Bundled payments for care improvement initiative – insights from the test pilots of payment reform
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Medicare Bundled Payments for Care Improvement (BPCI) pilot program aims to reward high-value providers by setting a global payment target for particular episodes of care. The representativeness of BPCI participants will influence the ability of this pilot to inform policy decisions.Methods: We linked the Medicare lists of participants in the risk-bearing portion of BPCI Model 2, encompassing acute and post-acute care, to the American Hospital Association resource file and the 2013 Hospital Value-Based Purchasing quality performance data. We classified episode-initiating hospitals by the number of bundles in which they were participating into “narrow”, “medium” and “comprehensive”. The analysis described the characteristics of hospitals in each of these categories.Results: The 105 hospitals with linkable data were predominantly large, urban, non-profit, teaching hospitals. These hospitals were quite similar to the general population in terms of disproportionate share, Medicare, and Medicaid percentages. Most participants selected a narrow number of bundles, with the majority selecting a single bundle around joint replacement. There were only minor differences in quality between Model 2 participants and non-participants.Conclusions: Informing the decision about whether to scale the BPCI program nationally will require evaluation of the pilot’s performance by participants’ characteristics to understand in what conditions and for which providers the program is most effective.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».