Publicação: Hospitais universitários: indicadores de utilização e análise de eficiência
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Brasil
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1998-2000
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BR
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Grau Acadêmico
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dARK
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Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea)
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Acesso Aberto
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Titulo alternativo
Texto para Discussão (TD) 833: Hospitais universitários: indicadores de utilização e análise de eficiência, University hospitals: indicators of utilization and efficiency analysis
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Resumo
O presente texto estuda o desempenho dos 45 hospitais universitários federais brasileiros (HUs) durante cinco semestres a partir de 1998, realizando análises específicas e conexões entre indicadores de eficiência técnica e de utilização da capacidade de atendimento dos HUs. Os indicadores de eficiência técnica são extraídos de modelos de programação matemática referidos na literatura como análise de envoltória de dados [data envelopment analysis (DEA)]. Os indicadores de utilização são a taxa de ocupação, a taxa de rotatividade e o prazo médio de internação. Além de resultados individuais para os hospitais, são feitos recortes metodológicos que permitem estudar o desempenho dos HUs em níveis regional e temporal, por porte (número de leitos) e por tipos de clínica (médica e cirúrgica). A conexão entre os indicadores de eficiência e os indicadores de utilização foi realizada com o recurso de um modelo de regressão em painel (panel data model) para os cinco semestres disponíveis, permitindo a constatação de relações interessantes entre os distintos indicadores.
Resumo traduzido
This paper studies the performance of 45 Brazilian federal teaching hospitals, within five semesters as from 1998 by connecting and assessing technical efficiency scores and service indicators. The efficiency scores are obtained from a data envelopment analysis (DEA) model. The service indicators used are the occupancy rate, the turnover rate and the average length of stay. The approach allows for regional and temporal analysis, besides bed size and clinical specialties (medicine and surgery) insights. By connecting efficiency scores and service indicators in a panel data regression model, some interesting relationships between these variables are achieved.
