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

Authors

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

Keywords:

Patient Complaints, Customer Satisfaction in Healthcare, Emergency Medical Services, Zero-Inflated Logistic Regression, Predictive Modeling, Healthcare Quality Assessment

Abstract

Objective: To assess whether waiting time and other patient and service-related variables increase the likelihood of complaints in emergency care services within a supplementary health operator.

Method: A zero-inflated binary logistic regression model was applied to a dataset of over 600,000 records. Demographic, clinical, and contextual predictors were analyzed. Model performance was evaluated using ROC curve, AUC, Gini coefficient, and comparison with decision tree and random forest models.

Results: Risk factors included door-to-physician time, 48-hour return, discharge due to patient withdrawal, and diagnoses under ICD Chapter XX. Protective factors were individual plan contracts, asthma history, and visits in May. Despite good statistical fit, the model showed low sensitivity and true positive rates.

Conclusion: Although statistically significant, the model does not perform well for predicting rare events such as healthcare complaints. Enhancing the model with additional variables and advanced machine learning techniques is suggested.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

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.

References

Agência Nacional de Saúde Suplementar. (2023). Caderno de Informação da Saúde Suplementar. http://www.ans.gov.br/anstabnet/cgi-bin/tabnet?dados/tabnet_rec.def

Brasil. (2000). Lei nº 9.961, de 28 de janeiro de 2000. Cria a Agência Nacional de Saúde Suplementar – ANS e dá outras providências. Diário Oficial da União, 29 jan. 2000, p. 5.

Carvalho, R. M. N., Porto, A. J. M., & Ramalho, B. A. (2018). Papel institucional dos canais de reclamação para a resolução extrajudicial de conflitos sobre planos de saúde: Uma análise comparada. Revista Brasileira de Políticas Públicas, 8(3), 369–393.

Fávero, L. P. L., & Belfiore, P. P. (2017). Manual de análise de dados: Estatística e modelagem multivariada com Excel, SPSS e Stata (p. 611–632). Elsevier.

Fernandes, R. V. C., Rule, C., Ono, T. T., & Cardoso, G. E. B. (2018). The expansion of online dispute resolution in Brazil. International Journal for Court Administration, 9(2), 20–34. https://doi.org/10.18352/ijca.255

Hosmer, D. W., & Lemeshow, S. (2000). Applied logistic regression (2nd ed.). Wiley.

Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. (2021). Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua. https://www.ibge.gov.br/estatisticas/sociais/populacao/17270-pnad-continua.html?edicao=34949&t=resultados

Medicina S/A. (2022). Hospitais melhoram a avaliação por parte dos consumidores. https://medicinasa.com.br/hospitais-avaliacao

Peixoto, L. H. R. (s.d.). Aprendizado de máquina aplicado no atendimento de reclamações de clientes [Dissertação de mestrado, Universidade de São Paulo]. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação – ICMC.

Pinheiro, E. G., & Castells, M. (1999). A sociedade em rede (Vol. 1). Paz e Terra.

Rodrigues Filho, L. C. (2017). Experiência e relacionamento organização/consumidor em mídias sociais: O que o modelo estratégico de social CRM pretende entregar e o que o usuário afirma receber no atendimento das marcas [Trabalho não publicado].

Sabry, A. A. F., Abdel Salam, W. N., Abdel Salam, M. M., Moustafa, K. S., Gaber, E. M., & Beshey, B. N. (2023). Impact of implementing five-level triage system on patients outcomes and resource utilization in the emergency department of Alexandria main university hospital. Egyptian Journal of Anaesthesia, 39(1), 546–556. https://doi.org/10.1080/11101849.2023.2234712

Sharma, M., & Chaubey, D. S. (n.d.). An empirical study of customer experience and its relationship with customer satisfaction towards the services of banking sector. Journal of Marketing & Communication, 9, 18–27.

Silva, A. D. C., Chianca, T. C. M., Pádua, D. R., Guimarães, G. L., Manzo, B. F., & Correa, A. R. (2019). Caracterização dos atendimentos de um pronto-socorro público segundo o Sistema de Triagem de Manchester. REME – Revista Mineira de Enfermagem, 23, e-1178.

Silva, A. D. C., Chianca, T. C. M., Pádua, D. R., de Lima Guimarães, G., Manzo, B. F., & dos Reis Correa, A. (2019). Caracterização dos atendimentos de um pronto-socorro público segundo o Sistema de Triagem de Manchester. REME – Revista Mineira de Enfermagem, 23(1). https://doi.org/10.5935/1415-2762.20190026