[Towards a more equitable distribution of resources and assessment of quality of care: validation of a comorbidity based case-mix system].
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Equitable distribution of healthcare resources and fair assessments of providers' performance necessitates adjusting for case-mix. The feasibility and validity of applying case-mix measures, based on inpatient and outpatient diagnoses, has yet to be tested in Israel. AIMS: Assessment of the feasibility and validity of applying the Johns-Hopkins University Adjusted Clinical Groups (JHU-ACG) case-mix system, using diagnoses from hospitalizations or physician visits, at Clalit Health Services (CHS). METHODS: A representative sample of 117,355 enrollees during 2006. The distribution of ACG morbidity groups and relative resource weights in CHS and the degree to which it corresponds to ACGs' distribution in other countries was examined. The degree to which ACGs can explain utilization of primary and specialty care in CHS was determined. RESULTS: ACGs explained a large percent of the variance in primary care and specialist visits (R2 = 38-54%), better than age and gender alone (R2 =12-13%). A high degree of correlation was found between the distribution of the population into ACG groups in CHS and samples from Canada or the United States (r = 0.91), and between the relative resource use for each ACG at CHS compared to the Canadian and US samples (r = 0.78-0.98). CONCLUSIONS: The JHU-ACG case-mix system can be applied in the Largest healthcare organization in Israel based on diagnoses generated at hospitalizations and physician visits. The system can now be applied for a variety of purposes, including resource allocation according to medical need, and for conducting fair assessments of providers' performance, which are currently being tested by CHS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,041 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».