Performance of the ACG Case-Mix System in Two Canadian Provinces
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While the adjusted clinical group (ACG) system has been extensively validated in the United States, its use in other developed nations has been limited. This article examines the performance of the system in 2 Canadian provinces and assesses the extent to which ACGs can account for same-year and next-year health care expenditures. METHODS: The study population included all residents of Manitoba and British Columbia who were continuously enrolled in the provincial health plans from April 1, 1995, to March 31, 1997. ACGs were assigned through diagnoses from fee-for-service physician claims and hospital separation records. "Physician" costs were calculated from the fee-for-service tariffs, and for Manitobans, "total" costs were also computed by combining physician and hospital costs. Linear regression was used to examine the ability of the ACG system to explain variation in individual costs (truncated at the 99th percentile). RESULTS: The British Columbia and Manitoba data were generally acceptable, with fewer than 2% rejected diagnoses. Higher costs were associated with both the accumulation of morbidities and their relative severity. For physician costs, the ACG system explained approximately 50% and approximately 25% of the variation in same-year and next-year truncated costs, respectively. For total costs, the system explained approximately 40% and approximately 14% of these respective costs. CONCLUSIONS: The application of ACGs in Canada is feasible using existing data. The ability of the ACG system to explain variation in costs is similar to that found in US health systems. While application of ACGs in Canada shows promise, further research is required to examine how closely they reflect population morbidity burdens and health care needs.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle