Determinantes de la asistencia a citas de medicina preventiva: un análisis desde el acceso a tecnologías de la información y las comunicaciones en Bogotá
ilustraciones
- Autores:
-
Hómez Marroquín, Gabriela
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/84126
- Palabra clave:
- 330 - Economía
Medicina preventiva
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Retrieved from Encuesta Multipropósito (EM): https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/pobreza-y-condiciones-de-vida/encuesta-multiproposito Fu, R., Noguchi, H., & Suga, K. (2016). A revisit to the grossman model with endogenous health depreciation. Economics Bulletin, 2405–2412. Gerdtham, U. G., Johannesson, M., Lundberg, L., & & Isacson, D. (1999). The demand for health: Results from new measures of health capital. European Journal of Political Economy, 501-521. Gonzales, A., Ems, L., & Suri, V. (2016). Cell phone disconnection disrupts access to healthcare and health resources: A technology maintenance perspective. New Media and Society, 1422–1438. Grossman, M. (1972). On the Concept of Health Capital and the Demand for Health. Journal of Political Economy , 223-255. Grossman, M. (2017). The Human Capital Model. In Determinants of Health (pp. 42-110). Columbia University Press. Hartwig, J., & Sturm, J. E. (2018). 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Ley 1341 de 2009. Por la cual se definen principios y conceptos sobre la sociedad de la información y la organización de las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC), se crea la Agencia Nacional de Espectro y se dictan otras disposiciones. (30 de Julio de 2009). Obtenido de Función Pública: https://www.funcionpublica.gov.co/eva/gestornormativo/norma.php?i=36913#:~:text=Por%20la%20cual%20se%20definen,y%20se%20dictan%20otras%20disposiciones. Liang, K., & Zeger, S. (1986). Longitudinal data analysis using generalized linear models. Biometrika. Liljas, B. (1998). The demand for health with uncertainty and insurance. Journal of Health Economics, 153-170. Muurinen, J. M. (1982). Demand for health. A generalised Grossman model. Journal of Health Economics, 5-28. Nocera, S., & Zweifel, P. (1998). The demand for health: an empirical test of the Grossman model using panel data. Developments in Health Economics and Public Policy, 35-49. Organización Panamericana de la Salud. 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Reconocimiento 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Pardo Ruiz, Ricardo José7085ad0a19562c69fceea4d7cf12dbd1Gómez Portilla, Karollddf36beb05118b5cab06aad09fea32bbHómez Marroquín, Gabriela39f19ac53cadaa1dd1983f4ad6d57cad2023-07-04T16:05:45Z2023-07-04T16:05:45Z2023https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/84126Universidad Nacional de ColombiaRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiahttps://repositorio.unal.edu.co/ilustracionesEn la literatura se han identificado distintas características que pueden incidir en las decisiones individuales de demanda de servicios médicos y, simultáneamente, se ha reconocido el papel de las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC) como habilitadoras del acceso a servicios en general y, por lo tanto, a servicios de salud. En ese sentido, el presente documento analiza el impacto de la tenencia y uso de TIC en la asistencia a citas de medicina preventiva. Para hacerlo, se analizaron los datos de la Encuesta Multipropósito de Bogotá de 2021 y se utilizó un modelo de ecuaciones de estimación generalizadas tanto con una estructura de correlación independiente como con una estructura simétrica compuesta. Como resultado, se obtuvo que la tenencia de TIC es estadísticamente significativa para explicar la probabilidad de asistencia a citas médicas preventivas para el caso de computadores, tabletas digitales, equipos de sonido, teléfonos e internet y similarmente, tanto la frecuencia de uso del computador como el número de motivos por los que una persona utiliza internet son variables significativas. Finalmente, todas las variables relacionadas con TIC antedichas reflejan relaciones lógicas con la variable dependiente a excepción de la tenencia de servicio de internet en el hogar que, según los cálculos realizados, disminuye la probabilidad de que un individuo asista a citas médicas preventivas, no obstante, esto puede deberse a la relación que existe entre la tenencia de computador y tableta digital en el hogar y la tenencia de servicio de internet. (Texto tomado de la fuente)The literature has identified different attributes that may influence individual decisions on the demand for medical services and, simultaneously, the role of Information and Communication Technologies (ICT) as enablers of access to services in general and, therefore, to health services, has been recognized. In this regard, this document analyzes the impact of the possession and use of ICT in attending preventive medicine appointments. To do this, we analyzed data from the 2021 Bogota Multipurpose Survey and used a generalized estimating equations model with both an independent correlation structure and a composite symmetrical structure. As a result, it was obtained that the possession of ICT is statistically significant in explaining the probability of attending preventive medicine appointments for the case of computers, tablets, stereos, telephones and internet and similarly, both the frequency of computer use and the number of reasons why a person uses the internet are significant variables. Finally, all the ICT-related variables reflect logical relationships with the dependent variable, except for the possession of internet service at home, which, according to the calculations made, decreases the probability that an individual attends preventive medicine appointments, however, this may be due to the relationship that exists between the possession of a computer and a digital tablet at home and the availability of internet service.MaestríaMagíster en Ciencias EconómicasEcuaciones de estimación generalizadasEconomía pública y políticasix, 44 páginasapplication/pdfspa330 - EconomíaMedicina preventivaServicios preventivos de saludCitas y horariosPreventive MedicinePreventive Health ServicesAppointments and SchedulesMedicina preventivaTecnologías de la información y las comunicacionesDemanda de servicios de saludEcuaciones de estimación generalizadasEncuesta Multipropósito de BogotáModelo de GrossmanPreventive medicineInformation and communication technologiesDemand for health servicesGeneralized estimating equationsBogota Multipurpose SurveyGrossman modelDeterminantes de la asistencia a citas de medicina preventiva: un análisis desde el acceso a tecnologías de la información y las comunicaciones en BogotáDeterminants in attending preventive medicine appointments: an analysis of access to information and communication technologies in BogotaTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMBogotá - Ciencias Económicas - Maestría en Ciencias EconómicasFacultad de Ciencias EconómicasBogotá,ColombiaUniversidad Nacional de Colombia - Sede BogotáActon, J. (1975). Nonmonetary factors in the demand for medical services: some empirical evidence. Abstracts of Hospital Management Studies.Ben-Porath, Y. (1967). The Production of Human Capital and the Life Cycle of Earnings. Journal of Political Economy, 352–365.Chen, L., & Liu, W. (2022). The Effect of Internet Access on Body Weight: Evidence from China. SSRN Electronic Journal.Clare, C. (2021). Telehealth and the digital divide as a social determinant of health during the COVID-19 pandemic. Network Modeling Analysis in Health Informatics and Bioinformatics.Comisión Económica para América Latina y el Caribe. (2011). E-health in Latin America and the Caribbean: Progress and Challenges.Davis, C. (2002). Statistical Methods for the Analysis of Repeated Measurements. Springer.Departamento Administrativo Nacional de Estadística. (2022, Julio 1). 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Testing the Grossman model of medical spending determinants with macroeconomic panel data. European Journal of Health Economics.Hren, R. (2012). Theoretical shortcomings of the Grossman model. Bulletin: Economics, Organisation and Informatics in Healthcare, 63-75.Hunsaker, A., Hargittai, E., & Micheli, M. (2021). Relationship between Internet Use and Change in Health Status: Panel Study of Young Adults. Journal of Medical Internet Research.Kenkel, D. (1990). Consumer Health Information and the Demand for Medical Care. The Review of Economics and Statistics.Kenkel, D. (1994). The demand for preventive medical care. Applied Economics, 313-325.Khilnani, A., Schulz, J., & Robinson, L. (2020). The COVID-19 pandemic: new concerns and connections between eHealth and digital inequalities. Journal of Information, Communication and Ethics in Society, 393–403.Le, T., Galperin, H., & Traube, D. (2023). The impact of digital competence on telehealth utilization. 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Developments in Health Economics and Public Policy, 35-49.Organización Panamericana de la Salud. (2020). Teleconsulta durante una pandemia. Herramientas de conocimiento.Organización Panamericana de la Salud. (2020a). COVID-19 y el rol de los sistemas de información y las tecnologías en el primer nivel de atención. Herramientas de conocimiento.Pan, W. (2001). Akaike’s information criterion in generalized estimating equations. Biometrics, 120–125.Pardo Ruiz, R., & Chaparro Escobar, N. (2017). Análisis de factores asociados a la asistencia a citas médicas preventivas. Población y Salud En Mesoamérica.Pellegrini Filho, A. (2002). Inequidades de acceso a la información e inequidades en salud. Revista Panamericana de Salud Pública, 409-412.Peña, D. (2002). Análisis de Datos Multivariantes.Pierce, R., & Stevermer, J. (2020). Disparities in the use of telehealth at the onset of the COVID-19 public health emergency. J Telemed Telecare, 3-9.Suziedelyte, A. (2012). How does searching for health information on the Internet affect individuals’ demand for health care services? . Social Science and Medicine, 1828–1835.Wagstaff, A. (1986). The demand for health: Theory and aplications. Journal of Epidemiology and Community Health, 1-11.Wagstaff, A. (1993). The demand for health: An empirical reformulation of the Grossman model. Health Economics, 189-198.AdministradoresBibliotecariosConsejerosEstudiantesGrupos comunitariosInvestigadoresMaestrosMedios de comunicaciónPadres y familiasPersonal de apoyo escolarProveedores de ayuda financiera para estudiantesPúblico generalReceptores de fondos federales y solicitantesResponsables políticosLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-85879https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/84126/1/license.txteb34b1cf90b7e1103fc9dfd26be24b4aMD51ORIGINAL1032479709.2023.pdf1032479709.2023.pdfTesis de Maestría en Ciencias Económicasapplication/pdf514241https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/84126/2/1032479709.2023.pdfb1b8bc991cc913f836b7557c7e257dcdMD52THUMBNAIL1032479709.2023.pdf.jpg1032479709.2023.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5475https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/84126/3/1032479709.2023.pdf.jpg2780da8661a651179a403095d8853e30MD53unal/84126oai:repositorio.unal.edu.co:unal/841262024-08-12 23:11:38.158Repositorio Institucional Universidad 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