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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.12.2008.tde-08102008-100017
Documento
Autor
Nome completo
Paloma Vaissman Uribe
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2008
Orientador
Banca examinadora
Alves, Denisard Cneio de Oliveira (Presidente)
Avelino, Ricardo Rezende Gomes
Belluzzo Junior, Walter
Título em português
Utilização de modelos de contagem na estimação da demanda por consultas médicas
Palavras-chave em português
Econometria
Economia da saúde
Sistema unificado de saúde
Resumo em português
Este trabalho tem por objetivo identificar e quantificar o efeito dos determinantes para a demanda de consultas médicas no Brasil. Utilizando a base de dados do suplemento sobre saúde da PNAD de 2003, foram estimados modelos de contagem e comparados segundo critérios estatísticos. O modelo escolhido foi o Hurdle Binomial Negativo, que guarda relação com a teoria do agente principal aplicada à Economia da Saúde. Na especificação foram consideradas variáveis socioeconômicas como renda, gênero, idade, escolaridade, raça e região, e variáveis de saúde, como informação sobre morbidades, auto-avaliação da saúde, tipo de provimento (público ou privado) e cobertura de seguro-saúde. Além disso, estimou-se um preço sombra para o setor público de forma a incorporar a variável preço dos serviços de saúde na estimação. De forma geral, concluiu-se que existem iniqüidades no acesso à saúde da população favorecendo os indivíduos de renda elevada.
Título em inglês
Count data models: an application to the demand for health care
Palavras-chave em inglês
Econometrics
Health Economics
Health System
Resumo em inglês
The present work intends to identify and to measure the effect of some drivers for the healthcare demand. Using the database of the health supplement of the national household survey of the year 2003, several count data models were compared. According to some statistical criteria, the Hurdle Negative Binomial model was considered the best and was founded to be related to the agency theory applied to Health Economics. The specification was composed by social and economic variables such as income, gender, age, education, race and region and by health related variables, like morbidity, self assessed health, health system and insurance status. Moreover, it was estimated a shadow price for public sector in order to incorporate the price of health services in the healthcare frequency model. In general, it was founded iniquities in the access to the healthcare services.
 
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paloma_uribe_final2.pdf (546.10 Kbytes)
Data de Publicação
2008-10-10
 
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