Follow-up analysis of federal process of care data reported from three acute care hospitals in rural Appalachia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This investigation evaluated standardized process of care data collected on selected hospitals serving a remote rural section of westernmost North Carolina. METHODS: Centers for Medicare and Medicaid Services data were analyzed retrospectively for multiple clinical parameters at Fannin Regional Hospital, Murphy Medical Center, and Union General Hospital. Data were analyzed by paired t-test for individual comparisons among the three study hospitals to compare the three facilities with each other, as well as with state and national average for each parameter. RESULTS: Centers for Medicare and Medicaid Services "Hospital Compare" data from 2011 showed Fannin Regional Hospital to have significantly higher composite scores on standardized clinical process of care measures relative to the national average, compared with Murphy Medical Center (P = 0.01) and Union General Hospital (P = 0.01). This difference was noted to persist when Fannin Regional Hospital was compared with Union General Hospital using common state reference data (P = 0.02). When compared with national averages, mean process of care scores reported from Murphy Medical Center and Union General Hospital were both lower but not significantly different (-3.44 versus -6.07, respectively, P = 0.54). CONCLUSION: The range of process of care scores submitted by acute care hospitals in western North Carolina is considerable. Centers for Medicare and Medicaid Services "Hospital Compare" information suggests that process of care measurements at Fannin Regional Hospital are significantly higher than at either Murphy Medical Center or Union General Hospital, relative to state and national benchmarks. Further investigation is needed to determine what impact these differences in process of care may have on hospital volume and/or market share in this region. Additional research is planned to identify process of care trends in this demographic and geographically rural area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».