MODELO MULTICRITÉRIO COM TERMOS LINGUÍSTICOS HESITANTES E CONSENSO OTIMIZADO PARA PRIORIZAÇÃO DE PACIENTES EM FILAS DE EXAMES

A priorização de pacientes em listas de espera para exames eletivos é um desafio crítico nos sistemas públicos de saúde. No caso da colonoscopia, a ordenação tradicional por ordem cronológica de entrada pode negligenciar fatores de risco clínico relevantes para o câncer colorretal. Este trabalho propõe o PP-Index, um modelo multicritério de apoio à decisão em grupo que integra Conjuntos Hesitantes de Termos Linguísticos (HFLTS), Processo de Alcance de Consenso (CRP) e Otimização por Enxame de Partículas (PSO), combinado ao método VIKOR. O modelo foi aplicado a 165 pacientes em lista de espera de um hospital universitário, com a participação de 38 decisores. Os decisores avaliaram 21 critérios de risco clínico utilizando termos linguísticos hesitantes, a fim de capturar incertezas do julgamento. A ponderação dos decisores foi realizada de forma objetiva a partir de formação, titulação e experiência. Para a otimização do consenso, aplicou-se o PSO com partículas iniciais obtidas por SAW, pesos uniformes e pesos aleatórios, gerando quatro cenários de pesos dos critérios. Para gerar o ranking dos pacientes, utilizou-se o método VIKOR, com análise de sensibilidade variando o parâmetro de compromisso v entre 0 e 1. Os pesos dos decisores apresentaram correlação fraca (-0,2894 < ρ < 0,3957). O PP-Index alcançou consenso global de 0,7913 nos cenários PSO, superior ao 0,7833 do SAW. Os pesos dos critérios apresentaram alta estabilidade (0,9669 < ρ < 0,9914). Os quatro rankings do PP-Index tiveram correlações muito fortes entre si (ρ ≥ 0,9955) e correlações fracas e negativas com o ranking cronológico (-0,2050 < ρ < -0,2270). O teste de Friedman (χ² = 229,032; p < 0,001) confirmou diferenças significativas. A análise de sensibilidade do VIKOR indicou estabilidade para v≤0,6. Conclui-se que o PP-Index é robusto e viável. Operacionalmente, o modelo funciona em duas fases: calibração com especialistas e ordenação automática de novos pacientes, sendo uma alternativa para melhorar a priorização de exames eletivos no SUS.