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/as

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

Palabras clave:

Quejas de Pacientes, Urgencias Médicas, Modelado Predictivo, Salud Suplementaria, Regresión Logística con Inflación de Ceros

Resumen

Objetivo: Evaluar si el tiempo de espera y otras variables asociadas al perfil del paciente y del servicio aumentan la probabilidad de quejas en unidades de atención de urgencias de una operadora de salud suplementaria.

Método: Se aplicó un modelo de regresión logística binaria con inflación de ceros a una base de datos con más de 600 mil registros. Se consideraron variables sociodemográficas, asistenciales y contextuales. La validación del modelo incluyó curva ROC, AUC, coeficiente de Gini y comparación con modelos de árbol de decisión y random forest.

Resultados: Factores de riesgo fueron: tiempo puerta-médico, retorno en 48h, alta por evasión y diagnósticos del Capítulo XX del CID. Los factores protectores incluyeron: contrato individual, historial de asma y atenciones en el mes de mayo. El modelo mostró buen ajuste estadístico, pero baja sensibilidad y tasa de verdaderos positivos.

Conclusión: Aunque estadísticamente significativo, el modelo no presenta un buen rendimiento para predecir eventos raros como quejas en salud. Se recomienda incluir nuevas variables y técnicas avanzadas de aprendizaje automático.

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Biografía del autor/a

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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