde mental, proporcionando uma visão dos aspetos-chave que implicam as necessidades de cuidados de saúde mental. Estes resultados informaram o desenho de um modelo de árvore de ciclo de Markov que visa construir estimativas sobre as necessidades futuras de cuidados de saúde mental. De seguida, foi realizado um inquérito para estimar as probabilidades de transição entre os estados de Markov, dado que esta informação não estava disponível na literatura. O modelo desenvolvido foi aplicado à Região de Lisboa e Vale do Tejo. As estimativas obtidas distinguem-se entre necessidades efetivas, satisfeitas e insatisfeitas (percebidas ou não). Esta informação é útil para gestores de redes de saúde mental e políticos planearem e criarem políticas de prevenção e promoção da saúde mental, destinadas a reduzir as pessoas com necessidades insatisfeitas. Os resultados revelam que as necessidades de cuidados de saúde mental irão aumentar até 2030, atingindo 68,62% da população local. Caso a capacidade de 2016 permaneça inalterada até 2030, as camas de internamento e residenciais serão inadequadas para satisfazer as necessidades efetivas.

The scarce supply of mental health care in Portugal makes it urgent to invest in an adequate planning of these services. This planning should ensure that supply and future needs for care are in balance. This study aims to forecast the future needs for this care, as well as to identify the factors influencing these needs to support the planning of the mental health network in Portugal. To achieve the objective, a literature review was complemented with a set of interviews to mental health experts, both providing an overview of key aspects entailing mental health care needs. These results informed the design of a Markov cycle tree model aiming to build estimates on the future numbers of people in need of mental health care. In a third phase, a survey was conducted to estimate the transition probabilities between the Markov states, since this information was not available in the literature. The developed model was then applied to the Lisbon and Tagus Valley Region. The estimates obtained distinguish between effective, met and unmet needs (perceived or unperceived). This information is useful for mental health network managers and politicians to plan and create mental health prevention and promotion policies aimed at reducing people with unmet needs. The results reveal that mental health care needs will increase by 2030, reaching 68.62% of the local population. Assuming 2016 capacity remains unchanged by 2030, the number of inpatient and residential beds will be inadequate to meet effective needs.