Rev. baiana saúde pública; 38 (4), 2014
Publication year: 2014
Objetivo:
Conhecer os principais fatores que influenciam na avaliação dos serviços odontológicos ofertados a pacientes oncológicos pediátricos e fornecer aos gestores um meio de apoio às decisões que proporcione melhorias na qualidade do atendimento. Material e métodos:
A amostra foi composta por 35 pacientes na faixa etária de 3 a 19 anos, sendo os dados coletados por meio de entrevista semiestruturada com os pacientes ou cuidadores. Para a implementação do modelo de decisão baseado em árvore de decisão, utilizou-se a ferramenta de software Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA20), versão 3.7.8. Resultados:
A variável principal para uma percepção ruim do atendimento foi a ?dificuldade em ter acesso ao serviço odontológico?. Considerando os que não tiveram dificuldade, o ?local do atendimento odontológico? (público, privado ou no próprio hospital) se mostrou determinante para uma boa percepção. Considerações finais:
A dificuldade em ter acesso ao atendimento odontológico levou a uma avaliação ruim do serviço, enquanto entre os pacientes que não experienciaram esta dificuldade o local do atendimento proporcionou diferentes percepções, dependendo elas de outras variáveis. Portanto, a árvore de decisão se constitui em um modelo de apoio à decisão que possibilita a redução da subjetividade do gestor nas decisões, maximizando a probabilidade de acerto.
Objetivo:
Conocer los principales factores que influyen en la evaluación de los servicios dentales que se ofrecen a los pacientes de oncología pediátrica y proporcionar a los directores herramientas de apoyo a la decisión con el objetivo de mejorar la calidad de la atención. Métodos:
La muestra estuvo constituida por 35 pacientes cuyas edades estaban entre 2 a 19 años, y los datos recogidos a través de entrevistas semi-estructuradas con los pacientes o cuidadores. Para poner en práctica la decisión basada en el modelo de árbol de decisión se utilizó la herramienta de software Waikato Medio Ambiente para el Análisis del Conocimiento (WEKA20), versión 3.7.8. Resultados:
La variable principal de una mala percepción del servicio fue la ?dificultad de acceso a la atención dental?. Teniendo en cuenta ninguna dificultad, el ?cuidado dental local? (público, privado o en el hospital) resultó decisiva para una buena percepción. Consideraciones finales:
La dificultad en el acceso a la atención dental condujo a una mala evaluación del servicio, mientras que entre los pacientes que no experimentaron esta dificultad, el local donde fue efectuado la atención proporciono percepciones diferentes, dependiendo de otras variables. Por lo tanto, el árbol de decisión constituye un modelo de apoyo a la decisión que permite la reducción de la subjetividad del gerente en las decisiones, maximizando las posibilidades de éxito.
Objective:
Assess the main factors that influence the evaluation of dental services offered to pediatric oncology patients and provide managers with means for supporting their decisions in order to improve the quality of health care offered. Material and Methods:
It was considered a sample composed of 35 patients aged 2?19 in which was collected a set of data through semi-structured interviews with these patients or their caregivers. A decision model based on decision tree was implemented in Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA20) software tool, version 3.7.8. Results:
Takingthe obtained decision model in consideration, the main variable or factor that has been influenced a bad perception of the service from patients was the ?difficulty in accessing the dental care service?. Within those that have accessed the dental care service, the variable ?local dental care (public, private or on the hospital)? has been shown to be decisive for a good perception. Conclusions:
The main result of this work was that bad evaluation of health care service offered is caused mainly by due difficulties in accessing the service itself. Beside it, when the patients have access to the service, the service place has provided different user perceptions depending on other variables. As a result, the obtained decision-tree based decision model allows managers to reduce subjectivity in their decisions while maximizing the chances of success of their decisions.