Aplicación del modelo de regresión ordinal para determinar los factores que influyen en el nivel de satisfacción de los pacientes asegurados sobre la atención recibida por consulta externa en las instituciones de salud del Perú, INEI-SUSALUD - 2015 - Silva Noriega, Milady Lakira (2021)
En la presente investigación se propone realizar el análisis de los datos de SUSALUD mediante un modelo de regresión logística ordinal con dos opciones de SPSS 24, el módulo de modelos lineales generalizados y métodos de regresión no lineal, la construcción se hace con fines de explicación para cuantificar la influencia de cada factor o variable estadísticamente significativa sobre las categorías de la variable respuesta satisfacción del paciente en la atención recibida por consulta externa. La muestra está compuesta por más de 13 mil observaciones que se encuentran en la data de INEI, esta es una encuesta que se realiza con el fin de conocer el estado actual de los servicios de salud que ofrece el estado peruano y conocer la percepción del paciente. La investigación es de tipo descriptiva, correlacional y explicativa, de diseño no experimental y de enfoque aplicado - cuantitativo. Se utiliza una técnica estadística de regresión y se somete a contraste sus principales supuestos con inferencia estadística. En el resultado de bondad de ajuste del modelo se ha obtenido un valor chi cuadrado por el método de máxima verosimilitud, que es igual a 767.560, con una significancia asintótica (P-value=0.00), por lo tanto, la prueba es estadísticamente significativa a un nivel del 5%, es decir, se comprueba que se puede utilizar covariables en el modelo propuesto. Por lo tanto, el modelo con las variables explicativas seleccionadas e incluidas mejoran el ajuste de los datos de forma significativa respecto al modelo con sólo la constante. Debido a que, con la prueba más importante del modelo, sobre los efectos proporcionales de las pendientes de la ecuación, se determina que los efectos son iguales o producen el mismo cambio en las categorías de la variable respuesta para cada variable de ubicación (independientes), entonces, el modelo sería una técnica de regresión adecuada para el análisis de la variable de interés. Si consideramos el nivel de significancia al 5%, se puede considerar la inclusión de hasta 5 variables explicativas en la propuesta del modelo de regresión ordinal, se puede considerar las siguientes variables, las cuales son: cantidad de dinero gastado en la consulta (C1P23), tiempo trascurrido en la consulta (C1P14), reservación de una cita para la consulta (C1P5), tipo de institución prestadora de servicio y índice de quintil de riqueza (Nivel Socioeconómico). Los valores de los coeficientes para las variables que resultaron ser significativas e influyen de forma positiva o negativa sobre las categorías de la satisfacción de los pacientes fueron, tiempo transcurrido en la consulta con el especialista médico (min) 0.026 {I.C. 95% [0.019 – 0.034]}, cantidad de dinero gastado en la consulta (soles) -0.010 {I.C. 95% [-0.012 – -0.007]}, tener reservación de una cita médica (Sí/No) 0.098 {I.C. 95% [0.014 – 0.182]}. Para la diferencia entre los establecimientos de salud y su relación en la percepción de satisfacción, siempre existe menor probabilidad de estar mayor satisfecho en cualquier otra entidad de salud respecto a la categoría de clínicas privadas, se tiene: al Minsa (-0.657) I.C. 95% [-0.890 – -0.424], EsSalud (-1.057) I.C. 95% [-1.290 – -0.825], Fuerzas Armadas y Policiales (-0.433) I.C. 95% [-0.713 – -0.154] y en el caso de los indicadores socioeconómicos por quintiles de riqueza, se observa menor probabilidad de obtener mayor satisfacción en niveles inferiores respecto al nivel más alto de riqueza, los resultados fueron: IndRiq_1 (-0.189) I.C. 95% [-0.324 – -0.055], IndRiq_2 (-0.166) I.C. 95% [-0.288 – -0.044], IndRiq_3 (-0.131) I.C. 95% [-0.246 – -0.016], IndRiq_4 (-0.234) I.C. 95% [-0.344 – -0.123].