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Emerging Insights #10

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Home » Emerging Insights #10
Theme: 
Análisis de siniestralidad
Source: 
VimoSEWA, India
 
La segmentación (desagregación) de datos de siniestralidad puede ofrecer una mejor perspectiva en las intervenciones para reducir el costo de siniestros
 
Una buena segmentación (desagregación) de datos puede llevar tiempo y esfuerzo, pero es esencial para entender correctamente los generadores de costos de los siniestros y para llevar a cabo intervenciones específicas. Una técnica es analizar los datos de manera unitaria en vez de estudiar las cantidades agregadas. En India, VimoSEWA empleó este método para analizar los datos de siniestros de un producto compuesto que incluía coberturas de salud.

Se analizaron los datos anuales de los siniestros de manera agregada y unitaria, (por ejemplo, número de hospitalizaciones de 1,000 miembros por año). Los datos fueron analizados posteriormente en diversos segmentos, incluyendo rural/urbano, diagnóstico, franja de edad, género y tiempo de adhesión. Observando la incidencia de los siniestros, el costo y el diagnóstico de 1,000 miembros en un año, VimoSEWA observó más claramente tendencias y redujo las fluctuaciones en los datos creadas por los cambios de los miembros y el uso de los servicios de salud.

El análisis de la siniestralidad de VimoSEWA puso de manifiesto que los principales generadores de costo de siniestros eran las enfermedades comunes transmitidas por el agua y las enfermedades respiratorias, además de las histerectomías, y en muchos casos estos generadores de costo eran prevenibles. Como solución, VimoSEWA creó intervenciones específicas de salud para educar a las mujeres en cómo prevenir enfermedades y evitar innecesarias (y costosas) hospitalizaciones. Se llevará a cabo una evaluación antes y después sobre el impacto de estas intervenciones de salud sobre los costes de los siniestros, y en última instancia, sobre la sostenibilidad del programa de seguros.

Para más información sobre análisis de siniestralidad y VimoSEWA, véase el Learning journey. 

 

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