Modelli di previsione della mancata partecipazione agli appuntamenti ambulatoriali pediatrici

La mancata partecipazione alle visite ambulatoriali pediatriche è un problema frequente e rilevante di sanità pubblica.

Utilizzando diversi approcci è possibile costruire modelli predittivi delle assenze e tali modelli possono essere utilizzati per guidare strategie volte a ridurre le mancate presentazioni. Tuttavia, i modelli predittivi presentano dei limiti e non è chiaro quale sia il metodo migliore per generarli. Indipendentemente dalla strategia utilizzata per costruire il modello predittivo, la discriminazione, misurata come area sotto la curva, ha un tetto intorno a 0,80. Ciò implica che le modelle non hanno una capacità discriminativa del 100% in caso di mancata presentazione e quindi, in una parte dei casi, si sbaglieranno. Questo errore di classificazione limita le prestazioni diagnostiche di tutti i modelli e, quindi, la loro applicazione in situazioni di vita reale. Nonostante tutto ciò, i limiti dei modelli predittivi sono poco esplorati.

Tenendo conto degli effetti negativi delle assenze, della possibilità di generare modelli predittivi e di utilizzarli per guidare strategie per ridurre le assenze, proponiamo di generare modelli predittivi delle assenze per gli appuntamenti ambulatoriali utilizzando tecniche di regressione logistica tradizionale e apprendimento automatico, valutare la loro prestazione diagnostica e, infine, identificare e caratterizzare la popolazione erroneamente classificata dai modelli predittivi.