Um modelo para classificação do comportamento de reclamação em pronto atendimento na saúde suplementar

Charles  Ferreira de Souza; André Silva de  Carvalho; Aimãn Ibrahim  Mourad; Maria Carolina  Conejero

doi:10.37497/revistafapad.v5id.article.95

Autores

Charles Ferreira de Souza Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz” da Universidade de São Paulo - ESALQ/USP, São Paulo, (Brasil)
André Silva de Carvalho Centro Universitário FEI, São Paulo, (Brasil) https://orcid.org/0000-0001-7724-1097
Aimãn Ibrahim Mourad Centro Universitário FEI, São Paulo, (Brasil) http://orcid.org/0000-0003-0247-232X
Maria Carolina Conejero Centro Universitário FEI, São Paulo, (Brasil) https://orcid.org/0000-0001-7082-3545

DOI:

https://doi.org/10.37497/revistafapad.v5id.article.95

Palavras-chave:

Reclamações de Pacientes, Satisfação do Cliente em Saúde, Serviços de Urgência Médica, Modelagem Preditiva, Avaliação da Qualidade em Saúde

Resumo

Objetivo: Avaliar se o tempo de espera e outras variáveis associadas ao atendimento e ao perfil do paciente aumentam a probabilidade de ocorrência de reclamações em serviços de pronto atendimento de uma operadora de saúde suplementar.

Método: Utilizou-se regressão logística binária com inflação de zeros aplicada a uma base com mais de 600 mil atendimentos. Foram consideradas variáveis sociodemográficas, assistenciais e contextuais. Testes de desempenho e validação do modelo incluíram curva ROC, AUC, coeficiente de Gini e modelos comparativos como árvore de decisão e random forest.

Resultados: Fatores como tempo porta-médico, retorno em até 48h, alta por evasão e diagnóstico CID capítulo XX aumentam a chance de reclamação. Fatores como plano individual, histórico de asma e atendimentos em maio foram protetores. O modelo apresentou bom ajuste estatístico, mas baixa sensibilidade e proporção de verdadeiros positivos.

Conclusão: Apesar de estatisticamente significativo, o modelo não apresenta desempenho preditivo satisfatório para eventos raros como reclamações em saúde. A inclusão de novas variáveis, outras abordagens de modelagem e técnicas de machine learning mais robustas são recomendadas.

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Biografia do Autor

Charles Ferreira de Souza , Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz” da Universidade de São Paulo - ESALQ/USP, São Paulo, (Brasil)

Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz” da Universidade de São Paulo (ESALQ/USP), Sãao Paulo, (Brasil).

André Silva de Carvalho, Centro Universitário FEI, São Paulo, (Brasil)

Professor e Doutor em Ciência de Redes, Difusão de Informação e Inovação. Doutor em Inovação pela ESPM SP (2022), com foco em Redes Complexas, Difusão de Informação e Efeitos de Contágio em Redes. Concluiu módulos de doutorado internacionais na França, Luxemburgo, Inglaterra e Itália. Mestre em Comportamento do Consumidor pela ESPM SP (2017), com dissertação sobre "Analytics como Ferramenta para Insights do Consumidor". Possui MBA em Telecomunicações pela FGV RJ (2001) e Pós-Graduação em Análise de Sistemas e Gestão da Informação pelo IPEP SP (2000). Bacharel em Psicologia pela PUC RJ (1998), com tese sobre "A Visão Computacional da Mente versus a Visão Dinâmica do Cérebro: Implicações para o Desenvolvimento de Novas Tecnologias". Atualmente é Professor no Centro Universitário FEI, ministrando disciplinas de Administração de Empresas e Engenharia de Produção, com ênfase em Inovação, Estratégia, Tecnologia e Analytics. Possui ampla experiência executiva em empresas de tecnologia e serviços, com foco em Analytics, Business Intelligence e Data Science. Pesquisador do Laboratório de Simulação de Cenários da Escola de Guerra Naval (Marinha do Brasil) e ex-pesquisador do PROCAD (Programa de Cooperação Academia-Defesa). Suas áreas de interesse incluem Economia Comportamental, Inteligência Artificial, Análise de Redes Sociais e Experiência do Cliente.

Aimãn Ibrahim Mourad , Centro Universitário FEI, São Paulo, (Brasil)

Doutor (2020) em Administração pela Pontifícia Universidade Católica de São Paulo (PUC-SP). Atualmente, é Professor do Programa de Pós-Graduação em Administração da FEI, atuando na linha de pesquisa "Transformações Sociais: Gestão, Empreendedorismo e Marketing". Também leciona nos MBAs em Marketing e Gestão de Vendas da ESALQ e em Gestão e Marketing Global da EACH, ambos vinculados à Universidade de São Paulo (USP). A como parecerista de periódicos e eventos na área de Administração. Possui expertise em métodos quantitativos e metodologias ativas de ensino com foco em administração. Foi Professor em diversas instituições, incluindo EACH/USP, Escola de Negócios do Instituto JF, Ibmec, UNIP, USCS e Belas Artes e foi Coordenador no BAL Bilingual Education e na Escola de Negócios da PUC-SP.

Maria Carolina Conejero , Centro Universitário FEI, São Paulo, (Brasil)

Doutora em Administração pela Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade da Universidade de São Paulo (FEA/USP) sob a orientação do Prof. Dr. Antonio Carlos Aidar Sauaia (Livre-Docente FEA/USP) e co-orientação da Profa. Dra. Patrícia Amâncio Vargas (Director of Robotics Laboratory and Associate Professor in Computer Science and Robotics, Heriot-Watt University - Edinburgh/Scotland). Mestra em Administração pela FEA/USP, na área de Economia das Organizações, realizando pesquisa acadêmica em metodologias ativas e uso de tecnologias e ferramentas digitais no processo de ensino-aprendizagem. Pós-graduada em Gestão Empresarial pela Fundação Getúlio Vargas (FGV). Bacharel em Administração pela Universidade Presbiteriana Mackenzie. Coordenadora e docente do Programa Acolhitude e Jovem Inusitado da ESPM. Docente no LifeLab - Laboratório de Aprendizagem nos cursos de gradução da ESPM.

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