L'interprétation naïve des données de no-show est que certains patients sont peu fiables. Les données ne le soutiennent pas. Le même patient qui manque un rendez-vous mardi 9 h se présente fiablement jeudi 16 h. Les patterns sont stables, connaissables, et ignorés par la plupart des systèmes de planning.
Ce qui change le taux
Trois choses, dans l'ordre d'impact : matcher le créneau au profil du patient, envoyer le bon rappel sur le bon canal, et offrir un report en un tap avant que le créneau ne soit à risque. Le modèle ne fait que le matching.
