"Lo Nuestro"

Lo Nuestro SAS es una empresa constituida por tres emprendedores que buscan volver más eficiente el sistema domiciliario de las tiendas de barrio, utilizando las tecnologías de la información, con la finalidad de fortalecer tanto a los consumidores como a los vendedores (tenderos). El potencial del concepto permite que a futuro nos posicionemos como una empresa líder e innovadora en el sector, brindado facilidades optimizadoras de servicio que beneficiara al productor, al intermediario y al consumidor final. Finalidad que se logra al ser el servicio más efectivo y de primera mano que entiende los tenderos y al consumidor final. Por consiguiente, y apalancándonos en las tecnologías de la información, a través de una red de ciclistas constituida por gente joven interesada en obtener ingresos extra. Estos se organizan de acuerdo al pacto entre el consumidor, el tendero, la empresa y ciclista, que bien se facilita a través de las características de la plataforma virtual. De acuerdo a lo ya planteado, el proyecto se expone no solo como un atractivo tanto para el tendero común y sus usuarios, sino además para todas las personas que estén interesadas en recibir una remuneración extra por sus servicios de domicilio.

Small-area variation in health care affecting the choice of cesarean delivery: the case of a Colombian health insurer

In the midst of health care reform, Colombia has succeeded in increasing health insurance coverage and the quality of health care. In spite of this, efficiency continues to be a matter of concern, and small-area variations in health care are one of the plausible causes of such inefficiencies. In order to understand this issue, we use individual data of all births from a Contributory-Regimen insurer in Colombia. We perform two different specifications of a multilevel logistic regression model. Our results reveal that hospitals account for 20% of variation on the probability of performing cesarean sections. Geographic area only explains 1/3 of the variance attributable to the hospital. Furthermore, some variables from both demand and supply sides are found to be also relevant on the probability of undergoing cesarean sections. This paper contributes to previous research by using a hierarchical model and by defining hospitals as cluster. Moreover, we also include clinical and supply induced demand variables.