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Anales de la Facultad de Medicina

versión impresa ISSN 1025-5583

Resumen

BARAHONA-URBINA, Planck. Factores determinantes de la esperanza de vida en Chile. An. Fac. med. [online]. 2011, vol.72, n.4, pp. 255-259. ISSN 1025-5583.

Introducción: En las últimas décadas, Chile ha experimentado un fuerte crecimiento económico, lo que ha permitido mejorar las condiciones de vida de los ciudadanos. Objetivos: Determinar los factores asociados a la esperanza de vida en Chile. Diseño: Análisis econométrico. Lugar: Chile. Intervenciones: Aplicación del modelo de regresión múltiple con series temporales para el análisis de la esperanza de vida en Chile. Se utilizó datos de naturaleza agregada del Instituto Nacional de Estadística (INE) y el Banco Central de Chile para el período comprendido entre 1988 y 2008. Se utilizó como variable dependiente la esperanza de vida en años y, como variables explicativas, el PIB per cápita, número de médicos, número de enfermeras y gasto público en salud. Principales medidas de resultados: Factores asociados a la esperanza de vida. Resultados: Luego del análisis, los resultados han puesto de manifiesto que el ingreso per cápita, el número de médicos, número de enfermeras y el gasto en salud resultaron ser estadísticamente significativos, es decir, tienen un efecto positivo sobre la esperanza de vida de las personas. Conclusiones: A la luz de los resultados podría argumentarse lo beneficioso que puede resultar en términos cuantitativos un aumento del PIB per cápita a la hora de conseguir una mayor esperanza de vida de las personas. Igualmente, los resultados sugieren el efecto positivo que produce un incremento del número de personal médico en el país dado, pues esta variable ha permitido satisfacer la demanda sanitaria cada vez más creciente de la población. El aumento del presupuesto social en salud ha sido una variable que ha tenido un resultado positivo a la hora de valorar su efecto en la mejora de las condiciones de vida en Chile.

Palabras llave : Esperanza de vida; PIB per cápita; número de médicos; número de enfermeras; gasto social en salud; modelo de regresión múltiple con series temporales.

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