Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Network DEA" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Efficiency Analysis of Public Health Spending in Brazilian Capitals Using Network Data Envelopment Analysis (DEA)
Analiza efektywności wydatków na służbę zdrowia w brazylijskich stolicach stanowych w oparciu o metodę Network Data Envelopment Analysis
Autorzy:
Lobo, Maria Stella de Castro
Araujo, Edson Correia
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/14482172.pdf
Data publikacji:
2017-12-29
Wydawca:
Wyższa Szkoła Bankowa we Wrocławiu
Tematy:
Network DEA
pomiar wydajności
rozwój zdrowotny i gospodarczy
służba zdrowia
Efficiency Measurement
Health and Economic Development
Public Health
Opis:
Aim: In 1988, Brazil implemented profound changes in the organization and financing of its public health system, with the creation of the Unified Health System (Sistema Unico de Saúde – SUS), establishing universal health coverage. The gradual expansion of the health system and entitlements to services has been accompanied by the debate about the appropriate level of government spending and health system efficiency.   Design / Research methods:  The study uses VRS - output oriented, Dynamic Network SBM DEA model, period 2008-2013, to depict the relationships that take place between diverse levels of care (primary health care/PHC and secondary-tertiary health care/STC). DMUs are Brazilian state capitals, which implement key health policies and assist patients from smaller surrounding municipalities, especially for STC. Inputs are PHC and STC budgets; outputs are their respective services provided and avoidable deaths. The link variable is PHC medical consultation, entrance door to the system and gatekeeper for more complex levels of care. Dynamic model evaluates efficiency across time.   Conclusions / findings: Overall performance was 0.86; for PHC, 0.90; for STC, 0.85 (SD=0.15). 8 out of 27 capitals were fully efficient. Capitals increased average scores in both levels of care, but only STC had a positive technological change (frontier shift >1). Link variable behavior denotes a bottleneck between levels of care. Projections onto the frontier enable establish own management diagnosis and goals for financing and development.   Originality / value of the article:  Network models mimic hierarchically organized health systems. The appliance of results aids health policy.
Cel: W 1988 roku Brazylia wdrożyła dogłębne zmiany w organizacji oraz finansowaniu systemu służby zdrowia, powołując do życia Zunifikowany System Opieki Zdrowotnej („Sistema Unico de Saúde” – SUS), zakładający powszechny dostęp do służby zdrowia. Stopniowemu rozszerzaniu systemu opieki zdrowotnej oraz uprawnień do usług medycznych towarzyszyła debata dotycząca odpowiedniego poziomu wydatków rządowych i wydajności systemu.   Metodyka badań: W badaniu wykorzystano zmienne efekty skali zorientowane na wyniki, model Slacks-Based-Measure oparty na dynamicznej sieciowej metodzie obwiedni danych (ang.: Data Envelopment Analysis (DEA)) dla danych z lat 2008-2013, aby zobrazować zależność, jaka zachodzi pomiędzy różnymi poziomami opieki (podstawowa opieka zdrowotna (ang. primary health care (PHC)) oraz opieka zdrowotna drugiego i trzeciego stopnia (ang. secondary-tertiary health care (STC)). Jednostkami podejmującymi decyzje są brazylijskie stolice stanowe, które wdrażają kluczowe założenia polityki zdrowotnej oraz wspierają pacjentów z okolicznych, mniejszych jednostek administracyjnych, szczególnie w zakresie STC. Nakłady stanowią budżety PHC i STC, natomiast wynikami są wynikające z nich usługi oraz przypadki zagrożenia życia, w których udało się uratować pacjentów. Powiązana zmienna to konsultacje medyczne w ramach PHC, drzwi wejściowe do systemu oraz strażnik bramy do bardziej kompleksowych poziomów opieki. Dynamiczny model pozwala oceniać wydajność w czasie.   Wnioski: Ogólny stan wyniósł 0,86, przy czym dla PHC kształtował się na poziomie 0,90, a dla STC 0,85 (SD=0,15). 8 z 27 stolic okazało się w pełni wydajnych. Stolice zdołały zwiększyć wyniki w obu poziomach opieki zdrowotnej, ale tylko STC doświadczyło pozytywnej zmiany technologicznej (frontier shift > 1). Zmienna powiązana wykazała wąskie gardło pomiędzy poziomami opieki. Projekcje dotyczące granic (frontier shift) pozwoliły ustalić własną diagnozę dotyczącą zarządzania oraz cele związane z finansowaniem i rozwojem. Wartość artykułu: Modele sieciowe naśladują hierarchicznie zorganizowane systemy opieki zdrowotnej. Wykorzystanie wyników wspiera politykę służby zdrowia.
Źródło:
Central European Review of Economics and Management; 2017, 1, 4; 147-174
2543-9472
Pojawia się w:
Central European Review of Economics and Management
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies