دوره 7، شماره 26 - ( 10-1395 )                   سال7 شماره 26 صفحات 40-7 | برگشت به فهرست نسخه ها


XML English Abstract Print


1- دانشگاه خوارزمی ، hadi.sobhanian@gmail.com
2- دانشگاه تهران
چکیده:   (4548 مشاهده)

امروزه یکی از مسائل و چالش¬های اصلی مدیریت نظام سلامت کشور، موضوع بی‏عدالتی در دسترسی به خدمات سلامت است. اجرای نظام ارجاع و طرح پزشک‏ خانواده به گواه مستندات نظری و تجارب جهانی، یکی از راهکارهای پایه¬ای به منظور برطرف‌ساختن بی‏عدالتی‏ها در حوزه سلامت و استفاده مناسب از منابع کمیاب در این حوزه است. اما اجرای توام با موفقیت طرح مذکور، مستلزم ایجاد بسترهای لازم و از جمله شناسایی عوامل اثرگذار بر تصمیم مشارکت¬کنندگان در این طرح است. امر مهمی که به مدیران و سیاستگذاران کمک می¬کند یک بسته سیاستی با حداکثر انطباق با ترجیحات جامعه هدف تهیه نمایند و از این رهگذر احتمال توفیق در اجرایی شدن طرح را افزایش دهند. در این راستا، مطالعه حاضر تلاشی است در جهت شناسایی و ارزشگذاری اقتصادی عوامل موثر و اثرگذار بر ترجیحات پزشکان عمومی شهر تهران، به ‏عنوان یکی از ارکان مشارکت‏کننده در طرح پزشکان خانواده. این مهم با استفاده از رویکرد آزمایش انتخاب گسسته انجام گرفته است.
نتایج نشان‌دهنده آن است که افزایش در خالص پرداختی به پزشکان عمومی، خدمت در محلی نزدیک¬تر به محل سکونت، وجود سهمیه جهت اخذ مدرک تخصص، وجود تسهیلات مسکن و ایاب و ذهاب، جمعیت کمتر تحت پوشش و نیز تسویه سریعتر با پزشکان عمومی، منجر به افزایش مطلوبیت پزشکان شده و احتمال مشارکت آنها و ورودشان به طرح را افزایش می-دهد. چنین نتایجی که تایید کننده انتظارت منطقی است، ارزش و اعتبار تئوریکی مدل را آشکار ساخته و تایید می¬نماید.
بر اساس نتایج بدست آمده، در خصوص ارزشگذاری مولفه¬های مرتبط با طرح پزشک خانواده، می¬توان گفت، مولفه محل خدمت، از نظر پزشکان عمومی با فاصله معناداری از اهمیت بالاتری نسبت به سایر مولفه¬ها برخوردار است.  پس از آن، به ترتیب مولفه¬های میزان جمعیت تحت پوشش، مدرک تخصص پزشکی خانواده، زمان تسویه و تسهیلات مسکن و ایاب و ذهاب قرار دارند.
 

متن کامل [PDF 1861 kb]   (1765 دریافت)    
نوع مطالعه: كاربردي | موضوع مقاله: بخش عمومی
دریافت: 1394/12/5 | پذیرش: 1395/10/14 | انتشار: 1395/12/11

فهرست منابع
1.  Adamowicz, W., Boxall, P., Williams, M. & Louviere, J. (1998). Stated preference Approaches for Measuring Passive Use Values: Choice Experiments and Contingent valuation, American Jornal of Agricaltureral Economics, 80(1): 64-75.
2.  Alpizar, F. (2007). Using Choice Experiments for Non-Market Valuation, Transprot, 8(1).
3.  Anderson, G., Hurst, J., Hussey, PS. & Jee-Hughes, M. (2000). Trends: health spending and out comes: trends in OECD countries 1960-1998, Health Aff, 19(3): 150-17.
4.  Bennett, J., and V. Adamowicz. (2001). Some Fundamental of Environmental Choice Modelling. In The Choice Modelling Approach to Environmental Valuation, edited by J. Bennett and R. Blamey. Cheltenham, UK: Edward Elgar.
5.  Ben-Akiva, M. & Morikawa, T. (1990). Estimation of Switching Models from Revealed Preferences and Stated Intentions, Transportation Research Part A-Policy and Practice, 24(6): 485-495.
6.  Bryan, S., Buxton, M., Sheldon, R. & Grant, A. (1998). Magnetic resonance imaging for the investigation of knee injuries: an investigation of preferences, Health Economics, 7(7): 595-603.
7.  Chen, T.T., Chung, H.P., Huang, H.C., Man, L.N. & Lai, M.S. (2010). Using discrete choice experiment to elicit doctors' preferences for the report card design of diabetes care in Taiwan - a pilot study, Journal of Evaluation in Clinical Practice, 16(1): 14-20.
8.  Cheraghi-Sohi, S., Hole, A.R., Mead, N., McDonald, R., Whalley, D., Bower, P. & Roland, M. (2008). What patients want from primary care consultations: a discrete choice experiment to identify patients' priorities, Ann Fam Med, 6(2): 107-115.
9.  Coast, J., Flynn, T.N., Salisbury, C., Louviere, J. & Peters, T.J. (2006). Maximizing responses to discrete choice experiments: A randomized trial, Applied Health Economics and Health, 5(4): 249-260.
10.  Freemantle, N. (1999). Does the UK National Health Service need a fourth hurdle for pharmaceutical reimbursement to encourage the more efficient prescribing of pharmaceuticals?, Health Policy, 46(3): 255-265.
11.  Guyatt, G., Haynes, B.R., Jaeschke, R.Z., Cook, D.J., Green, L., Naylor, C.D., Wilson, M.C. & Richardson, W.S. (2000). Users' guides to the medical literature: XXV, Evidence-based medicine: principles for applying the users' guide to patient care, JAMA, 284(10): 1290-1296.
12.  Hall, J., Viney, R., Haas, M. & Louviere, J. (2004). Using stated preference discrete choice modeling to evaluate health care programs, Journal of Business Research, 57, 1026-1032.
13.  Hall, J. & Viney, R. (2000). The political economy of health sector reform, In: Bloom AL, editor, Health reform in Australia and New Zealand, Melbourne: Oxford Univ. Press, 39-53.
14.  Hauber, A.B., Mohamed, A.F., Johnson, F.R. & Falvey, H. (2009). Treatment preferences and medication adherence of people with Type 2 diabetes using oral glucose-lowering agents, Diabetic medicine, 26(4): 416-424.
15.  Hensher, D., Louviere, J. & Swait, J. (1999). Combining sources of preference data, Journal of Econometrics, 89(1-2): 197-221.
16.  Hitchock, W., Mellon, M., Memran, M., Parasuraman, B., Ramachendran, S. & Walzer, S. (2007). Caregiver preferences for pediatric asthma treatment delivery system, Advances in Therapy, 24(6): 1240-1253.
17.  Kjær, T. & Gyrd-Hansen, D. (2010). Preference heterogeneity and choice of cardiac rehabilitation program: Results from a discrete choice experiment, Health Policy, 85(1): 124-132.
18.  Kleinman, L., McIntosh, E., Ryan, M., Schmier, J., Crawley, J., Locke, G.R. & De Lissovoy, G. (2002). Willingness to pay for Complete Symptom relief of Gastroesophagael Reflux Disease (GERD), Archives of Internal Medicine, 162(12): 1361-1366.
19.  Lancaster, K.J. (1966). A new approach to consumer theory, Journal of Political Economy, 74(2): 132-157.
20.  Lancsar, E.J., Hall, J.P., King, M., Kenny, P., Louviere, J., Fiebing, D.G., Hossain, I., Thien, F.C.K., Reddel, H.K. & Jenkins, CR. (2007). Using discrete choice experiments to investigate subject preferences for preventive asthma medication, Respirology, 12(1): 127-136.
21.  Louviere, J., Hensher, D.A. & Swait, J. (2000). Stated Choice Methods, analysis and application, Cambride University Press, U.K.
22.  Louviere, J. J. & Woodworth, G. 1983, "Design and Analysis of Simulated onsumer Choice Or Allocation Experiments - An Approach Based on Aggregate Data", Journal of Marketing Research, vol. 20, no. 4, 350-367.
23.  McFadden, D. 1974, "Conditional logit analysis of qualitative choice behaviour," in Frontiers of Econometrics, P. Zarembka, ed., Academic Press, London, U.K., 105-142.
24.  McFadden, D. & Train, K. (2000). Mixed MNL models for discrete response, Journal of Applied Econometrics, 15, 447- 470.
25. ♣ Morgan, S. & Hurley, J. (2004). Influences on the health care technology cost driver, In: Forst, PG., McIntosh, T., Marchildon, G. (eds.), Selected discussion papers from the commission on the future of health care in Canada, University of Toronto Press, Toronto, 27-50.
26.  Peter, A. & Berman, A. (2000). Decade of Health Sector Reform in Developing Countries: What Have We Learned?, Harvard School of Public Health, 15.
27.  Ratcliffe, J., Buxton, M., McGarry, T., Sheldon, R. & Chanellor, J. (2004). Patients' preferences for characteristics associated with treatments for osteoarthritis, Reumatology, 43(3): 337-345.
28.  Revelt, D. & Train, K. (1998). Mixed logit with repeated choices: households' choices of appliance efficiency level, Review of Economics and Statistics, 80(4): 647-657.Salkeld, G., Ryan, M. & Short, L. (2000). The veil of experience: do consumers prefer what they know best?, Health Economics, 9(3): 267-270.
29.  Thurstone, L. (1927). A Law of Comparative Judgment, Psychological Review, 34, 273- 286.
30.  Train, K. (2003). Discrete choice methods with simulation, Cam-bridge University Press, UK.
31.  Train, K. E. 1998, "Recreation demand models with taste differences over people", Land Economics, vol. 74, no. 2, pp. 230-239.
32.  Ubach, C., Scott, A., French, F., Awramenko, M., Needham, G.(2004). What do hospital consultants valu about their jobs? A discrete choice experiment. BMJ, vol. 326.
33.  Van der Pol, M. & Cairns, J. (1998). Estabilishing patient preferences for blood transfusion support: an application or conjoint analysis, Health Serv Res Policy, 3(2): 70-76.
34.  Viney, R., Lancasar, E. & Louviere, J. (2002). Discrete choice experiment to measure consumer preferences for health and health care, Expert Review of Pharmacoeconomics Outcomes Research, 2(4): 319-326.
35.  Vojáček O, Pecáková I. (2010). Comparison of discrete choice models for economic environmental research. Prague Economic Papers. (1). 35-53. [DOI:10.18267/j.pep.363]
36.  Walzer S, Zweifel P. (2007). Willingness-to-pay for caregivers of children with asthma or wheezing conditions. Therapeutics and Clinical Risk Management, 3(1): 157-165 [DOI:10.2147/tcrm.2007.3.1.157]
37. ♣ Walzer S. What do parents want from their child's asthma treatment? Therapeutics and Clinical Risk Management, 3(1): 167-175 [DOI:10.2147/tcrm.2007.3.1.167]
38.  Wordsworth S., Skåtun D., Scott A., French F. (2004). Preferences for general practice jobs: a survey of principals and sessional GPs. British Journal of General Practice
39.  World Health Organisation (2002). The world health report.
40.  World Health Organisation (2012). How to conduct a discrete choice experiment for heath workforce recruitment and retention in remote and rural areas

بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.