Dans ce projet, nous analyserons les données concernant des rendez-vous de patients dans des centres hospitaliers au Brésil.
Chaque observation (ou ligne) nous donne les détails sur un rendez-vous en particulier. Pour chaque rendez-vous, des atributs spécifiques sont répertoriés.
Le projet a été réalisé sur jupyter notebook. Les librairies utilisées sont:
pandasnumpymatplotlibseaborn
Le but étant de comprendre les facteurs contribuant au fait que des patients manquent leur rendez-vous à l'hopital.
Après l'exploration et la visualisation des données précédentes, les observations suivantes ont été faites.
Les groupes de patients de 10-20 ans et 20-30 ans sont ceux avec les plus grandes proportions de rendez-vous manqués avec:
10-20 ans: 25.3% de rendez-vous manqués 20-30 ans: 24.6% de rendez-vous manqués
Les 5 localisations avec le plus grand pourcentage de rendez-vous manqués sont:
SANTOS DUMONT: 28.9% de rdv manqués SANTA CECÍLIA : 27.5% SANTA CLARA: 26.5% ITARARÉ: 26.3% JESUS DE NAZARETH: 24.4%
La journée du samedi est celle avec le plus grand pourcentage de rendez-vous manqués (23%). Mais les autres jours ont des pourcentages qui ne sont pas vraiment éloignés. Comme par exemple vendredi (21%) et lundi (20%).
On observe un pic en terme de pourcentage de rendez-vous manqués pour ceux de 20h et 21h (30 et 33% respectivement) Les plus faibles pourcentages de rendez-vous manqués concernent les heures très matinales (entre 6h et 9h) Concernant les messages reçus par les patients:
Il se pourrait que les messages aient un impact sur le fait de se présenter ou pas au rendez-vous. En effet, ceux qui viennent au rendez-vous sans messages représentent un plus grand pourcentage que ce qui viennent au rendez-vous avec messages (83% contre 72%). Il s'agit d'une observation, qui nécessitera des investigations futures.
Pour tirer des conclusions, il sera question d'effectuer des tests statistiques. Ceci fera certainement l'objet d'un prochain rapport.