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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Meza, Lidia Angulo | - |
Autor(es): dc.contributor | Roboredo, Marcos Costa | - |
Autor(es): dc.contributor | Hecksher, Suzana Dantas | - |
Autor(es): dc.contributor | Meza, Lidia Angulo | - |
Autor(es): dc.contributor | Roboredo, Marcos Costa | - |
Autor(es): dc.contributor | Hecksher, Suzana Dantas | - |
Autor(es): dc.creator | Oliveira, Gabriela Fangueiro Bicho de | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-07-11T17:43:56Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-07-11T17:43:56Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-03-04 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-03-04 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-01 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://app.uff.br/riuff/handle/1/24675 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/756356 | - |
Descrição: dc.description | A pandemia de COVID-19 paralisou todo o mundo em março de 2020 e desde então, vem modificando a forma de viver de todos os seres-humanos ao redor do mundo. Nesse sentido, todos os governantes receberam a missão de minimizar os estragos causados pelo vírus, gerindo os recursos e alocando-os da maneira mais eficiente possível. Neste trabalho, é realizada uma Análise de Eficiência da Gestão das Capitais do Brasil, por meio da utilização de um modelo de Análise Envoltória de Dados (DEA). O objetivo do estudo foi entender qual capital foi mais eficiente na gestão da pandemia, levando-se em conta os recursos que cada uma tinha disponível, bem como sua população. Dessa forma, para o estudo, foram considerados como inputs o número de habitantes que cada capital possui, o número de profissionais que trabalham no Sistema Único de Saúde (SUS), o número de leitos disponíveis para internação no Sistema Único de Saúde (SUS), e o recurso financeiro recebido para o combate à pandemia da COVID-19. Como outputs, foram considerados o número de pessoas que foram internadas por complicações relacionadas ao vírus em questão e foram curadas, e o número de óbitos que a capital registrou por conta da doença. Os dados utilizados são referentes ao período de março a dezembro de 2020. Para a determinação das eficiências foi utilizado, inicialmente, o modelo BCC, em sua orientação a outputs. Após a análise dos dados obtidos com o modelo BCC, foi realizada uma análise utilizando o modelo CCR e por fim, este foi o modelo escolhido. Foi determinado também o conjunto de referência e os alvos para todas as capitais ineficientes, além de um ranqueamento das unidades de acordo com as suas eficiências compostas normalizadas. Os resultados foram interpretados e analisados, e foram destacadas as práticas de São Paulo, Teresina e Curitiba, DMUs mais bem colocadas no ranqueamento. Por fim, foi feita uma análise para entender se existe relação entre o Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) e as eficiências encontradas. Assim, o uso da Análise Envoltória de Dados traz contribuições importantes pois possibilita a avaliação da gestão das capitais na pandemia do COVID-19, considerando os recursos disponíveis e os resultados atingidos. | - |
Descrição: dc.description | The COVID-19 pandemic paralyzed the entire world in March 2020 and since then has been changing the way of life of all human beings around the world. In this context, all government leaders have the mission of minimizing the damage caused by the virus, managing resources, and allocating them in an efficient way. In this study, an Efficiency Analysis of the Management of Capitals in Brazil is done using a Data Envelopment Analysis (DEA) model. The objective of the study was to understand which capital was more efficient in managing the pandemic, considering the resources and the population that each one had available. So, for the study, the inputs considered were the number of inhabitants each capital has, the number of professionals working in the Unified Health System, the number of beds available for hospitalization in the Unified Health System, and the financial resources received for fighting the pandemic from COVID-19. The outputs considered were the number of people who were hospitalized for complications related to the virus and were cured, and the number of deaths that the capital recorded because of this disease. To determine the efficiencies, the output-oriented DEA-BCC model was used initially. After analyzing the data obtained with the BCC model, an analysis was performed using the DEA-CCR model, and finally, this was the model chosen. The reference set and targets for all inefficient capital were also determined, and units were ranked according to their normalized composite efficiencies. The results were interpreted and analyzed, and the practices of the best ranked DMUs, São Paulo, Teresina, and Curitiba, were highlighted. Finally, the use of DEA brings important contributions as it allows to evaluate the management of capitals in the COVID-19 pandemic, considering the available resources and the results achieved. | - |
Descrição: dc.description | 73 f. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Niterói | - |
Direitos: dc.rights | Open Access | - |
Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Análise Envoltória de Dados (DEA) | - |
Palavras-chave: dc.subject | COVID-19 | - |
Palavras-chave: dc.subject | Pandemia | - |
Palavras-chave: dc.subject | Eficiência | - |
Palavras-chave: dc.subject | Análise Envoltória de Dados (DEA) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Coronavírus | - |
Palavras-chave: dc.subject | Gerenciamento de crise | - |
Palavras-chave: dc.subject | Data Envelopment Analysis | - |
Palavras-chave: dc.subject | COVID-19 | - |
Palavras-chave: dc.subject | Pandemic | - |
Palavras-chave: dc.subject | Efficiency | - |
Título: dc.title | Análise de eficiência da gestão da pandemia de Covid-19 nas capitais do Brasil por meio de análise envoltória de dados | - |
Tipo de arquivo: dc.type | Trabalho de conclusão de curso | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF |
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