Notice bibliographique
Résumé
H wang and colleagues address healthcare quality metrics for patients undergoing radical nephrectomy with IVC thrombectomy, utilizing cancer registries based in the United States. 1 Prior studies have assessed predictors of outcomes associated with this surgery, but not from the same perspective of evaluating established measures currently utilized for quality assessment and payment penalty systems.This discussion is particularly timely given wide-sweeping changes in the organization of reimbursement patterns for Medicare, the federal health insurance program in the United States.Medicare's Hospital Readmission Reduction Program (HRRP) was initiated in 2013 and mandated reductions in payment to hospitals failing to meet expectations for 30-day readmission rates. 2 This program continues to expand, and in the past year has increased both the maximum penalty to hospitals and expanded the number of conditions which it evaluates.Hospitals failing to meet expected measures for these index conditions are then penalized across all Medicare reimbursements.Hospitals can receive a maximum penalty of up to 3%, and total fines are expected in the range of $428 million for 2015.These are only the initial steps of forthcoming initiatives linking payment to quality and value, as opposed to volume.Goals have been established to link 90% of reimbursements to quality through programs such as the HRRP by 2018.With rapidly increasing costs of healthcare, the shift to valuebased payment systems will be paralleled across private insurance companies in the United States and healthcare payment systems throughout Canada.Although current Medicare programs focus on readmissions, data is being collected on other measures (i.e., length-of-stay [LOS] and
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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 | 0,069 | 0,229 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,015 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».