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Construcción, comparación y selección de un modelo predictivo para la estimación de la prima pura de riesgo del Plan de Beneficios en Salud de una cohorte oncológica.

El aseguramiento en salud en Colombia hoy, (bajo el Plan de Beneficios en Salud, PBS), se caracteriza por distribuciones de severidad con gran sesgo a la derecha, esto implica que aquellos pocos pacientes que se encuentran significativamente distante de la media, moda y mediana en la distribución de severidad, son los responsables de una proporción muy significativa del costo total de atención. Esto genera una preocupación importante para las instituciones prestadoras de servicios de salud (IPS), a la hora de incursionar en modelos de riesgo compartido en la contratación con las Entidades Aseguradoras del Plan de Beneficios, EAPB. El presente trabajo se enfoca en la comparación de modelos GLM, GAM y MARS para determinar, a través de gráficos de levantamiento, cual es el modelo que logra una mejor tarificación; logrando distribuir el riesgo con base en las variables predictoras identificadas. Aunque la diferencia en el desempeño de los modelos GAM y GLM sin truncamiento y que incluyen otras variables además de las patologías trazadora es poca, se concluye que los GAM tienen un mejor desempeño.