Modelos de previsão de não comparecimento às consultas ambulatoriais pediátricas

O não comparecimento às consultas ambulatoriais pediátricas é um problema de saúde pública frequente e relevante.

Utilizando diferentes abordagens é possível construir modelos preditivos de não comparecimento e esses modelos podem ser utilizados para orientar estratégias que visam a redução de não comparecimentos. No entanto, os modelos preditivos têm limitações e não está claro qual é o melhor método para gerá-los. Independentemente da estratégia utilizada para construir o modelo preditivo, a discriminação, medida como área sob a curva, tem teto em torno de 0,80. Isto implica que os modelos não têm uma capacidade de discriminação de 100% para o não comparecimento e, portanto, numa proporção de casos estarão errados. Este erro de classificação limita o desempenho diagnóstico de todos os modelos e, portanto, a sua aplicação em situações da vida real. Apesar de tudo isso, as limitações dos modelos preditivos são pouco exploradas.

Levando em consideração os efeitos negativos do não comparecimento, a possibilidade de gerar modelos preditivos e utilizá-los para orientar estratégias de redução do não comparecimento, propomos gerar modelos preditivos de não comparecimento para consultas ambulatoriais utilizando técnicas tradicionais de regressão logística e aprendizado de máquina, avaliar seu desempenho diagnóstico e, por fim, identificar e caracterizar a população mal classificada por modelos preditivos.