Aplicação da análise multivariada na identificação de fatores que influenciam no custo de um plano de saúde

Abstract

Resumo: O custo com saúde representa uma parcela significativa dos gastos gerais de várias empresas. Embora maioria das empresas ofereçam um plano de benefícios, muitas vezes o uso inadequado contribui para o aumento dos custos das empresas. O presente trabalho tem como objetivo a identificação das variáveis que mais influenciam no alto custo de um plano de saúde privado. Metodologia: A presente pesquisa envolve um plano de saúde composto por 5008 usuários,contendo inicialmente 20 variáveis. A análise utilizada envolve o método multivariado conhecido como Análise de Componentes principais (ACP) e a Análise de Regressão Múltipla (ARM). Resultados: Usando a metodologia das componentes principais obtém uma redução da dimensionalidade dos dados, com isso, somente aquelas que influenciam expressivamente o conjunto de dados são preservados. Tão importante afirmação que na análise da correlação variáveis originais versus componentes principais, destacam-se as (07) sete primeiras componentes representando 71% de todas as informações iniciais, evidenciando entre 20 variáveis as que contribuem no aumento do custo do plano de saúde. O ajuste do modelo de regressão linear múltipla aconteceu a partir do uso dos escores das componentes principais (ACP), que verificou que essas (07) sete variáveis estão significativamente relacionadas com o alto custo anual do plano de saúde, com uma representação de 60% entre todas as variáveis. Considerações finais: Pode a empresa estudada ter uma previsão de quanto cada titular do plano de saúde custa anualmente para a empresa, através de suas informações e de seus dependentes, permitindo a mesma proporcionar políticas de intervenção junto a esses em relação ao alto custo do plano de saúde e seu aumento.

Abstract: The cost of healthcare represents a significant portion of overall costs for many companies. While most companies offer a benefit plan, often misuse contributes to increased business costs. This study aims to identify the variables that most influence the high cost of a private health plan. Methodology: This research involves a health plan consisting of 5,008 users, initially containing 20 variables. The analysis used involves the multivariate method known as principal component analysis (PCA) and Multiple Regression Analysis (MRA). Results: Using the method of principal components obtained a reduction of dimensionality and, thus, only those that significantly influence the data set are preserved. As important affirmation that the original variables correlation analysis versus principal components stand out (07) the first seven principal components representing 71% of all variables, showing among the 20 variables that contribute to the rising cost of health insurance. The model fit multiple regression occurred from the use of scores of principal components (PCA), which verified that these (07) seven variables are significantly related to the high annual cost of health insurance, with a representation of 60% between all variables. Conclusion: Can the company studied has a preview of how each holder of the health plan costs for the company, through its information and their dependents, enabling it to provide policy intervention with respect to those in high-cost plan health and its increase.