Evaluación económica aplicada al análisis de tecnología y producción en hospitales

Abstract

OBJETIVOS: 1.- Calcular una nueva función de producción hospitalaria flexible utilizando GAM 2.- Comparar el ajuste entre GAM, Cobb-Douglas y Translog. 3.- Evaluar el rendimiento predictivo de las formas clásicas mediante análisis AM. 4.- Identificar los factores que determinan la disponibilidad de la innovación de las tecnologías de CT y RM en hospitales públicos. 5.- Evaluar un modelo para predecir la obsolescencia tecnológica de los equipos de tomografía computarizada (TC). MÉTODOS: El modelo flexible considerado ha sido el AM incluyendo la interacción camas-facultativos. También se han incluido en el modelo las covariables "Hospital" y "Año". A partir de la estimación del modelo se utilizarán splines de placa fina penalizados para representar funciones suavizadas. En esta configuración, los parámetros suavizados se estimarán mediante REML. Nuestro ámbito de investigación son los hospitales públicos gallegos equipados con tecnologías de TC y RM y el periodo de estudio será 2006-2019. Los datos sobre los escáneres de TC y RM son proporcionados por el Ministerio de Sanidad español, mientras que los datos sobre los insumos hospitalarios se obtendrán de las estadísticas de asistencia sanitaria especializada y de establecimientos sanitarios con hospitalización comunicadas por el SERGAS y los hospitales y publicadas por el Ministerio de Sanidad español (ESCRI, 2016). Como insumos hospitalarios anuales se miden el número de camas, el número de escáneres de TC y RM y el número de otras tecnologías médicas diagnósticas y terapéuticas (gammacámaras, unidades de litotricia, unidades de acelerador lineal, escáneres de SPECT e instalaciones hemodinámicas, en adelante denominadas otros equipos de alta tecnología). Los datos sociodemográficos se obtienen del Instituto Galego de Estatística (IGE) para la zona de influencia de cada hospital, a saber: número de habitantes, densidad de población (habitantes por km2) y edad como factor explicativo de la demanda sanitaria (población de >64 años). En cuanto a la adopción, las asociaciones con las distintas variables se analizaron mediante regresión logística binaria para TC y RMN. Los datos de referencia consistieron en varios modelos de escáneres de TC que llevan en el mercado desde 1974 y representan un salto tecnológico en la TC. Al documentar los escáneres de TC, se realizará un análisis de componentes principales para reducir el número de variables. Se utilizará un modelo de regresión de Cox para calcular la probabilidad de un salto tecnológico.

OBXECTIVOS: 1.- Calcular unha nova función de produción hospitalaria flexible utilizando GAM 2.- Comparar o axuste entre GAM, Cobb-Douglas e Translog. 3.- Avaliar o rendemento preditivo das formas clásicas mediante análises AM. 4.- Identificar os factores que determinan a dispoñibilidade da innovación das tecnoloxías de CT e RM en hospitais públicos. 5.- Avaliar un modelo para predicir a obsolescencia tecnolóxica dos equipos de tomografía computarizada (TC). MÉTODOS: O modelo flexible considerado foi o AM incluíndo a interacción camas-facultativos. Tamén se incluíron no modelo as covariables "Hospital" e "Ano". A partir da estimación do modelo utilizaranse splines de placa fina penalizados para representar funcións suavizadas. Nesta configuración, os parámetros suavizados estimaranse mediante REML. O noso ámbito de investigación son os hospitais públicos galegos equipados con tecnoloxías de TC e RM e o período de estudo será 2006-2019. Os datos sobre os escáneres de TC e RM son proporcionados polo Ministerio de Sanidade español, mentres que os datos sobre os insumos hospitalarios obteranse das estatísticas de asistencia sanitaria especializada e de establecementos sanitarios con hospitalización comunicadas polo SERGAS e os hospitais e publicadas polo Ministerio de Sanidade español (ESCRI, 2016). Como insumos hospitalarios anuais mídense o número de camas, o número de escáneres de TC e RM e o número doutras tecnoloxías médicas diagnósticas e terapéuticas (gammacámaras, unidades de litotricia, unidades de acelerador lineal, escáneres de SPECT e instalacións hemodinámicas, en diante denominadas outros equipos de alta tecnoloxía). Os datos sociodemográficos obtéñense do Instituto Galego de Estatística (IGE) para a zona de influencia de cada hospital, a saber: número de habitantes, densidade de poboación (habitantes por km2) e idade como factor explicativo da demanda sanitaria (poboación de >64 anos). En canto á adopción, as asociacións coas distintas variables analizáronse mediante regresión loxística binaria para TC e RMN. Os datos de referencia consistiron en varios modelos de escáneres de TC que levan no mercado desde 1974 e representan un salto tecnolóxico na TC. Ao documentar os escáneres de TC, realizarase unha análise de compoñentes principais para reducir o número de variables. Utilizarase un modelo de regresión de Cox para calcular a probabilidade dun salto tecnolóxico.

OBJECTIVES: 1.- To calculate a new flexible hospital production function using GAM. 2.- To compare the fit between GAM, Cobb-Douglas and Translog. 3.- To evaluate the predictive performance of the classical forms by means of AM analysis. 4.- To identify the factors that determine the availability of innovative CT and MRI technologies in public hospitals. 5.- To evaluate a model for predicting the technological obsolescence of computed tomography (CT) equipment. METHODS: The flexible model considered has been the MA including the interaction beds-doctors. The covariates "Hospital" and "Year" have also been included in the model. From the estimation of the model, penalised thin-plate splines will be used to represent smoothed functions. In this configuration, the smoothed parameters will be estimated using REML. Our research scope is Galician public hospitals equipped with CT and MRI technologies and the study period will be 2006-2019. Data on CT and MRI scanners are provided by the Spanish Ministry of Health, while data on hospital inputs will be obtained from the statistics on specialised healthcare and inpatient healthcare facilities reported by SERGAS and hospitals and published by the Spanish Ministry of Health (ESCRI, 2016). Annual hospital inputs are measured as the number of beds, the number of CT and MRI scanners and the number of other diagnostic and therapeutic medical technologies (gamma cameras, lithotripsy units, linear accelerator units, SPECT scanners and haemodynamic facilities, hereafter referred to as other high-tech equipment). The socio-demographic data are obtained from the Instituto Galego de Estatística (IGE) for the area of influence of each hospital, namely: number of inhabitants, population density (inhabitants per km2) and age as an explanatory factor of healthcare demand (population aged >64 years). For adoption, associations with the different variables were analysed using binary logistic regression for CT and MRI. The reference data consisted of several models of CT scanners that have been on the market since 1974 and represent a technological leap in CT. When documenting CT scanners, a principal component analysis will be performed to reduce the number of variables. A Cox regression model will be used to estimate the probability of a technological leap.