Rozpoznaj niedowartościowane akcje jednym spojrzeniem.
Subskrypcja za 2 € / miesiąc Polska Łóżka OIOM
Kurs
Obecna wartość Łóżka OIOM w Polska wynosi 4,35 per 1000 people. Łóżka OIOM w Polska spadła do 4,35 per 1000 people w dniu 1.01.2019, po tym jak wynosiła 4,73 per 1000 people w dniu 1.01.2018. Od 1.01.1960 do 1.01.2020, średnie PKB w Polska wyniosło 5,16 per 1000 people. Najwyższy poziom osiągnięto w dniu 1.01.1990 z wartością 6,33 per 1000 people, podczas gdy najniższa wartość została zarejestrowana w dniu 1.01.2019 wynosząc 4,35 per 1000 people.
Łóżka OIOM ·
3 lata
5 lat
10 lat
25 lat
Max
łóżka na OIT (Oddziale Intensywnej Terapii) | |
---|---|
1.01.1960 | 4,56 per 1000 people |
1.01.1961 | 4,65 per 1000 people |
1.01.1962 | 4,73 per 1000 people |
1.01.1963 | 4,80 per 1000 people |
1.01.1964 | 4,87 per 1000 people |
1.01.1965 | 4,91 per 1000 people |
1.01.1966 | 5,04 per 1000 people |
1.01.1967 | 5,07 per 1000 people |
1.01.1968 | 5,10 per 1000 people |
1.01.1969 | 5,14 per 1000 people |
1.01.1970 | 5,12 per 1000 people |
1.01.1980 | 5,57 per 1000 people |
1.01.1985 | 5,66 per 1000 people |
1.01.1986 | 5,65 per 1000 people |
1.01.1987 | 5,67 per 1000 people |
1.01.1988 | 6,13 per 1000 people |
1.01.1989 | 6,06 per 1000 people |
1.01.1990 | 6,33 per 1000 people |
1.01.1991 | 6,30 per 1000 people |
1.01.1992 | 6,21 per 1000 people |
1.01.1993 | 5,84 per 1000 people |
1.01.1994 | 5,81 per 1000 people |
1.01.1995 | 5,76 per 1000 people |
1.01.1996 | 5,73 per 1000 people |
1.01.1997 | 5,64 per 1000 people |
1.01.1998 | 5,53 per 1000 people |
1.01.1999 | 5,30 per 1000 people |
1.01.2000 | 5,15 per 1000 people |
1.01.2001 | 5,07 per 1000 people |
1.01.2002 | 4,89 per 1000 people |
1.01.2003 | 4,86 per 1000 people |
1.01.2004 | 4,79 per 1000 people |
1.01.2005 | 4,69 per 1000 people |
1.01.2006 | 4,65 per 1000 people |
1.01.2007 | 4,62 per 1000 people |
1.01.2008 | 4,41 per 1000 people |
1.01.2009 | 4,39 per 1000 people |
1.01.2010 | 4,98 per 1000 people |
1.01.2011 | 4,95 per 1000 people |
1.01.2012 | 4,96 per 1000 people |
1.01.2013 | 4,94 per 1000 people |
1.01.2014 | 4,95 per 1000 people |
1.01.2015 | 4,91 per 1000 people |
1.01.2016 | 4,92 per 1000 people |
1.01.2017 | 4,85 per 1000 people |
1.01.2018 | 4,73 per 1000 people |
1.01.2019 | 4,35 per 1000 people |
Łóżka OIOM Historia
Data | Wartość |
---|---|
1.01.2019 | 4,35 per 1000 people |
1.01.2018 | 4,73 per 1000 people |
1.01.2017 | 4,85 per 1000 people |
1.01.2016 | 4,92 per 1000 people |
1.01.2015 | 4,91 per 1000 people |
1.01.2014 | 4,95 per 1000 people |
1.01.2013 | 4,94 per 1000 people |
1.01.2012 | 4,96 per 1000 people |
1.01.2011 | 4,95 per 1000 people |
1.01.2010 | 4,98 per 1000 people |
Podobne makro wskaźniki do Łóżka OIOM
Imię | Aktualnie | Poprzedni | Częstotliść |
---|---|---|---|
🇵🇱 Lekarze | 3,33 per 1000 people | 2,57 per 1000 people | Rocznie |
🇵🇱 łóżka szpitalne | 6,27 per 1000 people | 6,19 per 1000 people | Rocznie |
🇵🇱 pielęgniarki | 5,14 per 1000 people | 5,19 per 1000 people | Rocznie |
🇵🇱 Szpitale | 32,64 mln. per one people | 32,56 mln. per one people | Rocznie |
Strony makro dla innych krajów w Europa
- 🇦🇱Albania
- 🇦🇹Austria
- 🇧🇾Białoruś
- 🇧🇪Belgia
- 🇧🇦Bośnia i Hercegowina
- 🇧🇬Bułgaria
- 🇭🇷Chorwacja
- 🇨🇾Cypr
- 🇨🇿Republika Czeska
- 🇩🇰Dania
- 🇪🇪Estonia
- 🇫🇴Wyspy Owcze
- 🇫🇮Finlandia
- 🇫🇷Francja
- 🇩🇪Niemcy
- 🇬🇷Grecja
- 🇭🇺Węgry
- 🇮🇸Wyspa
- 🇮🇪Irlandia
- 🇮🇹Włochy
- 🇽🇰Kosowo
- 🇱🇻Łotwa
- 🇱🇮Liechtenstein
- 🇱🇹Litwa
- 🇱🇺Luksemburg
- 🇲🇰Północna Macedonia
- 🇲🇹Malta
- 🇲🇩Mołdawia
- 🇲🇨Monaco
- 🇲🇪Czarnogóra
- 🇳🇱Holandia
- 🇳🇴Norwegia
- 🇵🇹Portugalia
- 🇷🇴Rumunia
- 🇷🇺Rosja
- 🇷🇸Serbia
- 🇸🇰Słowacja
- 🇸🇮Słowenia
- 🇪🇸Hiszpania
- 🇸🇪Szwecja
- 🇨🇭Szwajcaria
- 🇺🇦Ukraina
- 🇬🇧Zjednoczone Królestwo
- 🇦🇩Andora
Co to jest Łóżka OIOM
Kategoria "Łóżka OIOM" na stronie Eulerpool zajmuje się analizą makroekonomiczną dotyczącą dostępności i wykorzystania łóżek na oddziałach intensywnej opieki medycznej (OIOM) w różnych krajach. OIOM odgrywa kluczową rolę w systemach opieki zdrowotnej, a dostępność łóżek na tych oddziałach jest jednym z najważniejszych wskaźników gotowości i zdolności systemu zdrowia do radzenia sobie z nagłymi sytuacjami zdrowotnymi i epidemiami. Zdrowie publiczne jest fundamentem dobrze funkcjonującego społeczeństwa, a dostępność łóżek OIOM jest jego kluczowym elementem. Znajomość liczby dostępnych łóżek i ich rozmieszczenie geograficzne pozwala na lepsze planowanie zasobów, szybsze reagowanie w przypadku kryzysów zdrowotnych oraz efektywniejszą alokację środków. Na stronie Eulerpool dostarczamy szczegółowych danych i analiz dotyczących łóżek OIOM na poziomie makroekonomicznym. Dane te obejmują liczby łóżek w różnych krajach, średnie obłożenie, zmiany w liczbie łóżek na przestrzeni lat oraz analizę trendów. Nasza baza danych jest regularnie aktualizowana, co zapewnia, że użytkownicy mogą polegać na najnowszych informacjach w swoich analizach i decyzjach. Analizowanie dostępności łóżek OIOM ma kluczowe znaczenie dla kilku grup interesariuszy. Sektor publiczny, w tym ministerstwa zdrowia i agencje do spraw zdrowia, mogą używać tych danych do oceny i poprawy infrastruktury zdrowotnej. Odpowiednia liczba i rozmieszczenie łóżek OIOM są niezbędne do reagowania na sytuacje kryzysowe, takie jak pandemie, klęski żywiołowe czy wielkie wydarzenia masowe. Zrozumienie trendów i wzorców w dostępności łóżek może również pomóc w planowaniu długoterminowym, takim jak inwestycje w nowe obiekty medyczne. Świat nauki i badaczy również korzysta z danych dotyczących łóżek OIOM dostarczanych przez Eulerpool. Badania epidemiologiczne, analizy systemów opieki zdrowotnej i inne projekty badawcze często wymagają precyzyjnych i aktualnych danych o infrastrukturze medycznej. Dokładne informacje o łóżkach OIOM mogą wspierać badania nad efektywnością systemów zdrowotnych, przygotowaniem na wypadek pandemii i innymi kluczowymi zagadnieniami zdrowia publicznego. Na naszej stronie dostarczamy również danych o wykorzystaniu łóżek OIOM, które pomagają w analizie efektywności i wydajności systemu zdrowia. Średnie obłożenie łóżek OIOM to wskaźnik, który pokazuje, jak dobrze system radzi sobie z zapotrzebowaniem na intensywną opiekę medyczną. Wysokie obłożenie może wskazywać na przeciążenie systemu i konieczność zwiększenia liczby łóżek lub poprawy zarządzania zasobami. Z kolei niskie obłożenie może sugerować, że liczba łóżek jest adekwatna lub nawet nadmiarowa w stosunku do bieżących potrzeb, co daje możliwość redystrybucji zasobów. Dane makroekonomiczne dotyczące łóżek OIOM mają również istotne znaczenie dla sektora prywatnego. Szpitale, zarówno publiczne, jak i prywatne, mogą korzystać z tych informacji do optymalizacji swoich operacji. Dane te mogą być używane do podejmowania decyzji inwestycyjnych, planowania rozbudowy nowych oddziałów oraz analizy konkurencji na rynku opieki zdrowotnej. Finansowanie i zarządzanie zasobami zdrowotnymi są kolejnym aspektem, który zyskuje na szerokim dostępie do danych o łóżkach OIOM. Banki, firmy ubezpieczeniowe i instytucje finansowe mogą wykorzystywać te dane do oceny ryzyka i podejmowania decyzji inwestycyjnych w sektorze zdrowia. Odpowiednia dostępność łóżek OIOM jest wskaźnikiem, który może wpływać na analizę ryzyka i strategię zarządzania. Na koniec, warto podkreślić znaczenie edukacji i świadomości publicznej w kontekście danych o łóżkach OIOM. Nasza strona dostarcza nie tylko suchych danych, ale również interpretacji i analiz, które mogą pomóc społeczeństwu w zrozumieniu stanu i wyzwań systemu zdrowia. W czasie kryzysów zdrowotnych, takich jak pandemia COVID-19, dostęp do rzetelnych i aktualnych informacji jest kluczowy dla budowania zaufania społecznego i odpowiedzialnych działań publicznych. Podsumowując, kategoria "Łóżka OIOM" na stronie Eulerpool stanowi integralną część analizy makroekonomicznej systemów zdrowotnych na całym świecie. Dostarczanie dokładnych, aktualnych i wyczerpujących danych jest naszym priorytetem, aby wspierać sektor publiczny, prywatny, naukę i społeczeństwo w dążeniu do lepszego, bardziej efektywnego i sprawiedliwego systemu zdrowia. Dzięki naszym zasobom możliwe jest lepsze planowanie, zarządzanie i reagowanie na wyzwania stojące przed nowoczesnymi systemami opieki zdrowotnej.