1. 2 Agenda Índice Setorial Base de Dados Metodologia Análise de Regressões Conclusão Fator Exógeno.

Slides:



Advertisements
Apresentações semelhantes
Empresa de Consultoria especializada em Gestão do Negócio Saúde
Advertisements

Estatística amintas paiva afonso.
Desafios Atuais decorrência do Envelhecimento Populacional
ORGANIZAÇÃO DO SISTEMA
EM BUSCA DA REDUÇÃO DAS DESIGUALDADES EM SAÚDE NO BRASIL: uma discussão sobre  qualidade e regulação num sistema com utilização combinada e desigual Hésio.
“O Atuário na Saúde Suplementar” Renata Gasparello de Almeida - Especialista em Regulação de Saúde Suplementar- Atuária MBA – Engenharia Econômica e.
Estatística Descritiva Aula 02
Viabilidade Econômica dos Planos de Saúde oferecidos pelas Cooperativas Médicas Audiência Pública – Comissão de Desenvolvimento Econômico Câmara dos Deputados.
MINISTÉRIO DO PLANEJAMENTO
Política de Qualificação da Saúde Suplementar
A Gestão Pública da Saúde no Território e a Regulação do Território e a Regulação do Mercado de Atenção Mercado de Atenção Suplementar à Saúde.
Informação em Saúde Suplementar
ALGUMAS MEDIDAS ASSOCIADAS A VARIÁVEIS QUANTITATIVAS
Unimed Tubarão.
GESTÃO ESTRATÉGICA ORIENTADA A RESULTADOS – GEOR
PRINCIPAIS RESULTADOS CENSO DA EDUCAÇÃO SUPERIOR 2010
Estatística Descritiva
Responsabilidade dos gestores públicos de serviços de saúde
Política de Qualificação da Saúde Suplementar Nova perspectiva no processo de regulação “Avaliar para mudar” Seminário Internacional Regulação em Saúde:
PESQUISA SOBRE PRAZO MÉDIO DA ASSISTÊNCIA NA SAÚDE SUPLEMENTAR
A EVOLUÇÃO DO SISTEMA UNIODONTO NO ESTADO DO RIO DE JANEIRO
Conhecer para mudar Dr. Antônio Cesar Azevedo Neves
Aula 0. Doces Lembranças de MAE0219
Estatística Descritiva (I)
Monitoria de Probabilidade e Estatística
MBA em Gestão de Empreendimentos Turísticos
Estatística Descritiva
AMOSTRAGEM Participaram 79 empresas que ofertam, em conjunto, 450 planos. As empresas respondentes totalizam beneficiários, dos quais: A amostra.
ESTATÍSTICA DECRITIVA
Economia Social Profa. Danielle Carusi Prof. Fábio Waltenberg Aula 13 (parte III) – dezembro de 2010 Economia – UFF.
Política de Qualificação da Saúde Suplementar
Qualificação da Saúde Suplementar
Informação em Saúde Suplementar Florianópolis, maio de 2007.
Relacionamento de Bases de Dados na ANS
OFICINA ANS Programa de Promoção à Saúde e Prevenção de Doenças
ATLAS 2005 Atlas Econômico-Financeiro da Saúde Suplementar DIOPE.
Pesquisa de Opinião – ANS – 2005 GGACI / DIGES. Pesquisa de Opinão GGACI/DIGES2 Objetivos Subsidiar a ANS no aprimoramento de sua função regulatória;
MERCADO OPERADOR DA SAÚDE SUPLEMENTAR Elton Fernandes Arquiteto, Mestre em Engenharia de Transportes,Doutor em Manufacturing and Engineering Systems.
Informação em Saúde Suplementar Natal, setembro de 2007.
COMPRADOR COLETIVO (Formas Alternativas de Compra Maria de Fátima Siliansky de Andreazzi Profa. Adjunta de Economia e Saúde, Faculdade de Medicina da UFRJ.
CLASSES: SÃO INTERVALOS DE VARIAÇÃO DA VARIÁVEL.
Estatística.
A VISÃO DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE PATOLOGIA CLÍNICA/ MEDICINA LABORATORIAL NO FUTURO DAS ANÁLISES CLÍNICAS.
Assessoria de Estratégias e Estudos Corporativos
12. Rede de Tratamento ao Usuário do Programa de Diabetes
IMPACTO FINANCEIRO ROL
Programa de Qualificação da Saúde Suplementar Nova perspectiva de regulação Agencia Nacional de Saúde Suplementar.
As atividades de Software e serviços de TI na NIBSS Prof. Dr. Antonio Carlos Diegues Junior Departamento de Economia UFSCar.
Informação em Saúde Suplementar
Medidas Descritivas ESTATISTICA Aula 5 PROF: CÉLIO SOUZA.
5° SINPLO - Simpósio Internacional de Planos Odontológicos Agência Reguladora e Operadoras Odontológicas: A Busca por um Equilíbrio Elisabeth Covre GEAOP/GGAME/DIOPE/ANS.
Renúncia de Arrecadação Fiscal em Saúde Carlos Octávio Ocké-Reis DIEST/IPEA Nov
PROTESTE - Brasil Grupo Técnico do Novo Modelo de Reajuste.
Primeira Câmara Técnica Hierarquização
Mecanismos de Regulação
ASSISTÊNCIA A SAÚDE SUPLEMENTAR Portaria n , de 5 dezembro de 2006.
8º Semestre de Debates GVsaúde Impactos da Crise Econômica na Saúde DR. ARLINDO DE ALMEIDA Presidente Abramge 16/03/2009.
Dados Consolidados Saúde Suplementar
Revisão básica Distribuição normal: conhecido o valor de z, podemos dizer qual a probabilidade de encontrar valores entre quaisquer dois números. Por.
Medidas Estatísticas.
Estatística Descritiva
Sistema de Saúde Suplementar
Sistema de atenção suplementar no brasil
Índice de Desempenho da Saúde Suplementar - IDSS
Dados Consolidados Saúde Suplementar Atualizado em
MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL MEDIDAS DE DISPERSÃO
Dr. Eudes Freitas de Aquino Presidente da Unimed do Brasil Confederação Nacional das Unimeds Abril/2009.
HEP 175 – Bioestatística Prof a Dra. Denise Pimentel Bergamaschi Aula 4 Medidas de tendência central e de posição; medidas de dispersão ou de variabilidade.
COEFICIENTE DE VARIAÇÃO MEDIDA DE DISPERSÃO ÚTIL PARA COMPARAÇÃO DO GRAU DE CONCENTRAÇÃO DE DADOS EM TORNO DA MÉDIA DE SÉRIES DISTINTAS. É EXPRESSO EM.
MEDIDAS DE LOCALIZAÇÃO E DISPERSÃO
Transcrição da apresentação:

1

2 Agenda Índice Setorial Base de Dados Metodologia Análise de Regressões Conclusão Fator Exógeno

3

4 Total de Operadoras – 664 Distribuição por Modalidade 92 Autogestão 283 Cooperativas Médicas 66 Filantropias 211 Medicinas de Grupo 12 Seguradoras especializadas em saúde Distribuição por Porte 73 Grande Porte 207 Médio Porte 384 Pequeno Porte Representatividade da Amostra: 81% ( ) dos beneficiários com planos médico hospitalar. Fonte dos Dados: DIOPS e SIB (dados encaminhados pela ANS) As 664 OPS possuem dados completos ao longo de todo o período Base de dados

Metodologia – Outlier – Box-Plot 5 Considerado outlier a operadora que apresentar variação inferior/superior ao limite inferior/superior: Os limites são calculados como: Limite Inferior = Q1 – 1,5 * IIQ Limite Superior = Q3 + 1,5 * IIQ, onde Q1 é o primeiro quartil; Q3 é o terceiro quartil; IIQ é o intervalo inter-quartílico = Q3 – Q1

6 Resumo dos Estudos e Metodologia

7

8 Modelos - Forma Geral ΔC/C = ΔP/P + ΔQ/Q + (ΔP*ΔQ)/C ΔC = f {P(.) x Q(.)}; onde: P(.) = g(inovação tecnológica, grau de competição...) q(.) = h(perfil etário (estado de saúde), incentivos (utilização), regulação, gestão)

9 Modelos - Forma Geral VCT = f(Pm, B10,GV10, Mix); VC10 = f(Pm, B10,GV10, Mix); Onde: VCT = variação do custo médico da operadora no período ; Pm = ticket médio da operadora em 2010 (proxy p/ padrão de produto); B10 = número de beneficiários da operadora em 2010; (tamanho); GV10 = grau de verticalização da operadora em 2010 (imóveis de uso próprio hospitalar/imóveis) – 0<GV10<1; Mix = % de beneficiários de planos individuais na carteira da OPS (apenas SES)

10 Modelos - Forma Geral VCT = f(Pm, B10,GV10, Mix); VC10 = f(Pm, B10,GV10, Mix); Onde: VCT = variação do custo médico da operadora no período ; VC10 = variação do custo médico da operadora em 2010; Pm = ticket médio da operadora em 2010 (proxy p/ padrão de produto); B10 = número de beneficiários da operadora em 2010; (tamanho); GV10 = grau de verticalização da operadora em 2010 (imóveis de uso próprio hospitalar/imóveis) – 0<GV10<1; Mix = % de beneficiários de planos individuais na carteira da OPS (apenas SES)

11 Modelo estimado por OLS com todas as OPS sem retirada de outliers VCT i = α+ β PM i + β B10i + βGV10i + εi

12 Modelo com todas as OPS sem retirada de outliers VC10i = α+ β PM i + β B10i + βGV10i + εi

13 Modelo com todas as OPS apósretirada de outliers VC10i = α+ β PM i + β B10i + βGV10i + εi

14 Modelo com todas as OPS após retirada de outliers VCTi = α+ β PM i + β B10i + βGV10i + εi

15 Modelo com todas as OPS de MG sem retirada de outliers VC10i = α+ β PM i + β B10i + βGV10i + εi

16 Modelo com todas as OPS de MG sem retirada de outliers VCTi = α+ β PM i + β B10i + βGV10i + εi

17 Modelo com todas as OPS de MG após retirada de outliers VCTi = α+ β PM i + β B10i + βGV10i + εi

18 Modelo com todas as OPS de MG após retirada de outliers VC10i = α+ β PM i + β B10i + βGV10i + εi

19 Modelo com todas as OPS de CM sem retirada de outliers VC10i = α+ β PM i + β B10i + βGV10i + εi

20 Modelo com todas as OPS de CM sem retirada de outliers VCTi = α+ β PM i + β B10i + βGV10i + εi

21 Modelo com todas as OPS de CM após retirada de outliers VCTi = α+ β PM i + β B10i + βGV10i + εi

22 Modelo com todas as OPS de CM após retirada de outliers VC10i = α+ β PM i + β B10i + βGV10i + εi

23 Modelo com todas as OPS de SES sem retirada de outliers VC10i = α+ β PM i + β B10i + βMIXi + εi

24 Modelo com todas as OPS de SES sem retirada de outliers VCTi = α+ β PM i + β B10i + βMIXi + εi

25 Modelo com todas as OPS de SES após retirada de outliers VC10i = α+ β PM i + β B10i + βMIXi + εi

26 Modelo com todas as OPS de SES após retirada de outliers VCTi = α+ β PM i + β B10i + βMIXi + εi

27 Com base nos dados e nas regressões estimadas ainda não é possível avaliar em que medida as despesas médico-hospitalares das OPS são influenciadas pela modalidade ou pelo porte;

28

II – Fator de Eventos Exógenos (Y) 29 Metodologias Disponíveis: 1 – Simulação Obtenção da frequência de utilização (OMS, SUS, Saúde Suplementar) Obtenção de informações de preços de mercado de novas inclusões Obtenção de dados da taxa de substituição de tratamentos (Ex. Qual a taxa de substituição de raio-X por Tomografia Computadorizada?) 2 – Séries Temporais Obtenção de série histórica de custos e/ou variação Testes de quebras estruturais (teste de Chow, Andrews – janela variável)

30 Premissas: - Capturar efeitos ex ante (simulação) e ex post (série temporal) Possíveis fatores exógenos: i) Modificações no Rol; ii) Envelhecimento populacional – efeitos não precificados; iii) Aumento de frequência; iv) Decisões judiciais que impeçam a aplicação de reajustes. Premissas: - Capturar efeitos ex ante (simulação) e ex post (série temporal) Possíveis fatores exógenos: i) Modificações no Rol; ii) Envelhecimento populacional – efeitos não precificados; iii) Aumento de frequência; iv) Decisões judiciais que impeçam a aplicação de reajustes.

31