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Enregistrement W175168826

[Towards a more equitable distribution of resources and assessment of quality of care: validation of a comorbidity based case-mix system].

2010· article· en· W175168826 sur OpenAlexaboutno aff
Ran D. Balicer, Efrat Shadmi, Keren Tzadikevitch Geffen, Arnon D. Cohen, Chad Abrams, Karen Kinder Siemens, Sigal Regev-Rosenberg

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedical diagnosisSpecialtyCase mix indexHealth carePopulationFamily medicineSample (material)Distribution (mathematics)Quality (philosophy)Environmental healthNursing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,080
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,218

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,080
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,093
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,344 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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