Identificación de niños en riesgo de faltar ateleconsultas: desarrollo de un modelo predictivodurante la pandemia por COVID-19

Introducción.Si bien el uso de la teleconsulta creció en forma exponencial desde la pandemia por COVID-19, el ausentismo a teleconsultas es un tema poco estudiado.Nos propusimos desarrollar y validar un modelo predictivo para identificar a pacientes con alto riesgo de faltar a teleconsultas.Métodos.Cohorte retrospectiva.Incluimos teleconsultas desde 01/08/2020 al 31/03/2021.Incluimos como predictores las características clínicas de los pacientes, el historial de faltas, las características del turno, los determinantes sociales de la salud y las condiciones climáticas.Desarrollamos un modelo predictivo utilizando regresión logística multivariada de efectos mixtos.Resultados.Incluimos 3339 turnos de teleconsulta, tasa de ausentismo del 11,35 % (IC95% 10,3-12,5).Dentro de los factores de riesgo de ausentismo, encontramos que la cobertura de salud pública (OR 2,2) y tener otros turnos el mismo día (OR 3,2) aumentaron la probabilidad de ausentismo.Por otro lado, tener una condición crónica (OR 0,5) y la cantidad de turnos previos solicitados (OR 0,7) se comportaron como factores protectores.El modelo predictivo final incluyó 19 variables y 4 interacciones, con un área bajo la curva ROC de 0,72 (IC95% 0,7-0,8) y una pendiente de calibración de 0,78 (IC95% 0,6-0,9), indicando un ligero sobreajuste. Conclusión.En este estudio desarrollamos y validamos un modelo predictivo con capacidad para identificar a niños con alto riesgo de faltar a una teleconsulta.Este modelo es útil para guiar estrategias destinadas a disminuir el ausentismo a teleconsultas.