Comportamiento del paciente de la clínica dental. Modelo basado en la percepción de la calidad del servicio y fidelización del paciente

Esta tesis doctoral propone un modelo de comportamiento del paciente de la clínica dental, basado en la percepción de la calidad del servicio (SERVQUAL), la fidelización del paciente, acciones de Marketing Relacional y aspectos socioeconómicos relevantes, de los pacientes de clínicas dentales. En particular, el estudio de campo se lleva a cabo en el ámbito geográfico de la Comunidad de Madrid, España, durante los años 2012 y 2013. La primera parte del proceso de elaboración del modelo está basada en la recolección de datos. Para ello, se realizaron cinco entrevistas a expertos dentistas y se aplicaron dos tipos encuestas diferentes: una para el universo formado por el conjunto de los pacientes de las clínicas dentales y la otra para el universo formado el conjunto de los dentistas de las clínicas dentales de la Comunidad de Madrid. Se obtuvo muestras de: 200 encuestas de pacientes y 220 encuestas de dentistas activos colegiados en el Ilustre Colegio Oficial de Odontólogos y Estomatólogos de la I Región Madrid. En la segunda parte de la elaboración del modelo, se realizó el análisis de los datos, la inducción y síntesis del modelo propuesto. Se utilizó la metodología de modelos gráficos probabilísticos, específicamente, una Red Bayesiana, donde se integraron variables (nodos) y sus dependencias estadísticas causales (arcos dirigidos), que representan el conocimiento obtenido de los datos recopilados en las encuestas y el conocimiento derivado de investigaciones precedentes en el área. Se obtuvo una Red Bayesiana compuesta por 6 nodos principales, de los cuales dos de ellos son nodos de observación directa: “Revisit Intention” y “SERVQUAL”, y los otros cuatro nodos restantes son submodelos (agrupaciones de variables), estos son respectivamente: “Attitudinal”, “Disease Information”, “Socioeconomical” y “Services”. Entre las conclusiones principales derivadas del uso del modelo, como herramientas de inferencia y los análisis de las entrevistas realizadas se obtiene que: (i) las variables del nodo “Attitudinal” (submodelo), son las más sensibles y significativas. Al realizarse imputaciones particulares en las variables que conforman el nodo “Attitudinal” (“RelationalMk”, “Satisfaction”, “Recommendation” y “Friendship”) se obtienen altas probabilidades a posteriori en la fidelidad del paciente de la clínica dental, medida por su intención de revisita. (ii) En el nodo “Disease Information” (submodelo) se destaca la relación de dependencia causal cuando se imputa la variable “Perception of disease” en “SERVQUAL”, demostrando que la percepción de la gravedad del paciente condiciona significativamente la percepción de la calidad del servicio del paciente. Como ejemplo destacado, si se realiza una imputación en la variable “Clinic_Type” se obtienen altas probabilidades a posteriori de las variables “SERVQUAL” y “Revisit Intention”, lo que evidencia, que el tipo de clínica dental influye significativamente en la percepción de la calidad del servicio y en la fidelidad del paciente (intención de revisita). (iii) En el nodo “Socioeconomical” (submodelo) la variable “Sex” resultó no ser significativa cuando se le imputaban diferentes valores, por el contrario, la variable “Age” e “Income” mostraban altas variabilidades en las probabilidades a posteriori cuando se imputaba alguna variable del submodelo “Services”, lo que evidencia, que estas variables condicionan la intención de contratar servicios (“Services”), sobretodo en las franjas de edad de 30 a 51 años en pacientes con ingresos entre 3000€ y 4000€. (iv) En el nodo “Services” (submodelo) los pacientes de las clínicas dentales mostraron altas probabilidades a priori para contratar servicios de fisiotrapia oral y gingival: “Dental Health Education” y “Parking”. (v) Las variables de fidelidad del paciente medidas desde su perspectiva comportamental que fueron utilizadas en el modelo: “Visit/year” “Time_clinic”, no aportaron información significativa. Tampoco, la variable de fidelidad del cliente (actitudinal): “Churn Efford”. (vi) De las entrevistas realizadas a expertos dentistas se obtiene que, los propietarios de la clínica tradicional tienen poca disposición a implementar nuevas estrategias comerciales, debido a la falta de formación en la gestión comercial y por falta de recursos y herramientas. Existe un rechazo generalizado hacia los nuevos modelos de negocios de clínicas dentales, especialmente en las franquicias y en lo que a políticas comerciales se refiere. Esto evidencia una carencia de gerencia empresarial en el sector. Como líneas futuras de investigación, se propone profundizar en algunas relaciones de dependencia (causales) como SERVQUALServices; SatisfactionServices; RelationalMKServices, Perception of diseaseSatisfaction, entre otras. Así como, otras variables de medición de la fidelidad comportamental que contribuyan a la mejora del modelo, como por ej. Gasto del paciente y rentabilidad de la visita. ABSTRACT This doctoral dissertation proposes a model of the behavior of the dental-clinic customer, based on the service-quality perception (SERVQUAL), loyalty, Relational Marketing and some relevant socio-economical characteristics, of the dental-clinic customers. In particular, the field study has been developed in the geographical region of Madrid, Spain during the years 2012 and 2013. The first stage of the preparation of the model consist in the data gathering process. For this purpose, five interviews where realized to expert dentists and also two different types of surveys: one for the universe defined by the set of dental-clinic patients and the second for the universe defined by the set of the dentists of the dental clinics of the Madrid Community. A sample of 200 surveys where collected for patients and a sample of 220 surveys where collected from active dentists belonging to the Ilustre Colegio Oficial de Odontólogos y Estomatólogos de la I Región Madrid. In the second stage of the model preparation, the processes of data-analysis, induction and synthesis of the final model where performed. The Graphic Probabilistic Models methodology was used to elaborate the final model, specifically, a Bayesian Network, where the variables (nodes) and their statistical and causal dependencies where integrated and modeled, representing thus, the obtained knowledge from the data obtained by the surveys and the scientific knowledge derived from previous research in the field. A Bayesian Net consisting on six principal nodes was obtained, of which two of them are directly observable: “Revisit Intention” y “SERVQUAL”, and the remaining four are submodels (a grouping of variables). These are: “Attitudinal”, “Disease Information”, “Socioeconomical” and “Services”. The main conclusions derived from the model, as an inference tool, and the analysis of the interviews are: (i) the variables inside the “Attitudinal” node are the most sensitive and significant. By making some particular imputations on the variables that conform the “Attitudinal” node (“RelationalMk”, “Satisfaction”, “Recommendation” y “Friendship”), high posterior probabilities (measured in revisit intention) are obtained for the loyalty of the dental-clinic patient. (ii) In the “Disease Information” node, the causal relation between the “Perception of disease” and “SERVQUAL” when “Perception of disease” is imputed is highlighted, showing that the perception of the severity of the patient’s disease conditions significantly the perception of service quality. As an example, by imputing some particular values to the “Clinic_Type” node high posterior probabilities are obtained for the “SERVQUAL” variables and for “Revisit Intention” showing that the clinic type influences significantly in the service quality perception and loyalty (revisit intention). (iii) In the “Socioeconomical” variable, the variable “Sex” showed to be non-significant, however, the “Age” variable and “Income” show high variability in its posterior probabilities when some variable from the “Services” node where imputed, showing thus, that these variables condition the intention to buy new services (“Services”), especially in the age range from 30 to 50 years in patients with incomes between 3000€ and 4000€. (iv) In the “Services” submodel the dental-clinic patients show high priors to buy services such as oral and gingival therapy, Dental Health Education and “Parking” service. (v) The obtained loyalty measures, from the behavioral perspective, “Visit/year” and “Time_clinic”, do not add significant information to the model. Neither the attitudinal loyalty component “Churn Efford”. (vi) From the interviews realized to the expert dentists it is observed that the owners of the traditional clinics have a low propensity to apply new commercial strategies due to a lack of resources and tools. In general, there exists an opposition to new business models in the sector, especially to the franchise dental model. All of this evidences a lack in business management in the sector. As future lines of research, a deep look into some statistical and causal relations is proposed, such as: SERVQUALServices; SatisfactionServices; RelationalMKServices, Perception of diseaseSatisfaction, as well as new measurement variables related to attitudinal loyalty that contribute to improve the model, for example, profit per patient and per visit.

Aportes de la Calidad del Servicio en clínicas dentales

Debido a la necesidad de gestionar los nuevos modelos de negocios de las clínicas dentales y la demanda de nuevos servicios requeridos por el paciente, el conocimiento sobre la “calidad del servicio” del sector dental necesita ser ampliado. En la evaluación de la calidad del servicio dental y sanitario, al paciente le es difícil valorar los aspectos técnicos (calidad técnica). El paciente (cliente) de estos servicios se diferencia de otros clientes por su renuencia a recibir el servicio (tratamiento). En la investigación sobre calidad del servicio dental, desde la perspectiva del marketing, existe una tendencia a centrarse en la relación entre las expectativas del paciente y la calidad del servicio, así como también, en investigar el servicio al cliente y el pronto servicio (responsiveness), siendo el SERVQUAL el instrumento más utilizado. También, desde la perspectiva del dentista, se ha investigado sobre la satisfacción del cliente, incluso como sinónimo de calidad. En este artículo, proponemos la configuración del sector dental español y la tipología de las clínicas dentales españolas para luego identificar una serie de líneas de investigación relevantes: enseñar al paciente a evaluar la calidad técnica de la clínica dental, enseñar al dentista a demostrar su calidad técnica, determinar diferencias -en la evaluación de la calidad del servicio del paciente- cuando su enfermedad es grave y cuando no lo es, determinar cuánto afecta la renuencia del paciente a la percepción de la calidad del servicio, entre otras

Modelos de métrica para sistemas electrónicos de adquisición de datos y de procesamiento para investigación clínica con dispositivos cardiacos implantables

RESUMEN Las enfermedades cardiovasculares constituyen en la actualidad la principal causa de mortalidad en el mundo y se prevé que sigan siéndolo en un futuro, generando además elevados costes para los sistemas de salud. Los dispositivos cardiacos implantables constituyen una de las opciones para el diagnóstico y el tratamiento de las alteraciones del ritmo cardiaco. La investigación clínica con estos dispositivos alcanza gran relevancia para combatir estas enfermedades que tanto afectan a nuestra sociedad. Tanto la industria farmacéutica y de tecnología médica, como los propios investigadores, cada día se ven involucrados en un mayor número de proyectos de investigación clínica. No sólo el incremento en su volumen, sino el aumento de la complejidad, están generando mayores gastos en las actividades asociadas a la investigación médica. Esto está conduciendo a las compañías del sector sanitario a estudiar nuevas soluciones que les permitan reducir los costes de los estudios clínicos. Las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones han facilitado la investigación clínica, especialmente en la última década. Los sistemas y aplicaciones electrónicos han proporcionado nuevas posibilidades en la adquisición, procesamiento y análisis de los datos. Por otro lado, la tecnología web propició la aparición de los primeros sistemas electrónicos de adquisición de datos, que han ido evolucionando a lo largo de los últimos años. Sin embargo, la mejora y perfeccionamiento de estos sistemas sigue siendo crucial para el progreso de la investigación clínica. En otro orden de cosas, la forma tradicional de realizar los estudios clínicos con dispositivos cardiacos implantables precisaba mejorar el tratamiento de los datos almacenados por estos dispositivos, así como para su fusión con los datos clínicos recopilados por investigadores y pacientes. La justificación de este trabajo de investigación se basa en la necesidad de mejorar la eficiencia en la investigación clínica con dispositivos cardiacos implantables, mediante la reducción de costes y tiempos de desarrollo de los proyectos, y el incremento de la calidad de los datos recopilados y el diseño de soluciones que permitan obtener un mayor rendimiento de los datos mediante la fusión de datos de distintas fuentes o estudios. Con este fin se proponen como objetivos específicos de este proyecto de investigación dos nuevos modelos: - Un modelo de recuperación y procesamiento de datos para los estudios clínicos con dispositivos cardiacos implantables, que permita estructurar y estandarizar estos procedimientos, con el fin de reducir tiempos de desarrollo Modelos de Métrica para Sistemas Electrónicos de Adquisición de Datos y de Procesamiento para Investigación Clínica con Dispositivos Cardiacos Implantables de estas tareas, mejorar la calidad del resultado obtenido, disminuyendo en consecuencia los costes. - Un modelo de métrica integrado en un Sistema Electrónico de Adquisición de Datos (EDC) que permita analizar los resultados del proyecto de investigación y, particularmente del rendimiento obtenido del EDC, con el fin de perfeccionar estos sistemas y reducir tiempos y costes de desarrollo del proyecto y mejorar la calidad de los datos clínicos recopilados. Como resultado de esta investigación, el modelo de procesamiento propuesto ha permitido reducir el tiempo medio de procesamiento de los datos en más de un 90%, los costes derivados del mismo en más de un 85% y todo ello, gracias a la automatización de la extracción y almacenamiento de los datos, consiguiendo una mejora de la calidad de los mismos. Por otro lado, el modelo de métrica posibilita el análisis descriptivo detallado de distintos indicadores que caracterizan el rendimiento del proyecto de investigación clínica, haciendo factible además la comparación entre distintos estudios. La conclusión de esta tesis doctoral es que los resultados obtenidos han demostrado que la utilización en estudios clínicos reales de los dos modelos desarrollados ha conducido a una mejora en la eficiencia de los proyectos, reduciendo los costes globales de los mismos, disminuyendo los tiempos de ejecución, e incrementando la calidad de los datos recopilados. Las principales aportaciones de este trabajo de investigación al conocimiento científico son la implementación de un sistema de procesamiento inteligente de los datos almacenados por los dispositivos cardiacos implantables, la integración en el mismo de una base de datos global y optimizada para todos los modelos de dispositivos, la generación automatizada de un repositorio unificado de datos clínicos y datos de dispositivos cardiacos implantables, y el diseño de una métrica aplicada e integrable en los sistemas electrónicos de adquisición de datos para el análisis de resultados de rendimiento de los proyectos de investigación clínica. ABSTRACT Cardiovascular diseases are the main cause of death worldwide and it is expected to continue in the future, generating high costs for health care systems. Implantable cardiac devices have become one of the options for diagnosis and treatment of cardiac rhythm disorders. Clinical research with these devices has acquired great importance to fight against these diseases that affect so many people in our society. Both pharmaceutical and medical technology companies, and also investigators, are involved in an increasingly number of clinical research projects. The growth in volume and the increase in medical research complexity are contributing to raise the expenditure level associated with clinical investigation. This situation is driving health care sector companies to explore new solutions to reduce clinical trial costs. Information and Communication Technologies have facilitated clinical research, mainly in the last decade. Electronic systems and software applications have provided new possibilities in the acquisition, processing and analysis of clinical studies data. On the other hand, web technology contributed to the appearance of the first electronic data capture systems that have evolved during the last years. Nevertheless, improvement of these systems is still a key aspect for the progress of clinical research. On a different matter, the traditional way to develop clinical studies with implantable cardiac devices needed an improvement in the processing of the data stored by these devices, and also in the merging of these data with the data collected by investigators and patients. The rationale of this research is based on the need to improve the efficiency in clinical investigation with implantable cardiac devices, by means of reduction in costs and time of projects development, as well as improvement in the quality of information obtained from the studies and to obtain better performance of data through the merging of data from different sources or trials. The objective of this research project is to develop the next two models: • A model for the retrieval and processing of data for clinical studies with implantable cardiac devices, enabling structure and standardization of these procedures, in order to reduce the time of development of these tasks, to improve the quality of the results, diminish therefore costs. • A model of metric integrated in an Electronic Data Capture system (EDC) that allow to analyze the results of the research project, and particularly the EDC performance, in order to improve those systems and to reduce time and costs of the project, and to get a better quality of the collected clinical data. As a result of this work, the proposed processing model has led to a reduction of the average time for data processing by more than 90 per cent, of related costs by more than 85 per cent, and all of this, through automatic data retrieval and storage, achieving an improvement of quality of data. On the other hand, the model of metrics makes possible a detailed descriptive analysis of a set of indicators that characterize the performance of each research project, allowing inter‐studies comparison. This doctoral thesis results have demonstrated that the application of the two developed models in real clinical trials has led to an improvement in projects efficiency, reducing global costs, diminishing time in execution, and increasing quality of data collected. The main contributions to scientific knowledge of this research work are the implementation of an intelligent processing system for data stored by implantable cardiac devices, the integration in this system of a global and optimized database for all models of devices, the automatic creation of an unified repository of clinical data and data stored by medical devices, and the design of a metric to be applied and integrated in electronic data capture systems to analyze the performance results of clinical research projects.

Desarrollo de un servicio de enlace entre HL7 RIM y terminologías médicas

Hoy día, en la era post genómica, los ensayos clínicos de cáncer implican la colaboración de diversas instituciones. El análisis multicéntrico y retrospectivo requiere de métodos avanzados para garantizar la interoperabilidad semántica. En este escenario, el objetivo de los proyectos EURECA e INTEGRATE es proporcionar una infraestructura para compartir conocimientos y datos de los ensayos clínicos post genómicos de cáncer. Debido en gran parte a la gran complejidad de los procesos colaborativos de las instituciones, provoca que la gestión de una información tan heterogénea sea un desafío dentro del área médica. Las tecnologías semánticas y las investigaciones relacionadas están centradas en búsqueda de conocimiento de la información extraída, permitiendo una mayor flexibilidad y usabilidad de los datos extraidos. Debido a la falta de estándares adoptados por estas entidades y la complejidad de los datos procedentes de ensayos clínicos, una capacidad semántica es esencial para asegurar la integración homogénea de esta información. De otra manera, los usuarios finales necesitarán conocer cada modelo y cada formato de dato de las instituciones participantes en cada estudio. Para proveer de una capa de interoperabilidad semántica, el primer paso es proponer un\Common Data Model" (CDM) que represente la información a almacenar, y un \Core Dataset" que permita el uso de múltiples terminologías como vocabulario compartido. Una vez que el \Core Dataset" y el CDM han sido seleccionados, la manera en la que realizar el mapping para unir los conceptos de una terminología dada al CDM, requiere de una mecanismo especial para realizar dicha labor. Dicho mecanismo, debe definir que conceptos de diferentes vocabularios pueden ser almacenados en determinados campos del modelo de datos, con la finalidad de crear una representación común de la información. El presente proyecto fin de grado, presenta el desarrollo de un servicio que implementa dicho mecanismo para vincular elementos de las terminologías médicas SNOMED CT, LOINC y HGNC, con objetos del \Health Level 7 Reference Information Model" (HL7 RIM). El servicio propuesto, y nombrado como TermBinding, sigue las recomendaciones del proyecto TermInfo del grupo HL7, pero también se tienen en cuenta cuestiones importantes que surgen al enlazar entre las citadas terminologas y el modelo de datos planteado. En este proceso de desarrollo de la interoperabilidad semántica en ensayos clínicos de cáncer, los datos de fuentes heterogéneas tienen que ser integrados, y es requisito que se deba habilitar una interfaz de acceso homogéneo a toda esta información. Para poder hacer unificar los datos provenientes de diferentes aplicaciones y bases de datos, es esencial representar todos estos datos de una manera canónica o normalizada. La estandarización de un determinado concepto de SNOMED CT, simplifica las recomendaciones del proyecto TermInfo del grupo HL7, utilizadas para poder almacenar cada concepto en el modelo de datos. Siguiendo este enfoque, la interoperabilidad semántica es conseguida con éxito para conceptos SNOMED CT, sean o no post o pre coordinados, así como para las terminologías LOINC y HGNC. Los conceptos son estandarizados en una forma normal que puede ser usada para unir los datos al \Common Data Model" basado en el RIM de HL7. Aunque existen limitaciones debido a la gran heterogeneidad de los datos a integrar, un primer prototipo del servicio propuesto se está utilizando con éxito en el contexto de los proyectos EURECA e INTEGRATE. Una mejora en la interoperabilidad semántica de los datos de ensayos clínicos de cáncer tiene como objetivo mejorar las prácticas en oncología.