Método de cálculo de reajuste por variação de custos para contratos de planos de saúde suplementar a partir da teoria credibidade

Autores/as

  • Monize Marques de Oliveira Dias Bacharela em Ciências Atuariais pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul https://orcid.org/0000-0002-8414-5463
  • Leonardo Baltazar Doutorando em Saúde pela UFRGS e pós-graduando em Liderança Estratégica de Negócios e Pessoas pela ESPM. Consultor Atuarial na área de Gestão de Riscos e Compliance da Unimed Vale do Sinos e de Professor na Escola de Negócios da PUCRS. https://orcid.org/0000-0003-4346-8255
  • José Antônio Lumertz Responsável pela assessoria atuarial da Unimed Federação RS, professor de Ciências Atuariais da UFRGS. https://orcid.org/0000-0002-1259-7196

DOI:

https://doi.org/10.23925/2446-9513.2021v8i2p87-110

Palabras clave:

Predição de Custos, Reajustes, Teoria da Credibilidade, Saúde Suplementar, Ciências Atuariais

Resumen

A estimação do percentual de reajuste por variação de custos em contratos de planos de saúde ainda é um processo subjetivo no meio atuarial. A análise do índice de sinistralidade, normalmente utilizada como ferramenta nesse processo, pode resultar em um reajuste viesado, dada a assimetria na distribuição probabilística dos dados de custo assistencial desse setor. Dessa forma, este estudo objetivou desenvolver um método de cálculo para o percentual de reajuste a partir da Teoria de Credibilidade. Para isso, foram utilizados dados de uma operadora de saúde de grande porte. Concluiu-se que a sinistralidade média por contrato seria de 73%, que é menor do que a sinistralidade observada, permitindo inferir que o método proposto se demonstrou adequado, pois, além de ser coerente, apresentando embasamento estatístico e atuarial, possibilitou um cálculo satisfatório do reajuste, contribuindo tanto para a comunidade acadêmica, quanto para o setor de saúde suplementar, considerando que este estudo pode ser base para o cálculo do reajuste que as operadoras aplicam em seus contratos. Como limitações, o estudo utilizou uma base de dados históricos referente a 12 meses, o que pode impactar na eficiência do modelo estatístico de predição em virtude dos cenários de alta variabilidade e imprevisibilidade.

Citas

AGÊNCIA NACIONAL DE SAÚDE SUPLEMENTAR. Reajuste de mensalidade: Conceitos básicos, reajuste por variação de custos, reajuste por mudança de faixa etária. 2. ed. Rio de Janeiro: ANS, 2005. p. 14. https://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/guia_reajuste_mensalidade.pdf

AGÊNCIA NACIONAL DE SAÚDE SUPLEMENTAR. Nota Técnica Nº 2013/2017/GEFAP/GGREP/DIRAD-DIPRO/DIPRO. Brasília: ANS, 2017. https://www.gov.br/ans/pt-br/arquivos/acesso-a-informacao/participacao-da-sociedade/httpansweb-producao-administrator9c990ba54f978eb173ed9241dfce1a20/10/ap10_nt2013_propostas_reajustes_planos_coletivos.pdf

AGÊNCIA NACIONAL DE SAÚDE SUPLEMENTAR. Resolução de Diretoria Colegiada nº28. Rio de Janeiro, 2000. http://www.ans.gov.br/component/legislacao/?view=legislacao&task=TextoLei&format=raw&id=Mzg3

AGÊNCIA NACIONAL DE SAÚDE SUPLEMENTAR. Resolução Normativa nº 63. Rio de Janeiro, 2003. https://www.ans.gov.br/component/legislacao/?view=legislacao&task=TextoLei&format=raw&id=NzQ4

AGÊNCIA NACIONAL DE SAÚDE SUPLEMENTAR. Resolução Normativa nº 309. Rio de Janeiro, 2012. https://www.ans.gov.br/component/legislacao/?view=legislacao&task=TextoLei&format=raw

&id=MjI4Mg==

AGÊNCIA NACIONAL DE SAÚDE SUPLEMENTAR. Resolução Normativa nº 441. Rio de Janeiro, 2018. https://www.ans.gov.br/component/legislacao/?view=legislacao&task=TextoLei&format=raw&id=MzY2Mg==

AKAIKE, H. A new look at the statistical model identification. IEEE Transactions on Automatic Control, v.19, n.6, 1974. 10.1109/TAC.1974.1100705

ANDERSEN, R. Modern methodsforrobustregression. Los Angeles: Sage Publications, 2008. https://dx.doi.org/10.4135/9781412985109

ARAÚJO, A.; SILVA, J. Análise de tendência da sinistralidade e impacto na diminuição do número de operadoras de saúde suplementar no Brasil. Ciência & Saúde Coletiva, v.23, n.8, ago., 2018. https://www.scielo.br/j/csc/a/zmVZr3B95wgTph7zcBJMSCc/?lang=pt

BERTSIMAS, D., BJARNADÓTTIR, M., KANE, M., KRYDER, J., PANDEY, R., VEMPALA, S., WANG, G. Algorithmic Prediction of Health-Care Costs. Operations Research, 56(6), 1382–1392. 2008. https://doi.org/10.1287/opre.1080.0619

BRASIL. Lei Nº 9.656. Brasília, DF, junho de 1998. http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/leis/l9656.htm

COX, D.; HINKLEY, D. Theoretical statistics. London: Chapman and Hall, 1974, 511 p.

DEAN, C. G. An introduction to credibility theory. New York: Casualty Actuarial Society, 1995. https://www.casact.org/sites/default/files/database/forum_97wforum_97wf055.pdf

DEB, P.; NORTON, E. C. Modeling Health Care Expenditures and Use. Annual Review of Public Health, v.39, n.1. 2018. https://www.annualreviews.org/doi/pdf/10.1146/annurevpublhealth-040617-013517

DUAN, N.; MANNING, W.; MORRIS, C.; NEWHOUSE, J. A Comparison of Alternative Models for the Demand for Medical Care. Journal of Business & Economic Statistics, v.1, n.2, 1983. https://doi.org/10.2307/1391852

DUNCAN, I. Healthcare risk adjustment and predictive modeling. 2 ed. New Hartford, Conn: ACTEX Publications, 2018. https://www.actexmadriver.com/samples/HealthcareRisk2nd%20Ed_SAMPLE_4-26-18.pdf

FERREIRA, P. P. Precificação: credibilidade, risco no seguro e aplicações diversas. Rio de Janeiro: Funenseg, 2007. https://www.ens.edu.br/arquivos/estudos_funenseg_14_2.pdf

FUHRER, C. S. A practical approach to assigning credibility for group medical insurance pricing. EUA: Society of Actuaries. 2015. https://www.soa.org/globalassets/assets/Files/Research/research-2015-practical-approachassigning-credibility-group-medical.pdf

FUHRER, C. S. Credibility theory. Record of society of actuaries. v. 19, n. 1B, 1993. https://www.soa.org/globalassets/assets/library/proceedings/record-of-the-society-ofactuaries/1990-99/1993/january/RSA93V19N1B21.PDF

GERHARDT, T.; SILVEIRA, D. Métodos de pesquisa. 1 ed. Porto Alegre: Editora da UFRGS, 2009. p. 33.

GIL, A. Como elaborar projetos de pesquisa. 6. ed. São Paulo: Atlas, 2018.

INSPER. A cadeia de saúde suplementar no Brasil: Avaliação de falhas de mercado e propostas de políticas. São Paulo: Centro de Estudos em Negócios – INSPER, 2016. https://www.insper.edu.br/wp-content/uploads/2018/09/estudo-cadeia-de-saude-suplementarBrasil.pdf

KAAS, R.; GOOVAERTS, M.; DHAENE, J.; DENUIT; M. Modern actuarial risk theory: using R. Berlin: Springer-Verlag, 2009. https://faculty.ksu.edu.sa/sites/default/files/modern_acturial_risk_theory.pdf

KROESE, D.; CHAN, J. Statistical modeling and computation. New York, NY: Springer, 2014.

LONGLEY-COOK, L. H. An introduction to credibility theory. New York: Casualty Actuarial Society - Business & Economics, v. 88, 1962. https://doi.org/10.1017/S0020268100015092

MAIA, A. G. Econometria: conceitos e aplicações. Campinas: UNICAMP, 2013.

MALEHI, A. S., POURMOTAHARI, F.; ANGALI, K. A. Statistical models for the analysis of skewed healthcare cost data: a simulation study. Health Economics Review, v.5: 11, 2015. DOI 10.1186/s13561-015-0045-7

MANO, C.M.C.A.B. Melhoria da qualidade na tarifação de seguros: uso de modelos de credibilidade. Caderno de Seguros, v.2, n.2, Rio de Janeiro, 1997. http://docvirt.com/docreader.net/DocReader.aspx?bib=bib_digital&pagfis=3793

MORET, B. Towards a discipline of experimental algorithmics. In GOLDWASSER, M.; JOHNSON, D.; MCGEOCH, C. Data Structures, Near Neighbor Searches, and Methodology: Fifth and Sixth DIMACS Implementation Challenges, v. 59, p. 197–213. AMS Press, 2002.

MYERS R. H.; MONTGOMERY, D. C. A. Tutorial on Generalized Linear Models. Journal of Quality Technology, v.29, n.3, 1997.

NELDER, J. A.; WEDDERBURN, R. Generalized Linear Models. Journal of the Royal Statistical Society, v.135, n.3, 1972. http://www.jstor.org/stable/2344614

OSBORNE, J. W.; WATERS, E. Four assumptions of multiple regression that researchers should always test. Practical Assessment, Research & Evaluation, v.8, n.2, 2002. https://doi.org/10.7275/r222-hv23

RATNER, B. Variable selection methods in regression: Ignorable problem, outing notable solution. Journal of Targeting, Measurement and Analysis for Marketing, v. 18, n.1, 2010. https://link.springer.com/article/10.1057/jt.2009.26

REIS, A. D. E. Teoria da Credibilidade: uma síntese. Dissertação (Mestrado em Métodos Matemáticos) – Instituto Superior de Economia. Universidade Técnica de Lisboa, Lisboa, 1987. http://hdl.handle.net/10400.5/3635

PIETROBON, L.; LENISE. M.; CAETANO, J. Saúde suplementar no Brasil: o papel da Agência Nacional de Saúde Suplementar na regulação do setor. Physis: Revista de Saúde Coletiva, v. 18, n. 4, 2008. https://doi.org/10.1590/S0103-73312008000400009

SILVA, B. C. Aplicação do modelo de credibilidade de Bühlmann-Straub em uma operadora de saúde suplementar, para previsão de gastos no ano de 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciências Atuariais) – Universidade Federal de Alfenas, Varginha, 2017. https://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/view/1014

Publicado

2021-12-31

Cómo citar

Dias, M. M. de O., Baltazar, L., & Lumertz, J. A. (2021). Método de cálculo de reajuste por variação de custos para contratos de planos de saúde suplementar a partir da teoria credibidade. Redeca, Revista Eletrônica Do Departamento De Ciências Contábeis &Amp; Departamento De Atuária E Métodos Quantitativos, 8(2), 87–110. https://doi.org/10.23925/2446-9513.2021v8i2p87-110

Número

Sección

Artigos