Modelos de predicción de variables que afectan la siniestralidad por eventos de alto costo
En cuanto a los antecedentes este artículo se refiere al tratamiento de enfermedades ruinosas o catastróficas (ERC) en Colombia que requiere de mucha inversión, y sus costos aumentan cada año ubicándose en la actualidad por encima del 10% del valor de la unidad de pago por capitación (UPC). Se aplic...
- Autores:
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- article
- Fecha de publicación:
- 2004
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- Pontificia Universidad Javeriana
- Repositorio:
- Repositorio Universidad Javeriana
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- Acceso en línea:
- http://revistas.javeriana.edu.co/index.php/gerepolsal/article/view/2784
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Modelos de predicción de variables que afectan la siniestralidad por eventos de alto costoToro Jiménez, WalterEn cuanto a los antecedentes este artículo se refiere al tratamiento de enfermedades ruinosas o catastróficas (ERC) en Colombia que requiere de mucha inversión, y sus costos aumentan cada año ubicándose en la actualidad por encima del 10% del valor de la unidad de pago por capitación (UPC). Se aplicaron métodos de expertos y análisis estructural de sistemas para establecer las relaciones (motricidad, enlace, dependencia) entre las variables, y modelos de predicción para enunciar las ecuaciones que pronostiquen el valor de las variables dependientes. Como resultados se representaron al Sistema con 30 variables. Un grupo de 18 expertos obtuvo sus propios puntajes (motricidad, dependencia) para calcular las variables más motrices y más dependientes y aquellas que las afectan y que son afectadas por ellas, constituyendo la base para la construcción de modelos de predicción. Finalmente se plantearon los modelos de regresión múltiple para las 16 variables más dependientes. Se puede establecer una relación matemática entre un grupo de variables relacionadas con las ERC y cada variable dependiente. Esta relación sirve para predecir el comportamiento futuro de las variables que son objeto de control estratégico en el presente.Editorial Pontificia Universidad Javeriananull2018-02-24T15:11:14Z2020-04-16T15:52:48Z2018-02-24T15:11:14Z2020-04-16T15:52:48Z2004-07-01http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Artículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionPDFapplication/pdfhttp://revistas.javeriana.edu.co/index.php/gerepolsal/article/view/27841657-7027http://hdl.handle.net/10554/25071spahttp://revistas.javeriana.edu.co/index.php/gerepolsal/article/view/2784/2050Gerencia y Políticas de Salud; Vol. 3, Núm. 6 (2004)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2reponame:Repositorio Universidad Javerianainstname:Pontificia Universidad Javerianainstacron:Pontificia Universidad Javeriana2023-03-29T17:45:17Z |
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En cuanto a los antecedentes este artículo se refiere al tratamiento de enfermedades ruinosas o catastróficas (ERC) en Colombia que requiere de mucha inversión, y sus costos aumentan cada año ubicándose en la actualidad por encima del 10% del valor de la unidad de pago por capitación (UPC). Se aplicaron métodos de expertos y análisis estructural de sistemas para establecer las relaciones (motricidad, enlace, dependencia) entre las variables, y modelos de predicción para enunciar las ecuaciones que pronostiquen el valor de las variables dependientes. Como resultados se representaron al Sistema con 30 variables. Un grupo de 18 expertos obtuvo sus propios puntajes (motricidad, dependencia) para calcular las variables más motrices y más dependientes y aquellas que las afectan y que son afectadas por ellas, constituyendo la base para la construcción de modelos de predicción. Finalmente se plantearon los modelos de regresión múltiple para las 16 variables más dependientes. Se puede establecer una relación matemática entre un grupo de variables relacionadas con las ERC y cada variable dependiente. Esta relación sirve para predecir el comportamiento futuro de las variables que son objeto de control estratégico en el presente. |
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