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Type:	Monografia (especialização)
Title:	Uso de modelos de previsão para avaliação do custo da assistência à saúde na Fundação FIAT
Authors:	Zilma Silveira Nogueira Reis
First Advisor:	Ela Mercedes M de Toscano
Abstract:	A previsão de valores futuros a uma série de valores observados é uma questão importante em diversas áreas, especialmente em economia, administração e também em epidemiologia, pois permite ferramentas para controle e planejamento do processo analisado. Há uma variedade de metodologias de previsão em estatística e é preciso escolher o mais apropriado a um dado conjunto de condições. A administração de operadoras de saúde, em todo mundo, tem como desafio maior o uso racional de seus recursos econômicos, tendo em vista os custos crescentes de despesas com atendimento médico, internações, emprego de novas tecnologias para diagnóstico e tratamento de doenças. A interface da Medicina com a Estatística pode propiciar novas ferramentas de análise e permitir melhor controle de gastos em saúde. Neste estudo foram utilizadas as séries históricas do gasto mensal com a saúde de empregados pelas empresas do Grupo FIAT no Brasil, através do gerenciamento realizado pela Fundação FIAT. O período avaliado foi de janeiro de 2002 a dezembro de 2007. Os objetivos da análise foram ajustar um modelo estatístico para explicar o comportamento da série mensal de Custo-saúde e identificar fatores causais no fenômeno analisado. Do ponto de vista prático o modelo deve possibilitar controle mensal do gasto e fazer previsões anuais. Os modelos utilizados foram do tipo SARIMA e regressão dinâmica com erros correlacionados. Os dois modelos mostraram-se bem ajustados e foram aceitos uma vez que o univariado é capaz de fazer previsões baseadas apenas no passado da série e o modelo dinâmico pode ser usado para fazer previsões em cenários simulados diversos, a partir das variáveis que o compõe. O modelo dinâmico mostrou que as variáveis: indicador de inflação (Fipe-saúde), salários dos profissionais de saúde (Salários) e consumo dos serviços de saúde (Sinistralidade) são capazes de explicar 90,2% da variabilidade da série, ajustado para valores atípicos e erros correlacionados.
Subject:	Estatística Previsão Gastos em saúde Saúde - Administração
language:	por
metadata.dc.publisher.country:	Brasil
Publisher:	Universidade Federal de Minas Gerais
Publisher Initials:	UFMG
metadata.dc.publisher.department:	ICEX - INSTITUTO DE CIÊNCIAS EXATAS
metadata.dc.publisher.program:	Curso de Especialização em Estatística
Rights:	Acesso Aberto
URI:	http://hdl.handle.net/1843/33547
Issue Date:	30-Jun-2008
Appears in Collections:	Especialização em Estatística

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