Programa de prevención

PROBLEMA GERENCIAL: Los cupos del programa de gestión del riesgo y medicina preventiva se asignan sin priorización (por demanda espontánea o campañas masivas). En consecuencia, los afiliados con mayor carga de riesgo no son los que reciben primero la intervención.

Este informe utiliza una base de datos que contiene la información de adultos encuestados por teléfono, sobre conductas de riesgo, enfermedad crónica y acceso a servicios, con 401.958 registros y 279 variables en la versión oficial del CDC de 2020, que pertenece al Sistema de Vigilancia de Factores de Riesgo Conductuales (BRFSS)

¿Cómo se acumulan los factores de riesgo modificables (tabaquismo, sedentarismo, obesidad y sueño insuficiente) y las barreras económicas de acceso según el ingreso y la edad, y cómo se relacionan con la mala salud autopercibida y la enfermedad coronaria en adultos de EE. UU.?

El análisis exploratorio de datos (EDA) constituye la primera etapa del proceso analítico y tiene como propósito conocer la estructura, calidad y comportamiento general de la información antes de realizar análisis estadísticos de mayor complejidad. En este informe se utiliza una base de datos obtenida por encuesta de vigilancia de factores de riesgo en población adulta de EE.UU, que contiene aproximadamente 401.958 registros y 279 variables en la versión oficial de 2020, y pertenece al Sistema de Vigilancia de Factores de Riesgo Conductuales (BRFSS), de donde se conservan solo un subconjunto de 19 variables como propósito de análisis del informe.

El análisis exploratorio de datos (EDA) constituye la primera etapa del proceso analítico y tiene como propósito conocer la estructura, calidad y comportamiento general de la información antes de realizar análisis estadísticos de mayor complejidad. En este informe se utiliza una base de indicadores de lesiones, violencia y seguridad vial correspondiente a Japón, proveniente del repositorio de indicadores de salud de la Organización Mundial de la Salud (OMS) y descargada mediante Kaggle. La preparación comprende la instalación y activación de los paquetes requeridos, la importación de la base de datos, la revisión de su estructura y la identificación de variables relevantes para el análisis

¿En qué medida variables individuales (edad, IMC, número de hijos), comportamentales (tabaquismo) y demográficas (sexo, región) afectan de forma multiplicativa los costos médicos (charges), y qué tan capaz es un modelo log–lineal para explicar y predecir dichas variaciones?

¿Qué factores explican de forma significativa y multiplicativa las diferencias en charges y cómo un modelo multiplicativo puede mejorar la interpretación predictiva de los costos médicos?