Aplicación de economía del comportamiento para mejorar la asistencia a consultas médicas

Abstract

La no asistencia a una servicio que una persona previamente reservó, o no-show, es una problemática presente en diversas industrias como las aerolíneas, hotelería, renta de autos y peluquería. Sin duda alguna, la salud no está exenta de esta problemática, con costes operacionales, económicos e incluso afectando a la salud de los pacientes. Frecuentemente se ocupan mensajes de recordatorio e incluso se ha llegado a ocupar es- trategias de sobreventa (overbooking) para disminuir el efecto de las inasistencias, pero poca literatura existe respecto del impacto que tiene el diseño de los mensajes de recordatorio sobre la conducta de los pacientes. Es por ello, que en el presente trabajo de título se detalla el proceso que ejecuta una institución médica1 para recordar y confirmar las horas médicas a sus pacientes y se estudia la literatura de economía conductual al respecto para proponer un "nudge" para disminuir la frecuencia con que los pacientes agendan una cita médica y no asisten. Con el objetivo de comprender qué es lo que motiva a un paciente a no asistir a su hora agendada, se realiza un análisis de datos con la información de consultas médicas de citas agendadas entre junio de 2020 y diciembre de 2021. Las principales componentes de este estudio son una descripción general de la muestra, presentación y definición de los KPI’s a medir, análisis en base a la creación, cancelación, confirmación y bloqueo de la cita, análisis de acuerdo a características demográficas de los pacientes, profundización en especialidades quirúrgicas y análisis del comportamiento histórico de los pacientes. Como resultado de los estudios y análisis anteriores se proponen cambios en el proceso de confirmación y un experimento de campo que consta de la evaluación aleatoria de dos nudges: Already Done y Justification Aversion. Además, estos nudges se complementan con el envío de SMS, dando paso a 6 condiciones experimentales para poder entender el impacto no tan solo de cada nudge, sino que el impacto de éste en el canal SMS. Finalmente, se realiza el análisis de datos del experimento detallándose los resultados de éste. En particular, destaca que se logró una disminución significativa del no-show así como también cambios significativos en otros KPI’s. Se finaliza la recopilación de resultados con un breve estudio de heterogeneidad del experimento amparado por los hallazgos del análisis de datos.