RESUMEN
Brazil has the second largest cesarean section rate in the world. Differences in rates exist between the public and private health sectors. This study used data on admissions of supplementary health plan holders aged between 10 and 49 years living in the state of São Paulo admitted between 2015 and 2021 to determine cesarean section rates and costs in the private health sector. We conducted a partial economic analysis in health from a supplementary health perspective focusing on the direct medical costs of admissions. A total of 757,307 admissions were analyzed with total costs amounting to R$7.701 billion. The cesarean section rate over the period was 80%. Rates were lowest in young women (69%) and highest in the oldest age group (86%), exceeding 67% across all groups. The rate was 71% higher than in public services. The proportion of admissions with use of the intensive care unit was higher among cesarian deliveries. The median cost of a cesarean was 15% higher than that of a normal delivery and twice as high in insurance companies than healthcare cooperatives. There is an opportunity to apply policies that are widely used in public services to the private sector with the aim of reducing cesarean rates in private services, direct costs of admission, and the cost of supplementary health plans.
O Brasil tem a segunda maior taxa de cesárea do mundo. Há diferença dessas taxas nos setores públicos e privados. Foram utilizados dados de internação de beneficiárias residentes no estado de São Paulo, internadas entre 2015 e 2021, com idades entre 10 e 49 anos, para verificar as taxas e custos das cesáreas no setor privado. Foi realizado estudo parcial de avaliação econômica em saúde na perspectiva da saúde suplementar considerando custos médicos diretos de internação. Foram analisadas 757.307 internações, com gasto total de R$ 7,701 bilhões. As taxas de cesáreas foram de 80% no período. São menores nas gestantes mais novas (69%) e maiores nas mais velhas (86%), e sempre superiores a 67%. Essa população tem taxas 71% maiores do que aquelas do SUS. Há maior proporção de internações com uso de unidade de terapia intensiva nas cesáreas. O custo mediano da cesárea é 15% maior do que o parto normal e são duas vezes maiores nas seguradoras do que nas cooperativas médicas. Há oportunidade de aplicação de políticas públicas de saúde amplamente utilizadas no Sistema Único de Saúde visando a redução das taxas, dos custos diretos da internação e dos planos de saúde.
Asunto(s)
Cesárea , Parto Obstétrico , Embarazo , Femenino , Humanos , Niño , Adolescente , Adulto Joven , Adulto , Persona de Mediana Edad , Brasil , Instituciones de Salud , Planificación en SaludRESUMEN
Resumo O Brasil tem a segunda maior taxa de cesárea do mundo. Há diferença dessas taxas nos setores públicos e privados. Foram utilizados dados de internação de beneficiárias residentes no estado de São Paulo, internadas entre 2015 e 2021, com idades entre 10 e 49 anos, para verificar as taxas e custos das cesáreas no setor privado. Foi realizado estudo parcial de avaliação econômica em saúde na perspectiva da saúde suplementar considerando custos médicos diretos de internação. Foram analisadas 757.307 internações, com gasto total de R$ 7,701 bilhões. As taxas de cesáreas foram de 80% no período. São menores nas gestantes mais novas (69%) e maiores nas mais velhas (86%), e sempre superiores a 67%. Essa população tem taxas 71% maiores do que aquelas do SUS. Há maior proporção de internações com uso de unidade de terapia intensiva nas cesáreas. O custo mediano da cesárea é 15% maior do que o parto normal e são duas vezes maiores nas seguradoras do que nas cooperativas médicas. Há oportunidade de aplicação de políticas públicas de saúde amplamente utilizadas no Sistema Único de Saúde visando a redução das taxas, dos custos diretos da internação e dos planos de saúde.
Abstract Brazil has the second largest cesarean section rate in the world. Differences in rates exist between the public and private health sectors. This study used data on admissions of supplementary health plan holders aged between 10 and 49 years living in the state of São Paulo admitted between 2015 and 2021 to determine cesarean section rates and costs in the private health sector. We conducted a partial economic analysis in health from a supplementary health perspective focusing on the direct medical costs of admissions. A total of 757,307 admissions were analyzed with total costs amounting to R$7.701 billion. The cesarean section rate over the period was 80%. Rates were lowest in young women (69%) and highest in the oldest age group (86%), exceeding 67% across all groups. The rate was 71% higher than in public services. The proportion of admissions with use of the intensive care unit was higher among cesarian deliveries. The median cost of a cesarean was 15% higher than that of a normal delivery and twice as high in insurance companies than healthcare cooperatives. There is an opportunity to apply policies that are widely used in public services to the private sector with the aim of reducing cesarean rates in private services, direct costs of admission, and the cost of supplementary health plans.
RESUMEN
Patients with post-COVID-19 syndrome benefit from health promotion programs. Their rapid identification is important for the cost-effective use of these programs. Traditional identification techniques perform poorly especially in pandemics. A descriptive observational study was carried out using 105,008 prior authorizations paid by a private health care provider with the application of an unsupervised natural language processing method by topic modeling to identify patients suspected of being infected by COVID-19. A total of 6 models were generated: 3 using the BERTopic algorithm and 3 Word2Vec models. The BERTopic model automatically creates disease groups. In the Word2Vec model, manual analysis of the first 100 cases of each topic was necessary to define the topics related to COVID-19. The BERTopic model with more than 1,000 authorizations per topic without word treatment selected more severe patients - average cost per prior authorizations paid of BRL 10,206 and total expenditure of BRL 20.3 million (5.4%) in 1,987 prior authorizations (1.9%). It had 70% accuracy compared to human analysis and 20% of cases with potential interest, all subject to analysis for inclusion in a health promotion program. It had an important loss of cases when compared to the traditional research model with structured language and identified other groups of diseases - orthopedic, mental and cancer. The BERTopic model served as an exploratory method to be used in case labeling and subsequent application in supervised models. The automatic identification of other diseases raises ethical questions about the treatment of health information by machine learning.
Os pacientes com síndrome pós-COVID-19 se beneficiam de programas de promoção de saúde e sua rápida identificação é importante para a utilização custo efetiva desses programas. Técnicas tradicionais de identificação têm fraco desempenho, especialmente em pandemias. Portanto, foi realizado um estudo observacional descritivo utilizando 105.008 autorizações prévias pagas por operadora privada de saúde com aplicação de método não supervisionado de processamento de linguagem natural por modelagem de tópicos para identificação de pacientes suspeitos de infecção por COVID-19. Foram gerados seis modelos: três utilizando o algoritmo BERTopic e três modelos Word2Vec. O modelo BERTopic cria automaticamente grupos de doenças. Já no modelo Word2Vec, para definição dos tópicos relacionados a COVID-19, foi necessária análise manual dos 100 primeiros casos de cada tópico. O modelo BERTopic com mais de 1.000 autorizações por tópico sem tratamento de palavras selecionou pacientes mais graves - custo médio por autorizações prévias pagas de BRL 10.206 e gasto total de BRL 20,3 milhões (5,4%) em 1.987 autorizações prévias (1,9%). Teve 70% de acerto comparado à análise humana e 20% de casos com potencial interesse, todos passíveis de análise para inclusão em programa de promoção à saúde. Teve perda importante de casos quando comparado ao modelo tradicional de pesquisa com linguagem estruturada e identificou outros grupos de doenças - ortopédicas, mentais e câncer. O modelo BERTopic serviu como método exploratório a ser utilizado na rotulagem de casos e posterior aplicação em modelos supervisionados. A identificação automática de outras doenças levanta questionamentos éticos sobre o tratamento de informações em saúde por aprendizado de máquina.
Los pacientes con síndrome pos-COVID-19 pueden beneficiarse de los programas de promoción de la salud. Su rápida identificación es importante para el uso efectivo de estos programas. Las técnicas de identificación tradicionales no tienen un buen desempeño, especialmente en pandemias. Se realizó un estudio observacional descriptivo, con el uso de 105.008 autorizaciones previas pagadas por un operador de salud privado mediante la aplicación de un método no supervisado de procesamiento del lenguaje natural mediante modelado temático para identificar a los pacientes sospechosos de estar infectados por COVID-19. Se generaron 6 modelos: 3 con el uso del algoritmo BERTopic y 3 modelos Word2Vec. El modelo BERTopic crea automáticamente grupos de enfermedades. En el modelo Word2Vec para definir temas relacionados con la COVID-19, fue necesario el análisis manual de los primeros 100 casos de cada tema. El modelo BERTopic con más de 1.000 autorizaciones por tema sin tratamiento de palabras seleccionó a pacientes más graves: costo promedio por autorizaciones previas pagada de BRL 10.206 y gasto total de BRL 20,3 millones (5,4%) en 1.987 autorizaciones previas (1,9%). Además, contó con el 70% de aciertos en comparación con el análisis humano y el 20% de los casos con potencial interés, todos los cuales pueden analizarse para su inclusión en un programa de promoción de la salud. Hubo una pérdida significativa de casos en comparación con el modelo tradicional de investigación con lenguaje estructurado y se identificó otros grupos de enfermedades: ortopédicas, mentales y cáncer. El modelo BERTopic sirvió como un método exploratorio para ser utilizado en el etiquetado de casos y su posterior aplicación en modelos supervisados. La identificación automática de otras enfermedades plantea preguntas éticas sobre el tratamiento de la información de salud mediante el aprendizaje de máquina.
Asunto(s)
COVID-19 , Humanos , Procesamiento de Lenguaje Natural , Síndrome Post Agudo de COVID-19 , Brasil/epidemiología , Aprendizaje AutomáticoRESUMEN
Os pacientes com síndrome pós-COVID-19 se beneficiam de programas de promoção de saúde e sua rápida identificação é importante para a utilização custo efetiva desses programas. Técnicas tradicionais de identificação têm fraco desempenho, especialmente em pandemias. Portanto, foi realizado um estudo observacional descritivo utilizando 105.008 autorizações prévias pagas por operadora privada de saúde com aplicação de método não supervisionado de processamento de linguagem natural por modelagem de tópicos para identificação de pacientes suspeitos de infecção por COVID-19. Foram gerados seis modelos: três utilizando o algoritmo BERTopic e três modelos Word2Vec. O modelo BERTopic cria automaticamente grupos de doenças. Já no modelo Word2Vec, para definição dos tópicos relacionados a COVID-19, foi necessária análise manual dos 100 primeiros casos de cada tópico. O modelo BERTopic com mais de 1.000 autorizações por tópico sem tratamento de palavras selecionou pacientes mais graves - custo médio por autorizações prévias pagas de BRL 10.206 e gasto total de BRL 20,3 milhões (5,4%) em 1.987 autorizações prévias (1,9%). Teve 70% de acerto comparado à análise humana e 20% de casos com potencial interesse, todos passíveis de análise para inclusão em programa de promoção à saúde. Teve perda importante de casos quando comparado ao modelo tradicional de pesquisa com linguagem estruturada e identificou outros grupos de doenças - ortopédicas, mentais e câncer. O modelo BERTopic serviu como método exploratório a ser utilizado na rotulagem de casos e posterior aplicação em modelos supervisionados. A identificação automática de outras doenças levanta questionamentos éticos sobre o tratamento de informações em saúde por aprendizado de máquina.
Los pacientes con síndrome pos-COVID-19 pueden beneficiarse de los programas de promoción de la salud. Su rápida identificación es importante para el uso efectivo de estos programas. Las técnicas de identificación tradicionales no tienen un buen desempeño, especialmente en pandemias. Se realizó un estudio observacional descriptivo, con el uso de 105.008 autorizaciones previas pagadas por un operador de salud privado mediante la aplicación de un método no supervisado de procesamiento del lenguaje natural mediante modelado temático para identificar a los pacientes sospechosos de estar infectados por COVID-19. Se generaron 6 modelos: 3 con el uso del algoritmo BERTopic y 3 modelos Word2Vec. El modelo BERTopic crea automáticamente grupos de enfermedades. En el modelo Word2Vec para definir temas relacionados con la COVID-19, fue necesario el análisis manual de los primeros 100 casos de cada tema. El modelo BERTopic con más de 1.000 autorizaciones por tema sin tratamiento de palabras seleccionó a pacientes más graves: costo promedio por autorizaciones previas pagada de BRL 10.206 y gasto total de BRL 20,3 millones (5,4%) en 1.987 autorizaciones previas (1,9%). Además, contó con el 70% de aciertos en comparación con el análisis humano y el 20% de los casos con potencial interés, todos los cuales pueden analizarse para su inclusión en un programa de promoción de la salud. Hubo una pérdida significativa de casos en comparación con el modelo tradicional de investigación con lenguaje estructurado y se identificó otros grupos de enfermedades: ortopédicas, mentales y cáncer. El modelo BERTopic sirvió como un método exploratorio para ser utilizado en el etiquetado de casos y su posterior aplicación en modelos supervisados. La identificación automática de otras enfermedades plantea preguntas éticas sobre el tratamiento de la información de salud mediante el aprendizaje de máquina.
Patients with post-COVID-19 syndrome benefit from health promotion programs. Their rapid identification is important for the cost-effective use of these programs. Traditional identification techniques perform poorly especially in pandemics. A descriptive observational study was carried out using 105,008 prior authorizations paid by a private health care provider with the application of an unsupervised natural language processing method by topic modeling to identify patients suspected of being infected by COVID-19. A total of 6 models were generated: 3 using the BERTopic algorithm and 3 Word2Vec models. The BERTopic model automatically creates disease groups. In the Word2Vec model, manual analysis of the first 100 cases of each topic was necessary to define the topics related to COVID-19. The BERTopic model with more than 1,000 authorizations per topic without word treatment selected more severe patients - average cost per prior authorizations paid of BRL 10,206 and total expenditure of BRL 20.3 million (5.4%) in 1,987 prior authorizations (1.9%). It had 70% accuracy compared to human analysis and 20% of cases with potential interest, all subject to analysis for inclusion in a health promotion program. It had an important loss of cases when compared to the traditional research model with structured language and identified other groups of diseases - orthopedic, mental and cancer. The BERTopic model served as an exploratory method to be used in case labeling and subsequent application in supervised models. The automatic identification of other diseases raises ethical questions about the treatment of health information by machine learning.
