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TRABALHOS DE FIM DE CURSO @PUC-Rio
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Estatística
Título: ANÁLISE DE EFICIÊNCIA DOS SISTEMAS DE SAÚDE DA AMÉRICA LATINA E CARIBE (LAC) ATRAVÉS DA METODOLOGIA DE DATA ENVELOPMENT ANALYSIS - DEA
Autor(es): CARLOS EDUARDO BARBOSA SANTOS
LUCAS DA CUNHA BRAGA
Colaborador(es): IGOR TONA PERES - Orientador
LEONARDO DOS SANTOS LOURENCO BASTOS - Coorientador
Catalogação: 02/JAN/2024 Língua(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TRABALHO DE FIM DE CURSO
Notas: [pt] Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
[en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio.
Referência(s): [pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/TFCs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=65731@1
DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.65731
Resumo:
O objetivo deste trabalho é analisar a eficiência dos sistemas de saúde de 23 países latino-americanos e caribenhos empregando a metodologia DEA. Como variáveis input, utilizaram-se gastos com saúde em porcentagem do PIB, contagem de leitos hospitalares por 1000 habitantes, médicos por 1.000 habitantes e enfermeiros por 1.000 habitantes. Como variáveis output, utilizaram-se a expectativa de vida ao nascer e taxa de mortalidade infantil. São realizadas análises de sensibilidade sobre alguns parâmetros do modelo para entender como estas influenciam, assim como regressões lineares para entendimento da relação entre as variáveis. Por fim, é realizada uma análise da evolução temporal das eficiências, de modo a encontrar tendências e padrões dentro da amostra. O modelo DEA classificou 13 dos 23 países analisados como eficientes, dentro dos quais 10 se mantiveram neste nível ao longo dos 10 anos da análise temporal. O maior impacto das análises de sensibilidade ocorreu com a eliminação de uma variável input, gerando mudanças significativas em 3 DMUs.
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