Operación Oslo

Antecedentes: Los sistemas sanitarios de los países de la OCDE se enfrentan cada vez más a retos económicos y presiones de financiación. Normalmente, éstos exigen intervenciones (políticas, financieras y organizativas) destinadas a mejorar la eficiencia del sistema sanitario en su conjunto y de sus componentes individuales. En 2009, el director general del NHS inglés, Sir David Nicholson, advirtió que para marzo de 2015 se debería cubrir un posible déficit de financiación de 20.000 millones de libras mediante un gran ahorro de eficiencia. Nuestro estudio investiga los posibles impulsores del rendimiento diferencial de los fideicomisos (productividad) para los ejercicios 2010/11-2012/13. Métodos: Siguiendo la práctica contable, definimos la productividad como la relación entre los productos y los insumos. Analizamos la variación de la productividad total de los factores y de la mano de obra mediante regresiones por mínimos cuadrados ordinarios. Incluimos explícitamente en nuestro análisis los factores de rendimiento diferencial señalados en el desafío de Nicholson como las fuentes de las que debería provenir el ahorro de eficiencia. Las variables explicativas incluyen la eficiencia en las medidas de uso de los recursos, las características del centro y de los pacientes y la calidad de la atención. Resultados: Encontramos que los Trusts más grandes y los Foundation Trusts se asocian con una menor productividad, al igual que aquellos que tratan una mayor proporción de pacientes mayores y/o jóvenes. Sorprendentemente, tratar a más pacientes en su último año de vida se asocia con una mayor productividad laboral.

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donde i = 1,…,N es el número de DMU’s y t es el tiempo, \(\upbeta_{\text{i}\) es el vector de parámetros desconocidos, Zi es el vector de variables explicativas. Los efectos aleatorios vi son independientes e idénticamente distribuidos (i.i.d.), \text{N}(0, \upsigma_{text{v}}^{2} )ɛ

Dadas las limitaciones de los datos, los resultados utilizados son (i) el número de altas de pacientes ajustado por la casuística con el índice de Roemer [46]. Roemer et al. proporcionan una estimación ajustada de la duración media de la estancia teniendo en cuenta la tasa de ocupación de los hospitales. (ii) El número de procedimientos de diagnóstico. Las entradas incluyen: (a) el número de médicos, (b) el número de camas, (c) el número de otro personal empleado y (d) los gastos no laborales (es decir, suministros farmacéuticos y de tecnología sanitaria, etc.) (véase el cuadro 1).Cuadro 1 Estadísticas resumidas de los inputs y outputs del DEA para el periodo 2009-2012Tabla de tamaño completo

La variable de gasto se ha deflactado con el deflactor de precios del PIB (2012 = 100). Siguiendo a Vassiloglou y Giokas [47], el número de DMUs es mayor que tres veces el número de inputs más outputs.Especificaciones del modeloLas funciones de distancia que se requieren para obtener los índices de Malmquist se midieron mediante DEA, asumiendo rendimientos constantes a escala. Para descomponer aún más el cambio de eficiencia en cambio de eficiencia pura y cambio de eficiencia de escala, se consideró una tecnología de rendimientos variables a escala (VRS). Dado que se considera que los hospitales públicos tienen una menor capacidad de controlar sus productos y más oportunidades de reducir sus insumos, empleamos un DEA orientado a los insumos. Además, se utilizó un enfoque de evaluación comparativa en el que se estimaron las DMU más eficientes en cuanto a su importancia como puntos de referencia para las DMU ineficientes en los datos de la muestra.ResultadosProductividadSe aplicaron técnicas de Bootstrapping para eliminar los valores atípicos. El material complementario proporcionado por los autores incluye tablas detalladas con las puntuaciones del IPM, la eficiencia y el cambio tecnológico tras el bootstrapping (véase el archivo adicional 1). La tabla 2 muestra las estadísticas descriptivas de la productividad de 108 hospitales para cada periodo de tiempo.Tabla 2 Estadísticas descriptivas del Índice de Productividad de MalmquistTabla de tamaño completo

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Todos los enfoques de ChlF variable se basan en un concepto generalizado fundamental, ilustrado en la Figura 1. La energía luminosa absorbida por los pigmentos fotosintéticos que sirven al PSII sigue una de las tres vías: (1) fotoquímica (P); (2) disipación como calor (D); o (3) reemisión como fluorescencia (F; por ejemplo, Butler, 1978). La distribución de la energía de excitación entre las tres vías es variable. La fotoquímica y un componente de la disipación de calor (DNPQ) se regulan activamente, y los cambios en estos dos procesos modulan la fracción restante de energía absorbida reemitida como ChlF. Cuando más energía luminosa absorbida se dirige a P o a DNPQ, menos energía se reemite como ChlF. Por esta razón, el P y el DNPQ se denominan normalmente apagamiento fotoquímico y no fotoquímico de ChlF, respectivamente. De ello se desprende que los cambios en ChlF pueden utilizarse para evaluar las variaciones en P, siempre que se puedan tener en cuenta los cambios en DNPQ. Este concepto general se ha aplicado y perfeccionado durante más de un siglo de investigación fotosintética (por ejemplo, Govindjee, 1995), dando lugar a muchos conocimientos importantes. Al mismo tiempo, ha habido una considerable confusión conceptual y metodológica asociada a los diferentes enfoques y nomenclaturas empleadas por diferentes investigadores en varios taxones fotosintéticos y técnicas de medición.

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Reimpresiones y permisosAcerca de este artículoCite este artículoGracia-de-Rentería, P., Ferrer-Pérez, H., Sanjuán, A.I. et al. Live and let live: understanding the temporal drivers and spillovers of life expectancy in Europe for public planning.

Eur J Health Econ (2022). https://doi.org/10.1007/s10198-022-01469-3Download citationShare this articleAnyone you share the following link with will be able to read this content:Get shareable linkSorry, a shareable link is not currently available for this article.Copy to clipboard