modelos econométricos en el análisis económico de la salud y de la

MODELOS ECONOMÉTRICOS EN EL
ANÁLISIS ECONÓMICO DE LA SALUD
Y DE LA GESTIÓN SANITARIA
Beatriz González López-Valcárcel
Universidad de Las Palmas de Gran Canaria
Carlos Murillo Fort
Universidad Pompeu Fabra
Junio 2000
RESUMEN
Los fallos de mercado presiden la mayoría de las situaciones que describen las relaciones entre los
agentes económicos (proveedores y consumidores de bienes y servicios sanitarios) en el ámbito
sanitario. Existen además, fallos en las condiciones de la aplicación de los modelos econométricos
estándar utilizados para modelizar comportamientos tanto en el nivel económico como en el de los
agregados. La utilización de los modelos econométricos en el análisis de los comportamientos de
los agentes que operan en el sector sanitario se concreta en dos mercados distintos pero
interrrelacionados: el mercado de los servicios sanitarios y el del aseguramiento sanitario. En ambos
casos, se han desarrollado modelos econométricos tales como los de regresión con variable
dependiente limitada, modelos de supervivencia, modelos para paneles de datos, modelos
jerárquicos y modelos econométricos para el análisis de la eficiencia productiva. En la
comunicación se pretende ofrecer un panorama del estado de la cuestión del uso de la modelización
econométrica en el ámbito de la salud y de los mercados y servicios sanitarios, de los logros
alcanzados y de las necesidades de futuro.
2
1. INTRODUCCIÓN
Escribe Victor Fuchs sobre el pasado, el presente y el futuro de la Economía de la Salud1
que lo que distingue a una disciplina de las demás son dos cosas, las “preguntas” que intentan
contestar y los métodos que emplean. Las diferentes disciplinas tienen diferentes intereses, pero
todas pueden ser relevantes y complementarias para la decisión política. Son como los tipos de
mapas, que muestran el mismo espacio bajo diferentes perspectivas, todas ellas útiles. En relación a
esta especialización científica, dice Fuchs que “los economistas son buenos construyendo modelos,
gracias a la econometría, y contrastando inferencias a partir de “experimentos naturales”.
Pero las relaciones entre la economía de la salud y la econometría han pasado por etapas de
distinto signo. En alguna de ellas, la economía de la salud ha ignorado a la econometría, en otras la
ha utilizado correctamente o bien de forma incorrecta. Hemos avanzado mucho desde que en 1987
Newhouse2 valoraba, en la American Economic Review, el estado de las relaciones entre ambas
disciplinas, desde que en España, por esos mismos años, se levantaba públicamente alguna voz
airada contra el uso abusivo de la econometría en las comunicaciones presentadas a las Jornadas
AES. Hoy en día, revisando las principales revistas científicas de economía de la salud, se aprecia
que la aplicación econométrica es casi una condición necesaria –que no suficiente- para publicar un
trabajo. ¿Qué han hecho la una por la otra?. ¿Qué ha hecho la econometría por la economía de la
salud, qué la economía de la salud por la econometría?. ¿Qué podrían hacer, qué es previsible, qué
es recomendable que hagan en los próximos años la una por la otra?.
Gracias a la econometría se han producido los mayores avances en el conocimiento del
ámbito económico - sanitario de la realidad. Con métodos econométricos, cada vez más
sofisticados, y bases de datos cada vez más depuradas, se han obtenido nuevos resultados
empíricos, algunos sorprendentes, particularmente en lo relativo a la microeconomía de la demanda,
de la oferta, de los mercados y de la regulación.. La econometría más reciente ha permitido
descubrir sesgos en algunos estudios anteriores. Permite la comparabilidad entre aplicaciones, que,
referidas a distintos ámbitos temporales y/o espaciales, emplean una metodología econométrica
común. Por último, la econometría ha permitido depurar las propias bases de datos, en simbiosis
con la estadística económica, hacer análisis de fiabilidad y de errores, etc.
Por su parte, lo más interesante que ha hecho la Economía de la Salud por la Econometría
ha sido, a nuestro juicio, hacerla avanzar aportando nuevos problemas técnicos, y por ende motivos,
para diseñar métodos econométricos “ad hoc”. De hecho, algunos métodos de desarrollo reciente,
como los modelos para datos de recuento, han encontrado en la economía de la salud su más
fructífero, y casi único, campo de aplicación, para modelizar el número de prescripciones o el
número de visitas al médico. Sus modelos duales, los de duración, han encontrado en la economía
de la salud una veta inagotable de aplicaciones: tiempo entre dos visitas médicas; hasta la primera
vacuna; longitud de la estancia en el hospital; tiempo hasta volver a fumar; hasta adoptar una nueva
tecnología; tiempo de supervivencia tras un episodio de enfermedad, y tantos otros. Engarza por
este lado la econometría con la estadística biomédica, para la cual los modelos de supervivencia son
una tradición.
No es de extrañar, pues, que se editen números monográficos sobre salud en revistas de
econometría (por ejemplo, el volumen 77 número 1 del Journal of Econometrics), y que
precisamente esos trabajos figuren entre los más citados.
1
2
Fuchs, Victor (2000) "The Future of Health Economics", Journal of Health Economics 19,2: 141-57
Newhouse, J. (1987) "Health Economics and Econometrics", American Economic Review 77, 2: 269-74
3
La calidad y naturaleza de los datos disponibles condiciona tanto el método a emplear como
los resultados. Durante los últimos años, hemos asistido a una mejora cualitativa y cuantitativa de la
información estadística a nivel microeconómico. Nuestras bases de datos son casi siempre
observacionales, a diferencia de lo que ocurre en epidemiología y en investigación biomédica,
donde se cuenta con ensayos clínicos controlados y aleatorizados. Muchos de los métodos
epidemiológicos, pues, no nos sirven, y los economistas tenemos la necesidad de diseñar métodos
especiales de especificación y estimación para corregir los sesgos de la heterogeneidad no
observada.
En microeconometría de la salud encontramos una riqueza de bases de datos difícilmente
parangonable en otras ramas, con datos de panel cada vez más abundantes (por ejemplo, las bases
de datos de actividad hospitalaria), grandes bases de datos poblacionales y la posibilidad de
gestionar la información procedente de distintas fuentes micro, por combinación de bases de datos
(registro civil e ingresos hospitalarios, por ejemplo).
Estamos en el comienzo de una nueva etapa en cuanto a disponibilidad de datos micro se
refiere, y esto se refleja en el tipo de trabajos econométricos que se publican. Así, empiezan a ser
frecuentes trabajos aplicados no a una muestra, por muy grande que pueda ser, sino a la totalidad de
la población, mediante la captación, para fines de investigación, de grandes bases de datos
administrativas. Por citar dos ejemplos recientes, mencionemos el estudio en el que McClellan y
Newhouse analizan los mas de ochocientos mil ingresos hospitalarios de ancianos, por infarto,
ocurridos en una determinada zona3, o el de Buchmeuller y Feldstein4 con datos de los 75.000
trabajadores de la Universidad de California, en el que mide el impacto de un cambio en los planes
de seguros ofertados a dicho colectivo. Desde la perspectiva econométrica, el hecho de trabajar con
toda la población obliga a modificar el contexto inferencial de los modelos, y la propia
interpretación de los coeficientes estimados.
Frente a la riqueza, calidad y abundancia creciente de los datos micro, la disponibilidad de
información estadística para trabajar a nivel macroeconómico con el sector salud es mucho más
precaria y nos obliga a ser menos optimistas. Las bases de datos internacionales disponibles–
OCDE, OMS- adolecen de serios inconvenientes y limitaciones, retrasos en la publicación, poca
fiabilidad de las cifras, falta de comparabilidad internacional e itertemporal, por mencionar solo
algunos de los problemas. Llama la atención, por ejemplo, que todavía no tengamos índices de
precios del sector salud válidos, fiables y comparables internacionalmente. El avance de los
modelos econométricos sectoriales, se ve, pues, limitado por la precariedad de la información
estadística.
Por consiguiente, la economía de la salud plantea a la econometría algunos nuevos
problemas y contribuye indirectamente al avance de la propia econometría, creando tendencias en el
tratamiento estadístico de problemas “de salud”. Destacan a nuestro juicio varias tendencias.
La primera tendencia es el uso creciente de modelos de panel para controlar, en estudios
observacionales, la heterogeneidad no observada en los individuos y poder estimar así determinados
efectos causales. Los modelos de panel se aplican tanto a microdatos como a datos agregados,
abarcando la práctica totalidad de las llamadas "cajas de Williams" (la ya clásica clasificación de los
temas de economía de la salud propuesta por Williams en los años ochenta).
3
McClellan y Newhouse (1997) "The marginal Cost-Efectiveness of Medical Technology: a Panel Instrumental-Variables
Approach". Journal of Econometrics 77, 1: 39-64
4
Buchmeuller , T.C. y P.J. Feldstein (1997) "The Effect of Price on Switching among Health Plans", Journal of Health
Economics 16: 129-260
4
La segunda tendencia responde a las dificultades para elegir una forma funcional de los
modelos, de ahí que se empleen cada vez más frecuentemente los métodos no paramétricos y
semiparamétricos en microeconometría de la salud. Otra característica genuina de nuestro campo es
la abundancia de variables “latentes”, que dan lugar a modelos no lineales. La propia salud de los
individuos es un ejemplo de variable latente genuina, pero podemos encontrar muchos casos de no
linealidades que surgen en los modelos como constructos teóricos.
Los modelos de variable dependiente cualitativa, limitada en rango, de recuento o de
duración son grandes conjuntos de herramientas econométricas de amplia aplicabilidad en nuestra
área, que se suman a la tecnología econométrica más tradicional. Además, la problemática que
aporta la economía de la salud es como un prisma con muchas caras econométricas. Pensemos, a
modo de ilustración, en estimar la demanda de visitas de medicina general. Este problema puede ser
enfocado con una rica variedad de modelos, dependiendo de los objetivos del estudio, o de la
pregunta de investigación que nos propongamos: ¿Ir o no al médico? (modelo de respuesta
dicotómica); ¿A qué médico? (modelo de respuesta multinomial); ¿Cuánto gastar en consultas de
medicina general? (modelo de regresión censurada); ¿Cuántas visitas al médico en el último mes?
(modelo de recuento); ¿Tiempo transcurrido entre visitas? (modelo de duración).
Una nueva corriente que llega con fuerza y veremos desarrollarse espectacularmente en los
próximos años son los modelos multinivel o de jerarquías, que guardan cierto paralelismo con los
modelos de panel pero en vez de contemplar efectos individuales y temporales en las relaciones, los
efectos se agrupan en ramas siguiendo una estructura jerárquica y los modelos se aplican a muestras
de individuos pertenecientes a distintos grupos. Por ejemplo, el tratamiento que sigue un enfermo
depende de sus propias características, pero también del médico (todos los pacientes tratados por el
mismo médico, en la muestra, comparten el “efecto médico”) y del entorno (los que viven en una
ciudad determinada comparten el mismo entorno de mercado, precios, etc.), y así sucesivamente.
También se está desarrollando acelerada y prometedoramente la corriente econométrica
bayesiana, y esta tendencia marcará las próximas décadas.
Por otra parte, estamos iniciando un proceso en el que la econometría se convierte en
instrumento indispensable en el avance de la gestión sanitaria, ofreciendo herramientas de análisis
válidas para el tratamiento de las bases de datos de gestión de nuevo cuño. Las medidas de
eficiencia a nivel de centro o servicio, las propuestas de fórmulas de financiación interna de los
centros, los incentivos a los recursos humanos o el diseño óptimo de contratos son ejemplos a citar
en los que la econometría está empezando a tener un papel decisivo.
Los modelos econométricos dinámicos o con datos temporales tienen un desarrollo menor
en sanidad, si bien son de uso frecuente en epidemiología. En los últimos años diversos estudios
analizan posibles relaciones de cointegración entre variables de interés económico-sanitario, y la
convergencia de sistemas sanitarios entre países.
España se está incorporando a esta corriente cuantificadora. Hay una generación de
economistas jóvenes que han aprendido a leer econometría y que han adquirido destrezas en la
técnica, que también es arte, de la modelización. Los próximos años son prometedores. Desde este
editorial, animamos a estos jóvenes a dirigir sus esfuerzos econométricos hacia las áreas más
necesitadas, que a nuestro entender son la gestión sanitaria -micro y meso, en terminología de
Vicente Ortún- y la modelización macro de los sistemas de salud.
5
2. LA SALUD COMO UN BIEN ECONÓMICO
§
Los mercados de asistencia sanitaria
§
El mercado de aseguramiento
3. LOS AGENTES Y LOS FLUJOS DE BIENES Y SERVICIOS Y ECONÓMICOS
POBLACIÓN
PROVEEDORES
FINANCIADORES
LOS FALLOS DEL MERCADO
INFORMACIÓN ASIMÉTRICA
Errores de especificación
SELECCIÓN ADVERSA
Linealidad a toda costa
Formas reducidas
RIESGO MORAL
La complejidad como
moda
6
¿QUÉ HAN HECHO....?
§
La econometría por la economía de la Salud:
§
§
§
nuevos resultados empíricos, algunos sorprendentes
Descubrir sesgos
La Economía de la Salud por la Econometría:
§
Aportar problemas y por ende motivos para diseñar métodos “ad hoc”
§
Journal of Econometrics (v.77 n.1,1997): los más citados
LOS TEMAS (“CAJAS”) EN ECONOMÍA DE LA SALUD
A) Influencia sobre la salud de distintos factores
B) ¿Qué es salud? ¿Cuál es su valor?
C) Demanda
D) Oferta
E) Evaluación microeconómica de tratamientos
F) Equilibrio de mercado
G) Evaluación a nivel de sistema como un todo
H) Presupuestación, planificación y control del sistema sanitario
A) INFLUENCIA SOBRE LA SALUD DE DISTINTOS FACTORES
§
Funciones de producción de salud
§
Hábitos de vida y pautas de consumo (nutrición; tabaco;...)
§
Riesgos ocupacionales
§
Educación, renta, ....
B) ¿QUÉ ES SALUD? ¿CUÁL ES SU VALOR?
§
Atributos percibidos de la salud
§
Indices y medidas de estados de salud
7
§
El valor de la vida
§
Escalas de utilidad de la salud
C) DEMANDA DE ATENCIÓN SANITARIA
§
Influencia de la salud sobre la conducta de búsqueda de cuidado
§
Barreras de acceso (tiempo, precios, psicológicas, formales,..)
§
Relaciones de agencia
§
Necesidad
D) OFERTA
§
Costes de producción
§
Técnicas de producción alternativas
§
Sustitución de inputs
§
Mercados de inputs
§
Remuneración: sistemas e incentivos
E) EVALUACIÓN MICROECONÓMICA A NIVEL DE TRATAMIENTO
§
Análisis coste-efectividad y coste-beneficio
F) EQUILIBRIO DEL MERCADO
§
Dinero, precios, listas de espera, racionamiento sin precios como mecanismos
reguladores: efectos diferenciales
G) EVALUACIÓN A NIVEL DEL SISTEMA COMO UN TODO
§
Eficiencia y equidad
§
Comparaciones interregionales e internacionales de sistemas sanitarios
8
H) MECANISMOS DE PLANIFICACIÓN, PRESUPUESTACIÓN Y CONTROL
§
Evaluación de la efectividad de los instrumentos disponibles para optimizar el sistema
§
§
§
§
Presupuestación
Asignación de recursos humanos
Regulación
Sistemas de incentivos implicados
VICTOR FUCHS habla sobre el pasado, presente y futuro de la Economía de la Salud
(Journal of Health Economics v19, 2, Marzo 2000)
§
Lo que distingue a una disciplina son las “preguntas” que intenta contestar:
§
§
§
La Economía de la Salud es una ciencia de la conducta y un input para la política
sanitaria y para la investigación en servicios sanitarios
‘‘What are the most important, the most central, the most enduring questions in your
field?’’.
Las diferentes disciplinas tienen diferentes intereses, pero todos pueden ser relevantes para
la decisión política (son como mapas).
§
§
Las disciplinas también difieren en sus métodos
“To oversimplify, economists are good at building models, at econometrics, and at
teasting inferences from ‘‘natural experiments.’’
SURVEYS DE ECONOMETRÍA DE LA SALUD
§
A.Wagstaff (1989): literatura “británica”
§
A. Jones (1998/2000):microeconometría
§
Gerdtham y Jonsson (1998/2000): macroeconometría/ modelos de series temporales
§
España: alguna revisión específica J Puig, 2000; B Glez y R Urbanos, 2000)
9
CARACTERÍSTICAS DE LOS DATOS EN MICROECONOMETRÍA
§
Datos observacionales (contra ensayos clínicos controlados y aleatorizados)
§
sesgo de la heterogeneidad no observada necesidad de métodos especiales de
especificación y estimación
§
Datos de panel cada vez más abundantes
§
Grandes bases de datos poblacionales
§
Posibilidad de gestión de información procedente de distintas fuentes micro
CARACTERÍSTICAS DE LOS DATOS EN MACROECONOMETRÍA
§
Series temporales internacionales con datos comparables, cada vez más precisos
§
§
§
§
OCDE
OMS
En España: evaluación de indicadores SPT (MSC)
Todavía con problemas “elementales”
§
Ejemplo: índices de precios sanitarios
PROBLEMAS Y TENDENCIAS EN EL TRATAMIENTO DE PROBLEMAS “DE
SALUD”
§
Dificultad para estimar efectos causales
§
§
§
§
Por ser estudios observacionales, hay heterogeneidad no observada en los individuos
....... Modelos de panel
Por la simultaneidad y multicausalidad .... MES, VI
Por las dificultades para elegir forma funcional (o distribución de probabilidad de las
perturbaciones) ..... Métodos no paramétricos y semiparamétricos
Abundan las variables “latentes” que dan lugar a modelos no lineales
§
§
Variables latentes “genuinas” (ejemplo: salud)
Variables latentes como “constructo” teórico para formular un modelo
10
Modelos no lineales,
Con v. dependiente:
Variables “latentes”
“Genuinas”
Cualitativa
Como
“constructo”
Limitada
De recuento
De duración
LA “TECNOLOGÍA” ECONOMÉTRICA EN ECONOMÍA DE LA SALUD
1. Modelos de v.dependiente cualitativa
2. Modelos de v.dependiente limitada
3. Modelos para datos de recuento ("count data")
4. Modelos de duración/supervivencia ("survival")
5. Modelos jerárquicos/multinivel; modelos de panel
6. Modelos de frontera (estocástica)
7. Sesgos de heterogeneidad, endogeneidad y Modelos de ecuaciones simultáneas
8. Modelos de series temporales/análisis de cointegración
11
UN SOLO PROBLEMA DE ECONOMÍA DE LA SALUD PUEDE DAR MUCHO
DE SÍ. Por ejemplo, la demanda de consultas médicas (medicina general)
§
¿Ir o no al médico?
§
¿A qué médico? (Centro de Salud; privado; Urgencias)
§
¿Cuánto gastar en consultas de medicina general?
§
¿Cuántas visitas al médico en el último mes?
§
¿Tiempo transcurrido entre visitas?
PROBLEMAS Y TENDENCIAS EN EL TRATAMIENTO DE PROBLEMAS “DE
SALUD”
§
Uso creciente de la simulación, bootstrapping, etc.
§
Bayesianos, en auge
§
Muestras muy grandes (que a veces son poblaciones), obtenidas de bases de datos
administrativas
§
§
N=n = los 75.000 empleados de la Univ. De California (Feldstein, 1997)
N= n = 819.563 pacientes >65 años ingresados por infarto (Newhouse)
DOBLE CLASIFICACIÓN DE LAS APLICACIONES: PROBLEMA ECONÓMICO
Y MODELO ECONOMÉTRICO
1
V.CUALITA
TIVA
2
3
4
V.LIMITADA V.RECUENTO V.DURACIÓN
A) Influencia sobre la salud de
distintos factores
B) ¿Qué es salud? ¿Cuál es su valor?
C) Demanda
D) Oferta
E) Evaluación microeconómica de
tratamientos
F) Equilibrio de mercado
G) Evaluación a nivel de sistema como
un todo
H) Presupuestación, planificación y
control del sistema sanitario
12
5
PANEL
6
7
FRONTERA M.E.S.
8
SERIES
TEMPORALES
1
V.CUALITA
TIVA
A) Influencia sobre la salud de
distintos factores
B) ¿Qué es salud? ¿Cuál es su valor?
C) Demanda
D) Oferta
E) Evaluación microeconómica de
tratamientos
F) Equilibrio de mercado
G) Evaluación a nivel de sistema como
un todo
H) Presupuestación, planificación y
control del sistema sanitario
MODELOS DE VARIABLE DEPENDIENTE CUALITATIVA
§
Respuesta binaria
§
§
Logit, probit
Múltiples ejemplos
§
§
§
¿Cambio plan de seguros después de aumentar el co-pago? (U. California)
Perfil diferencial de los que
§
Han ido al médico
§
Fuman
§
Prescriben genéricos
§
...
Modelos ordinales
§
§
§
§
§
Sobre todo, probit
Nivel de salud autopercibida
Indice de adecuación de la atención antenatal (calidad objetiva)
Indice de satisfacción de los pacientes
Gravedad de la enfermedad mental (efectos del desempleo, en GB)
2
1
µ1 µ2
3
13
4
µ3
§
Modelos para datos agrupados
§
§
§
(Los µ son conocidos)
¿Cuánto bebe (fuma) a la semana? (7 categorías, de menor a mayor consumo
Aplicaciones en valoración contingente (casilla B): valores de la disposición a pagar
recogidos con escalas de pago categóricas
2
1
§
3
4
Modelos para elecciones múltiples no ordenadas
§
§
§
§
Modelo logit multinomial (elección de plan de seguro; de proveedor; de tratamiento
médico para un paciente)
Modelo logit condicional (elección de proveedor de lentillas; de tratamiento)
Modelos logit anidados (elección de proveedor en Perú; de plan de seguro USA)
Modelo probit multinomial (¿con quién viven los ancianos?; elección de proveedor:
Bolduc, 1996)
DOBLE CLASIFICACIÓN DE LAS APLICACIONES: PROBLEMA ECONÓMICO
Y MODELO ECONOMÉTRICO
2
V.LIMITADA
A) Influencia sobre la salud de
distintos factores
B) ¿Qué es salud? ¿Cuál es su valor?
C) Demanda
D) Oferta
E) Evaluación microeconómica de
tratamientos
F) Equilibrio de mercado
G) Evaluación a nivel de sistema como
un todo
H) Presupuestación, planificación y
control del sistema sanitario
14
MODELOS DE VARIABLE DEPENDIENTE LIMITADA
y1 di cot ómica = 0 / 1
¿Los ceros de y2
son genuinos?
Pr ob( y1 = 1) = F ( X 1 β1 )
y2 = f ( X 2 ; β 2 ) si y1 = 1
y2 = 0 si y1 = 0
SI
¿Decisión secuencial?
Modelos de valla
Modelos tobit
Generalizados
§
Modelo de
Selección muestral
NO
Modelos de dos
partes
La aplicación estrella: demanda de cuidado médico (gasto familiar)
§
§
NO
SI
Polémica entre el modelo de dos partes (RAND) y modelos de selección muestral
(Olsen, Maddala)
Otras aplicaciones: demanda de tabaco
DOBLE CLASIFICACIÓN DE LAS APLICACIONES: PROBLEMA ECONÓMICO
Y MODELO ECONOMÉTRICO
3
4
V.RECUENTO V.DURACIÓN
A) Influencia sobre la salud de
distintos factores
B) ¿Qué es salud? ¿Cuál es su valor?
C) Demanda
D) Oferta
E) Evaluación microeconómica de
tratamientos
F) Equilibrio de mercado
G) Evaluación a nivel de sistema como
un todo
H) Presupuestación, planificación y
control del sistema sanitario
15
MODELOS DE RECUENTO (“COUNT DATA”) Y DE DURACIÓN
§
Modelos de recuento y modelos de duración, duales
§
La economía de la salud ha proporcionado el principal campo de aplicación de los modelos
de recuento y avances metodológicos
§
§
Los modelos de duración se han aplicado a:
§
§
Número de: prescripciones de medicamentos, visitas al médico,...
Tiempo entre dos visitas médicas; hasta la primera vacuna; longitud de estancia; tiempo
hasta volver a fumar; hasta adoptar una nueva tecnología; de supervivencia
Tendencias:
§
§
§
§
A buscar especificaciones robustas
A buscar contrastes de especificación
A trabajar con modelos semiparamétricos o no paramétricos de duración
A complicar los modelos, combinándolos con otros
DOBLE CLASIFICACIÓN DE LAS APLICACIONES: PROBLEMA ECONÓMICO
Y MODELO ECONOMÉTRICO
Panel
A) Influencia sobre la salud de
distintos factores
B) ¿Qué es salud? ¿Cuál es su valor?
C) Demanda
D) Oferta
E) Evaluación microeconómica de
tratamientos
F) Equilibrio de mercado
G) Evaluación a nivel de sistema como
un todo
H) Presupuestación, planificación y
control del sistema sanitario
16
MODELOS MULTINIVEL Y PARA DATOS DE PANEL
§
Los modelos multinivel (jerárquicos)
§
§
§
Son aplicables cuando los individuos de la muestra pertenecen a grupos (ejemplo,
muestra de pacientes de distintos médicos)
Los modelos estiman el efecto de las explicativas de los individuos y los efectos
atribuibles al grupo (consumo de medicamentos: depende de la salud del paciente y de
variables del médico que definen su pauta prescriptora)
Puede haber varios escalones en la estructrura jerárquica del modelo
MODELOS
MULTINIVEL:
EJEMPLO
CLASIFICACIONES CRUZADAS)
Acordarmed
DE
emeteraqui
(j)
o
dic
é
M
TRES
NIVELES
(SIN
laformula
Paciente (i)
Zo
na
(h o E
) BS
USO DE MODELOS DE PANEL
§
Cada vez más frecuente, por la disponibilidad de datos
§
Aplicaciones micro (oferta y demanda) y también para comparaciones internacionales (por
ejemplo, de gasto sanitario: Murillo, Piatecki, Calonge, 1994(?)
§
Gracias a los modelos de panel se han podido estimar determinados efectos, imposibles de
medir con datos transversales
§
Por ejemplo, la ineficiencia individual de los hospitales, en modelos de frontera
17
MODELOS DE FRONTERA
§
§
§
§
Son específicos, para estimar el grado de ineficiencia, técnica y/o económica, de centros
sanitarios
Las aplicaciones empíricas han avanzado espectacularmente en los últimos años,
paralelamente a los avances metodológicos
Pero todavía no somos capaces de medir la ineficiencia hospitalaria con la suficiente
precisión y fiabilidad como para usar los resultados en las fórmulas de financiación de
Centros
Surveys recientes por B.González (1996) y J.Puig (para España,2000)
MODELOS DE ECUACIONES SIMULTÁNEAS
§
Algunos intentos de modelos sectoriales para la sanidad, de predicción y simulación
§
§
Ejemplos recientes: el mercado farmacéutico holandés; XX
También a nivel micro, cuando se sospecha la endogeneidad de ciertos regresores, se
emplea con profusión VI
§
Un ejemplo reciente, el de Newhouse (1997) para evaluar el coste-efectividad de las
nuevas tecnologías de tratamiento del infarto
MODELOS DINÁMICOS O CON DATOS TEMPORALES
§
Uso frecuente en epidemiología, para seguimiento y control de epidemias, etc.
§
Para analizar posibles relaciones de cointegración entre variables de interés económicosanitario
§
Para analizar la convergencia de sistemas sanitarios entre países
18