MODELOS ECONOMÉTRICOS EN EL ANÁLISIS ECONÓMICO DE LA SALUD Y DE LA GESTIÓN SANITARIA

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1 MODELOS ECONOMÉTRICOS EN EL ANÁLISIS ECONÓMICO DE LA SALUD Y DE LA GESTIÓN SANITARIA Beatriz González López-Valcárcel Universidad de Las Palmas de Gran Canaria Carlos Murillo Fort Universidad Pompeu Fabra Junio 2000 RESUMEN Los fallos de mercado presiden la mayoría de las situaciones que describen las relaciones entre los agentes económicos (proveedores y consumidores de bienes y servicios sanitarios) en el ámbito sanitario. Existen además, fallos en las condiciones de la aplicación de los modelos econométricos estándar utilizados para modelizar comportamientos tanto en el nivel económico como en el de los agregados. La utilización de los modelos econométricos en el análisis de los comportamientos de los agentes que operan en el sector sanitario se concreta en dos mercados distintos pero interrrelacionados: el mercado de los servicios sanitarios y el del aseguramiento sanitario. En ambos casos, se han desarrollado modelos econométricos tales como los de regresión con variable dependiente limitada, modelos de supervivencia, modelos para paneles de datos, modelos jerárquicos y modelos econométricos para el análisis de la eficiencia productiva. En la comunicación se pretende ofrecer un panorama del estado de la cuestión del uso de la modelización econométrica en el ámbito de la salud y de los mercados y servicios sanitarios, de los logros alcanzados y de las necesidades de futuro.

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3 1. INTRODUCCIÓN Escribe Victor Fuchs sobre el pasado, el presente y el futuro de la Economía de la Salud 1 que lo que distingue a una disciplina de las demás son dos cosas, las preguntas que intentan contestar y los métodos que emplean. Las diferentes disciplinas tienen diferentes intereses, pero todas pueden ser relevantes y complementarias para la decisión política. Son como los tipos de mapas, que muestran el mismo espacio bajo diferentes perspectivas, todas ellas útiles. En relación a esta especialización científica, dice Fuchs que los economistas son buenos construyendo modelos, gracias a la econometría, y contrastando inferencias a partir de experimentos naturales. Pero las relaciones entre la economía de la salud y la econometría han pasado por etapas de distinto signo. En alguna de ellas, la economía de la salud ha ignorado a la econometría, en otras la ha utilizado correctamente o bien de forma incorrecta. Hemos avanzado mucho desde que en 1987 Newhouse 2 valoraba, en la American Economic Review, el estado de las relaciones entre ambas disciplinas, desde que en España, por esos mismos años, se levantaba públicamente alguna voz airada contra el uso abusivo de la econometría en las comunicaciones presentadas a las Jornadas AES. Hoy en día, revisando las principales revistas científicas de economía de la salud, se aprecia que la aplicación econométrica es casi una condición necesaria que no suficiente- para publicar un trabajo. Qué han hecho la una por la otra?. Qué ha hecho la econometría por la economía de la salud, qué la economía de la salud por la econometría?. Qué podrían hacer, qué es previsible, qué es recomendable que hagan en los próximos años la una por la otra?. Gracias a la econometría se han producido los mayores avances en el conocimiento del ámbito económico - sanitario de la realidad. Con métodos econométricos, cada vez más sofisticados, y bases de datos cada vez más depuradas, se han obtenido nuevos resultados empíricos, algunos sorprendentes, particularmente en lo relativo a la microeconomía de la demanda, de la oferta, de los mercados y de la regulación.. La econometría más reciente ha permitido descubrir sesgos en algunos estudios anteriores. Permite la comparabilidad entre aplicaciones, que, referidas a distintos ámbitos temporales y/o espaciales, emplean una metodología econométrica común. Por último, la econometría ha permitido depurar las propias bases de datos, en simbiosis con la estadística económica, hacer análisis de fiabilidad y de errores, etc. Por su parte, lo más interesante que ha hecho la Economía de la Salud por la Econometría ha sido, a nuestro juicio, hacerla avanzar aportando nuevos problemas técnicos, y por ende motivos, para diseñar métodos econométricos ad hoc. De hecho, algunos métodos de desarrollo reciente, como los modelos para datos de recuento, han encontrado en la economía de la salud su más fructífero, y casi único, campo de aplicación, para modelizar el número de prescripciones o el número de visitas al médico. Sus modelos duales, los de duración, han encontrado en la economía de la salud una veta inagotable de aplicaciones: tiempo entre dos visitas médicas; hasta la primera vacuna; longitud de la estancia en el hospital; tiempo hasta volver a fumar; hasta adoptar una nueva tecnología; tiempo de supervivencia tras un episodio de enfermedad, y tantos otros. Engarza por este lado la econometría con la estadística biomédica, para la cual los modelos de supervivencia son una tradición. No es de extrañar, pues, que se editen números monográficos sobre salud en revistas de econometría (por ejemplo, el volumen 77 número 1 del Journal of Econometrics), y que precisamente esos trabajos figuren entre los más citados. 1 Fuchs, Victor (2000) "The Future of Health Economics", Journal of Health Economics 19,2: Newhouse, J. (1987) "Health Economics and Econometrics", American Economic Review 77, 2:

4 La calidad y naturaleza de los datos disponibles condiciona tanto el método a emplear como los resultados. Durante los últimos años, hemos asistido a una mejora cualitativa y cuantitativa de la información estadística a nivel microeconómico. Nuestras bases de datos son casi siempre observacionales, a diferencia de lo que ocurre en epidemiología y en investigación biomédica, donde se cuenta con ensayos clínicos controlados y aleatorizados. Muchos de los métodos epidemiológicos, pues, no nos sirven, y los economistas tenemos la necesidad de diseñar métodos especiales de especificación y estimación para corregir los sesgos de la heterogeneidad no observada. En microeconometría de la salud encontramos una riqueza de bases de datos difícilmente parangonable en otras ramas, con datos de panel cada vez más abundantes (por ejemplo, las bases de datos de actividad hospitalaria), grandes bases de datos poblacionales y la posibilidad de gestionar la información procedente de distintas fuentes micro, por combinación de bases de datos (registro civil e ingresos hospitalarios, por ejemplo). Estamos en el comienzo de una nueva etapa en cuanto a disponibilidad de datos micro se refiere, y esto se refleja en el tipo de trabajos econométricos que se publican. Así, empiezan a ser frecuentes trabajos aplicados no a una muestra, por muy grande que pueda ser, sino a la totalidad de la población, mediante la captación, para fines de investigación, de grandes bases de datos administrativas. Por citar dos ejemplos recientes, mencionemos el estudio en el que McClellan y Newhouse analizan los mas de ochocientos mil ingresos hospitalarios de ancianos, por infarto, ocurridos en una determinada zona 3, o el de Buchmeuller y Feldstein 4 con datos de los trabajadores de la Universidad de California, en el que mide el impacto de un cambio en los planes de seguros ofertados a dicho colectivo. Desde la perspectiva econométrica, el hecho de trabajar con toda la población obliga a modificar el contexto inferencial de los modelos, y la propia interpretación de los coeficientes estimados. Frente a la riqueza, calidad y abundancia creciente de los datos micro, la disponibilidad de información estadística para trabajar a nivel macroeconómico con el sector salud es mucho más precaria y nos obliga a ser menos optimistas. Las bases de datos internacionales disponibles OCDE, OMS- adolecen de serios inconvenientes y limitaciones, retrasos en la publicación, poca fiabilidad de las cifras, falta de comparabilidad internacional e itertemporal, por mencionar solo algunos de los problemas. Llama la atención, por ejemplo, que todavía no tengamos índices de precios del sector salud válidos, fiables y comparables internacionalmente. El avance de los modelos econométricos sectoriales, se ve, pues, limitado por la precariedad de la información estadística. Por consiguiente, la economía de la salud plantea a la econometría algunos nuevos problemas y contribuye indirectamente al avance de la propia econometría, creando tendencias en el tratamiento estadístico de problemas de salud. Destacan a nuestro juicio varias tendencias. La primera tendencia es el uso creciente de modelos de panel para controlar, en estudios observacionales, la heterogeneidad no observada en los individuos y poder estimar así determinados efectos causales. Los modelos de panel se aplican tanto a microdatos como a datos agregados, abarcando la práctica totalidad de las llamadas "cajas de Williams" (la ya clásica clasificación de los temas de economía de la salud propuesta por Williams en los años ochenta). 3 McClellan y Newhouse (1997) "The marginal Cost-Efectiveness of Medical Technology: a Panel Instrumental-Variables Approach". Journal of Econometrics 77, 1: Buchmeuller, T.C. y P.J. Feldstein (1997) "The Effect of Price on Switching among Health Plans", Journal of Health Economics 16:

5 La segunda tendencia responde a las dificultades para elegir una forma funcional de los modelos, de ahí que se empleen cada vez más frecuentemente los métodos no paramétricos y semiparamétricos en microeconometría de la salud. Otra característica genuina de nuestro campo es la abundancia de variables latentes, que dan lugar a modelos no lineales. La propia salud de los individuos es un ejemplo de variable latente genuina, pero podemos encontrar muchos casos de no linealidades que surgen en los modelos como constructos teóricos. Los modelos de variable dependiente cualitativa, limitada en rango, de recuento o de duración son grandes conjuntos de herramientas econométricas de amplia aplicabilidad en nuestra área, que se suman a la tecnología econométrica más tradicional. Además, la problemática que aporta la economía de la salud es como un prisma con muchas caras econométricas. Pensemos, a modo de ilustración, en estimar la demanda de visitas de medicina general. Este problema puede ser enfocado con una rica variedad de modelos, dependiendo de los objetivos del estudio, o de la pregunta de investigación que nos propongamos: Ir o no al médico? (modelo de respuesta dicotómica); A qué médico? (modelo de respuesta multinomial); Cuánto gastar en consultas de medicina general? (modelo de regresión censurada); Cuántas visitas al médico en el último mes? (modelo de recuento); Tiempo transcurrido entre visitas? (modelo de duración). Una nueva corriente que llega con fuerza y veremos desarrollarse espectacularmente en los próximos años son los modelos multinivel o de jerarquías, que guardan cierto paralelismo con los modelos de panel pero en vez de contemplar efectos individuales y temporales en las relaciones, los efectos se agrupan en ramas siguiendo una estructura jerárquica y los modelos se aplican a muestras de individuos pertenecientes a distintos grupos. Por ejemplo, el tratamiento que sigue un enfermo depende de sus propias características, pero también del médico (todos los pacientes tratados por el mismo médico, en la muestra, comparten el efecto médico ) y del entorno (los que viven en una ciudad determinada comparten el mismo entorno de mercado, precios, etc.), y así sucesivamente. También se está desarrollando acelerada y prometedoramente la corriente econométrica bayesiana, y esta tendencia marcará las próximas décadas. Por otra parte, estamos iniciando un proceso en el que la econometría se convierte en instrumento indispensable en el avance de la gestión sanitaria, ofreciendo herramientas de análisis válidas para el tratamiento de las bases de datos de gestión de nuevo cuño. Las medidas de eficiencia a nivel de centro o servicio, las propuestas de fórmulas de financiación interna de los centros, los incentivos a los recursos humanos o el diseño óptimo de contratos son ejemplos a citar en los que la econometría está empezando a tener un papel decisivo. Los modelos econométricos dinámicos o con datos temporales tienen un desarrollo menor en sanidad, si bien son de uso frecuente en epidemiología. En los últimos años diversos estudios analizan posibles relaciones de cointegración entre variables de interés económico-sanitario, y la convergencia de sistemas sanitarios entre países. España se está incorporando a esta corriente cuantificadora. Hay una generación de economistas jóvenes que han aprendido a leer econometría y que han adquirido destrezas en la técnica, que también es arte, de la modelización. Los próximos años son prometedores. Desde este editorial, animamos a estos jóvenes a dirigir sus esfuerzos econométricos hacia las áreas más necesitadas, que a nuestro entender son la gestión sanitaria -micro y meso, en terminología de Vicente Ortún- y la modelización macro de los sistemas de salud. 5

6 2. LA SALUD COMO UN BIEN ECONÓMICO Los mercados de asistencia sanitaria El mercado de aseguramiento 3. LOS AGENTES Y LOS FLUJOS DE BIENES Y SERVICIOS Y ECONÓMICOS POBLACIÓN PROVEEDORES FINANCIADORES LOS FALLOS DEL MERCADO INFORMACIÓN ASIMÉTRICA Errores de especificación SELECCIÓN ADVERSA RIESGO MORAL Linealidad a toda costa Formas reducidas La complejidad como moda 6

7 QUÉ HAN HECHO...? La econometría por la economía de la Salud: nuevos resultados empíricos, algunos sorprendentes Descubrir sesgos La Economía de la Salud por la Econometría: Aportar problemas y por ende motivos para diseñar métodos ad hoc Journal of Econometrics (v.77 n.1,1997): los más citados LOS TEMAS ( CAJAS ) EN ECONOMÍA DE LA SALUD A) Influencia sobre la salud de distintos factores B) Qué es salud? Cuál es su valor? C) Demanda D) Oferta E) Evaluación microeconómica de tratamientos F) Equilibrio de mercado G) Evaluación a nivel de sistema como un todo H) Presupuestación, planificación y control del sistema sanitario A) INFLUENCIA SOBRE LA SALUD DE DISTINTOS FACTORES Funciones de producción de salud Hábitos de vida y pautas de consumo (nutrición; tabaco;...) Riesgos ocupacionales Educación, renta,... B) QUÉ ES SALUD? CUÁL ES SU VALOR? Atributos percibidos de la salud Indices y medidas de estados de salud 7

8 El valor de la vida Escalas de utilidad de la salud C) DEMANDA DE ATENCIÓN SANITARIA Influencia de la salud sobre la conducta de búsqueda de cuidado Barreras de acceso (tiempo, precios, psicológicas, formales,..) Relaciones de agencia Necesidad D) OFERTA Costes de producción Técnicas de producción alternativas Sustitución de inputs Mercados de inputs Remuneración: sistemas e incentivos E) EVALUACIÓN MICROECONÓMICA A NIVEL DE TRATAMIENTO Análisis coste-efectividad y coste-beneficio F) EQUILIBRIO DEL MERCADO Dinero, precios, listas de espera, racionamiento sin precios como mecanismos reguladores: efectos diferenciales G) EVALUACIÓN A NIVEL DEL SISTEMA COMO UN TODO Eficiencia y equidad Comparaciones interregionales e internacionales de sistemas sanitarios 8

9 H) MECANISMOS DE PLANIFICACIÓN, PRESUPUESTACIÓN Y CONTROL Evaluación de la efectividad de los instrumentos disponibles para optimizar el sistema Presupuestación Asignación de recursos humanos Regulación Sistemas de incentivos implicados VICTOR FUCHS habla sobre el pasado, presente y futuro de la Economía de la Salud (Journal of Health Economics v19, 2, Marzo 2000) Lo que distingue a una disciplina son las preguntas que intenta contestar: La Economía de la Salud es una ciencia de la conducta y un input para la política sanitaria y para la investigación en servicios sanitarios What are the most important, the most central, the most enduring questions in your field?. Las diferentes disciplinas tienen diferentes intereses, pero todos pueden ser relevantes para la decisión política (son como mapas). Las disciplinas también difieren en sus métodos To oversimplify, economists are good at building models, at econometrics, and at teasting inferences from natural experiments. SURVEYS DE ECONOMETRÍA DE LA SALUD A.Wagstaff (1989): literatura británica A. Jones (1998/2000):microeconometría Gerdtham y Jonsson (1998/2000): macroeconometría/ modelos de series temporales España: alguna revisión específica J Puig, 2000; B Glez y R Urbanos, 2000) 9

10 CARACTERÍSTICAS DE LOS DATOS EN MICROECONOMETRÍA Datos observacionales (contra ensayos clínicos controlados y aleatorizados) sesgo de la heterogeneidad no observada necesidad de métodos especiales de especificación y estimación Datos de panel cada vez más abundantes Grandes bases de datos poblacionales Posibilidad de gestión de información procedente de distintas fuentes micro CARACTERÍSTICAS DE LOS DATOS EN MACROECONOMETRÍA Series temporales internacionales con datos comparables, cada vez más precisos OCDE OMS En España: evaluación de indicadores SPT (MSC) Todavía con problemas elementales Ejemplo: índices de precios sanitarios PROBLEMAS Y TENDENCIAS EN EL TRATAMIENTO DE PROBLEMAS DE SALUD Dificultad para estimar efectos causales Por ser estudios observacionales, hay heterogeneidad no observada en los individuos... Modelos de panel Por la simultaneidad y multicausalidad... MES, VI Por las dificultades para elegir forma funcional (o distribución de probabilidad de las perturbaciones)... Métodos no paramétricos y semiparamétricos Abundan las variables latentes que dan lugar a modelos no lineales Variables latentes genuinas (ejemplo: salud) Variables latentes como constructo teórico para formular un modelo 10

11 Variables latentes Modelos no lineales, Con v. dependiente: Genuinas Como constructo Cualitativa Limitada De recuento De duración LA TECNOLOGÍA ECONOMÉTRICA EN ECONOMÍA DE LA SALUD 1. Modelos de v.dependiente cualitativa 2. Modelos de v.dependiente limitada 3. Modelos para datos de recuento ("count data") 4. Modelos de duración/supervivencia ("survival") 5. Modelos jerárquicos/multinivel; modelos de panel 6. Modelos de frontera (estocástica) 7. Sesgos de heterogeneidad, endogeneidad y Modelos de ecuaciones simultáneas 8. Modelos de series temporales/análisis de cointegración 11

12 UN SOLO PROBLEMA DE ECONOMÍA DE LA SALUD PUEDE DAR MUCHO DE SÍ. Por ejemplo, la demanda de consultas médicas (medicina general) Ir o no al médico? A qué médico? (Centro de Salud; privado; Urgencias) Cuánto gastar en consultas de medicina general? Cuántas visitas al médico en el último mes? Tiempo transcurrido entre visitas? PROBLEMAS Y TENDENCIAS EN EL TRATAMIENTO DE PROBLEMAS DE SALUD Uso creciente de la simulación, bootstrapping, etc. Bayesianos, en auge Muestras muy grandes (que a veces son poblaciones), obtenidas de bases de datos administrativas N=n = los empleados de la Univ. De California (Feldstein, 1997) N= n = pacientes >65 años ingresados por infarto (Newhouse) DOBLE CLASIFICACIÓN DE LAS APLICACIONES: PROBLEMA ECONÓMICO Y MODELO ECONOMÉTRICO A) Influencia sobre la salud de V.CUALITA SERIES V.LIMITADA V.RECUENTO V.DURACIÓN PANEL FRONTERA M.E.S. TIVA TEMPORALES distintos factores B) Qué es salud? Cuál es su valor? C) Demanda D) Oferta E) Evaluación microeconómica de tratamientos F) Equilibrio de mercado G) Evaluación a nivel de sistema como un todo H) Presupuestación, planificación y control del sistema sanitario 12

13 A) Influencia sobre la salud de 1 V.CUALITA TIVA distintos factores B) Qué es salud? Cuál es su valor? C) Demanda D) Oferta E) Evaluación microeconómica de tratamientos F) Equilibrio de mercado G) Evaluación a nivel de sistema como un todo H) Presupuestación, planificación y control del sistema sanitario MODELOS DE VARIABLE DEPENDIENTE CUALITATIVA Respuesta binaria Logit, probit Múltiples ejemplos Cambio plan de seguros después de aumentar el co-pago? (U. California) Perfil diferencial de los que Han ido al médico Fuman Prescriben genéricos... Modelos ordinales Sobre todo, probit Nivel de salud autopercibida Indice de adecuación de la atención antenatal (calidad objetiva) Indice de satisfacción de los pacientes Gravedad de la enfermedad mental (efectos del desempleo, en GB) µ 1 µ 2 µ 3 13

14 Modelos para datos agrupados (Los µ son conocidos) Cuánto bebe (fuma) a la semana? (7 categorías, de menor a mayor consumo Aplicaciones en valoración contingente (casilla B): valores de la disposición a pagar recogidos con escalas de pago categóricas Modelos para elecciones múltiples no ordenadas Modelo logit multinomial (elección de plan de seguro; de proveedor; de tratamiento médico para un paciente) Modelo logit condicional (elección de proveedor de lentillas; de tratamiento) Modelos logit anidados (elección de proveedor en Perú; de plan de seguro USA) Modelo probit multinomial ( con quién viven los ancianos?; elección de proveedor: Bolduc, 1996) DOBLE CLASIFICACIÓN DE LAS APLICACIONES: PROBLEMA ECONÓMICO Y MODELO ECONOMÉTRICO 2 V.LIMITADA A) Influencia sobre la salud de distintos factores B) Qué es salud? Cuál es su valor? C) Demanda D) Oferta E) Evaluación microeconómica de tratamientos F) Equilibrio de mercado G) Evaluación a nivel de sistema como un todo H) Presupuestación, planificación y control del sistema sanitario 14

15 MODELOS DE VARIABLE DEPENDIENTE LIMITADA y 1 di cot ómica = 0 /1 Pr ob( y y y = f ( X 2 = 0 si y = 1) = F( X β ; β 1 2 = 0 ) si y ) = 1 SI Los ceros de y 2 son genuinos? NO SI Modelos de valla Modelos tobit Generalizados Decisión secuencial? NO Modelos de dos partes Modelo de Selección muestral La aplicación estrella: demanda de cuidado médico (gasto familiar) Polémica entre el modelo de dos partes (RAND) y modelos de selección muestral (Olsen, Maddala) Otras aplicaciones: demanda de tabaco DOBLE CLASIFICACIÓN DE LAS APLICACIONES: PROBLEMA ECONÓMICO Y MODELO ECONOMÉTRICO 3 4 V.RECUENTO V.DURACIÓN A) Influencia sobre la salud de distintos factores B) Qué es salud? Cuál es su valor? C) Demanda D) Oferta E) Evaluación microeconómica de tratamientos F) Equilibrio de mercado G) Evaluación a nivel de sistema como un todo H) Presupuestación, planificación y control del sistema sanitario 15

16 MODELOS DE RECUENTO ( COUNT DATA ) Y DE DURACIÓN Modelos de recuento y modelos de duración, duales La economía de la salud ha proporcionado el principal campo de aplicación de los modelos de recuento y avances metodológicos Número de: prescripciones de medicamentos, visitas al médico,... Los modelos de duración se han aplicado a: Tiempo entre dos visitas médicas; hasta la primera vacuna; longitud de estancia; tiempo hasta volver a fumar; hasta adoptar una nueva tecnología; de supervivencia Tendencias: A buscar especificaciones robustas A buscar contrastes de especificación A trabajar con modelos semiparamétricos o no paramétricos de duración A complicar los modelos, combinándolos con otros DOBLE CLASIFICACIÓN DE LAS APLICACIONES: PROBLEMA ECONÓMICO Y MODELO ECONOMÉTRICO Panel A) Influencia sobre la salud de distintos factores B) Qué es salud? Cuál es su valor? C) Demanda D) Oferta E) Evaluación microeconómica de tratamientos F) Equilibrio de mercado G) Evaluación a nivel de sistema como un todo H) Presupuestación, planificación y control del sistema sanitario 16

17 MODELOS MULTINIVEL Y PARA DATOS DE PANEL Los modelos multinivel (jerárquicos) Son aplicables cuando los individuos de la muestra pertenecen a grupos (ejemplo, muestra de pacientes de distintos médicos) Los modelos estiman el efecto de las explicativas de los individuos y los efectos atribuibles al grupo (consumo de medicamentos: depende de la salud del paciente y de variables del médico que definen su pauta prescriptora) Puede haber varios escalones en la estructrura jerárquica del modelo MODELOS MULTINIVEL: EJEMPLO DE TRES NIVELES (SIN CLASIFICACIONES CRUZADAS) Acordarmed emeteraqui laformula Médico (j) Paciente (i) Zona o EBS (h) USO DE MODELOS DE PANEL Cada vez más frecuente, por la disponibilidad de datos Aplicaciones micro (oferta y demanda) y también para comparaciones internacionales (por ejemplo, de gasto sanitario: Murillo, Piatecki, Calonge, 1994(?) Gracias a los modelos de panel se han podido estimar determinados efectos, imposibles de medir con datos transversales Por ejemplo, la ineficiencia individual de los hospitales, en modelos de frontera 17

18 MODELOS DE FRONTERA Son específicos, para estimar el grado de ineficiencia, técnica y/o económica, de centros sanitarios Las aplicaciones empíricas han avanzado espectacularmente en los últimos años, paralelamente a los avances metodológicos Pero todavía no somos capaces de medir la ineficiencia hospitalaria con la suficiente precisión y fiabilidad como para usar los resultados en las fórmulas de financiación de Centros Surveys recientes por B.González (1996) y J.Puig (para España,2000) MODELOS DE ECUACIONES SIMULTÁNEAS Algunos intentos de modelos sectoriales para la sanidad, de predicción y simulación Ejemplos recientes: el mercado farmacéutico holandés; XX También a nivel micro, cuando se sospecha la endogeneidad de ciertos regresores, se emplea con profusión VI Un ejemplo reciente, el de Newhouse (1997) para evaluar el coste-efectividad de las nuevas tecnologías de tratamiento del infarto MODELOS DINÁMICOS O CON DATOS TEMPORALES Uso frecuente en epidemiología, para seguimiento y control de epidemias, etc. Para analizar posibles relaciones de cointegración entre variables de interés económicosanitario Para analizar la convergencia de sistemas sanitarios entre países 18

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