ArvoAgentHub

Painel Geral

Pertinência de Perneira de Compressão em Cirurgias de Baixo Risco

Overview

Flags pneumatic compression stockings billed without clinical indication. Per the Caprini scale, patients in elective low-risk procedures with no comorbidities or high-risk history have a thromboembolism risk score that does not justify mechanical prophylaxis. Bills with high-complexity surgery (neuro, major orthopedic, bariatric, gastric septation) are excluded, as are patients >= 60 years old. Agent ID: AI015 | Layer: 5 | Scope: all partners

Architecture

Field Value
Name Pertinência de Perneira de Compressão em Cirurgias de Baixo Risco
Agent ID AI015
Version 0.0.0
Nature tech
Layer —

Inheritance

CompressionStockingPertinenceRule → PertinenceRule → BaseAgent

Core Functionality

  1. load_artifacts
  2. prepare_data
  3. rule_assessment

Business Rules

Pertinência da cobrança

Constantes:

  • AGENT_TAG = "AI015 - PERNEIRA_BAIXO_RISCO"

Usage

from agents.compressionstockingpertinencerule import CompressionStockingPertinenceRule

rule = CompressionStockingPertinenceRule()
violations_df = rule.rule_assessment(claims_df)

Configuration

rule = CompressionStockingPertinenceRule(
    evaluated=False,
    evaluated=evaluated,
    artifact_loader=ArtifactLoader(self.logger),
)

Input Requirements

Column Type Description
EVENT_COLUMNS.id - -
EVENT_COLUMNS.id_fatura - -
EVENT_COLUMNS.id_evento - -
ARVO_COLUMNS.id_evento_predicted - -
ARVO_COLUMNS.code_type - -
ARVO_COLUMNS.code_type_predicted - -
EVENT_COLUMNS.evento - -
EVENT_COLUMNS.categoria - -
EVENT_COLUMNS.vl_pago - -
EVENT_COLUMNS.qt_paga - -
EVENT_COLUMNS.vl_unitario_pago - -
BENEFICIARY_COLUMNS.idade - -
ARVO_COLUMNS.tempo_internacao - -
ARVO_COLUMNS.tempo_internacao_uti - -

Output Format

Glosa DataFrame Columns

Column Description
agent_id AI015
version 0.0.0
id_arvo Original record ID
vl_glosa_arvo Glosa value
qt_glosa_arvo Glosa quantity
score_arvo Confidence score
motivo_glosa_arvo Detailed reason in Portuguese
motivo_glosa_ANS ANS standard code
data_dict JSON metadata with calculation details

Error Handling

  • DataFrames vazios retornam estrutura vazia com colunas obrigatórias.
  • Colunas ausentes geram warning mas não causam crash.
  • Conversões numéricas usam errors="coerce" para evitar falhas.