REAL

A magyar egészségügyi forráselosztás vizsgálata az angliai módszerrel = Hungarian health resource allocation from the viewpoint of the English methodology

Fadgyas-Freyler, Petra (2018) A magyar egészségügyi forráselosztás vizsgálata az angliai módszerrel = Hungarian health resource allocation from the viewpoint of the English methodology. Orvosi Hetilap, 159 (5). pp. 183-191. ISSN 0030-6002

[img]
Preview
Text
650.2018.30846.pdf

Download (535kB) | Preview

Abstract

Absztrakt: Bevezetés és célkitűzés: A szerző az egészségügyi forráselosztás angol módszerét és a metódus hazai alkalmazására végzett modellszámításokat mutatja be. Módszer: Az angol regressziós modell felállítása magyar viszonyokra. Eredmények: A magyar forráselosztásra az angol módszer alkalmazható, de megfelelő magyarázó változókat és területi egységeket kell találni. Következtetés: Az angol módszertől elszakadva, annak szolgai másolása helyett egy egyedi betegadatokon alapuló forráselosztási modell felállítása lehetséges, a hazai igénybevételt magyarázó tényezők számszerűsítésével. Ehhez további kutatás szükséges. Orv Hetil. 2018; 159(5): 183–191. | Abstract: Introduction and aim: This paper describes both the English health resource allocation and the attempt of its Hungarian adaptation. Method: We describe calculations for a Hungarian regression model using the English ‘weighted capitation formula’. Results: The model has proven statistically correct. New independent variables and homogenous regional units have to be found for Hungary. Conclusion: The English method can be used with adequate variables. Hungarian patient-level health data can support a much more sophisticated model. Further research activities are needed. Orv Hetil. 2018; 159(5): 183–191.

Item Type: Article
Subjects: R Medicine / orvostudomány > R1 Medicine (General) / orvostudomány általában
Depositing User: Ágnes Sallai
Date Deposited: 14 Feb 2018 07:35
Last Modified: 28 Feb 2019 00:15
URI: http://real.mtak.hu/id/eprint/74444

Actions (login required)

Edit Item Edit Item