Tesis doctorales de Economía


MODELO DE SIMULACIÓN PROSPECTIVA DE LA DEMANDA DE SERVICIOS DE SALUD PARA ENFERMEDADES DE ALTO COSTO: APLICACIÓN PARA UNA ENTIDAD PROMOTORA DE SALUD COLOMBIANA

Walter Ramiro Toro Jiménez

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7.2. OBJETIVO.

Identificar la imagen de futuro (futurible) base para simular los escenarios exploratorios de la siniestralidad generada por el tratamiento de las ERC en Cruz Blanca EPS.

La aproximación bayesiana incorpora información previa relevante para reducir la incertidumbre sobre la probabilidad de ocurrencia de un evento. Taro Yamane señala que la regla de Bayes se puede considerar como una extensión y generalización de la prueba de Neyman-Pearson, de la Regla Minimax y de la Minimización Ponderada. Todas éstas representan procedimientos para minimizar los errores tipo I (rechazo de una proposición válida) y del tipo II (aceptación de una proposición falsa).

7.3. METODOLOGÍA.

Aplicación del SMIC para hallar el futurible base.

El SMIC, trabaja con un máximo de seis (6) eventos para generar 64 escenarios, con sus probabilidades.

El primer paso fue identificar esos seis eventos, que llevados hacia el futuro fueran lo suficientemente representativos del sistema en estudio (Cruz Blanca EPS y su entorno).

Para definir los eventos se partió de la siguiente información: 1. A través del software MICMAC se identificaron las variables esenciales (“clave”) primarias y secundarias del sistema en estudio.

2. Con el Análisis de la Estrategia (“juego”) de actores, se determinaron los retos estratégicos y los objetivos asociados a dichos retos.

3. La base analítica e histórica permitió identificar tópicos de especial interés y relevancia para el contexto del sistema estudiado.

4. Los escenarios del núcleo duro (en particular el escenario referencial) del sistema estudiado para el quinquenio 2002-2006, describen el posible comportamiento de sus componentes en el futuro.

A continuación se muestran los eventos (o hipótesis) que se definieron luego del análisis cruzado de las cuatro fuentes de información relacionadas. Estas hipótesis se deben entender aplicadas al caso de Cruz Blanca EPS en particular.

Eventos (Hipótesis) para el SMIC PROBLEMAS EVENTOS (E) Valor de la UPC-C E1. El valor de la UPC-C se actualiza de tal forma que cubre suficientemente la siniestralidad resultante en el régimen contributivo, el gasto de administración y funcionamiento de las EPS, y permite un margen de utilidad razonable para la sobrevivencia de la aseguradora.

Cubrimiento de ERC por el POS-C.

E2. Se incrementa el número de ERC cubiertas en el régimen contributivo, al igual que el tipo de prestaciones para su diagnóstico, tratamiento y rehabilitación.

Reaseguramiento E3. Se crea un fondo central de aseguramiento de ERC (Reaseguro) administrado directamente por el Estado Capítulo 7 282  PROBLEMAS EVENTOS (E) Cubrimiento del reaseguro E4. Se reasegura no solo el tratamiento (que es la actual situación) sino también el manejo integral (diagnóstico, tratamiento y rehabilitación) de las ERC Financiación del reaseguro.

E5. La financiación del reaseguro se hace con un porcentaje del valor de la UPC-C, más otros recursos adicionales que el Estado destine Variables macroeconómicas.

E6. Las variables macroeconómicas sobre las que se basa el SGSSS, mejoran hasta alcanzar mínimo el valor presupuesto cuando se dio la reforma en 1993 (desempleo = 14%, crecimiento económico = 5% anual e inflación de un dígito).

Una vez obtenidos los 6 eventos (hipótesis) se definieron siete grupos – coherentemente con los grupos de actores identificados para el sistema - dentro de los cuales se identificaron expertos en todo el país, y especialmente en la ciudad de Bogotá, a quienes más adelante se les preguntaría sobre su concepto de probabilidad de ocurrencia de los eventos en un futuro, pensándolos para la situación de Cruz Blanca EPS.

Estos grupos son: 1. Ministerio de Salud. (A1) 2. ACEMI: Asociación de Entidades de Medicina Integral. (A2) 3. Cruz Blanca EPS. (A3) 4. Otras aseguradoras (E.P.S.). (A4) 5. Reaseguradoras. (A5) 6. Asociaciones de Profesionales y de Instituciones de Salud. (A6) 7. Prestadores de servicios de Salud (I.P.S. públicas y privadas). (A7) Tabla 7.2.

Expertos consultados por grupo GRUPOS DE EXPERTOS N° DE EXPERTOS CONSULTADOS Ministerio de Salud. (A1) 9 ACEMI: Asociación de Entidades de Medicina Integral. (A2) 4 Cruz Blanca EPS. (A3) 8 Otras aseguradoras (E.P.S.). (A4) 14 Reaseguradoras. (A5) 7 Asociaciones de Profesionales y de Instituciones de Salud. (A6) 8 Prestadores de servicios de Salud (I.P.S. públicas y privadas). (A7) 16 Total de expertos consultados 66 Los expertos de cada uno de estos grupos fueron consultados por vía telefónica, correo electrónico o a través de entrevista personalizada. Se utilizó un instrumento (Encuesta SMIC) para registrar los resultados de Capítulo 7  283 cada experto consultado y, posteriormente, para consolidar los datos de cada uno de los 7 grupos de expertos. En el anexo 7.7.1. se presenta el modelo de encuesta utilizado.

Luego de obtener completamente diligenciada la encuesta SMIC por cada experto, se procedió a consolidar los puntajes de cada grupo para obtener un solo valor por ítem y por grupo. Esta consolidación se logró promediando los puntajes obtenidos en cada ítem por los expertos de un mismo grupo. La consolidación de la calificación de probabilidades simples y condicionales realizada por cada uno de los siete grupos de expertos se puede apreciar en el anexo 7.7.2.

Una vez obtenidas las probabilidades que cada grupo de expertos calificó por separado y de forma simple, se utilizó el subprograma SMICPRO2 del SMIC para realizar un análisis cruzado de las probabilidades.

La parte computacional de la metodología SMIC se hizo mediante los procesos: • Entrada de datos para cada experto o grupo de expertos.

• Cálculo de las probabilidades P* para cada experto o grupo de expertos.

• Cálculo del promedio de los diferentes expertos.

El programa efectúa un análisis de sensibilidad.


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