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Enregistrement W1997091440 · doi:10.1097/00001888-200205000-00040

A Curriculum in Medical Economics for Residents

2002· article· en· W1997091440 sur OpenAlexaboutno aff
R. Jeffrey Kohlwes, Calvin L. Chou

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicaidReimbursementHealth careCurriculumGovernment (linguistics)SyllabusMedical educationMedicineManaged careCredentialingPublic relationsNursingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: In today's changing marketplace, it is increasingly difficult for physicians to be both effective clinicians and practice managers. The plethora of insurance and reimbursement plans, with their confusing language of acronyms and abbreviations, intimidates most practicing physicians. However, understanding the various plans is critical in enabling resident physicians to successfully navigate the medical marketplace and make informed career decisions. To develop residents' understanding of the current American health care system, we created a curriculum to introduce the principles of medical economics. Description: At the University of California, San Francisco, the UCSF-VA PRIME program instituted a series of seminars in health economics, taught by local experts in the field. Residents were given a syllabus of articles before each class, and they were expected to participate actively in each of the seven 90-minute seminars. The topics covered were (1) an introductory history of American medical economics and the development of work-based health insurance; (2) how government-sponsored health care systems (Medicare, Medicaid, and the VA) developed, who qualifies for care, and what problems may arise with funding these programs; (3) the creation of Blue Cross and Blue Shield, and their prominence in the current health care system; (4) medical reimbursement programs (including health maintenance organizations, preferred provider organizations, and independent provider organizations) and variations on these systems; (5) single-payer plans, using the Canadian health care system as a paradigm and assessing how its implementation in the United States would affect American medicine; (6) health care quality; and (7) the role of legislation and government in medical policy, using the failed Clinton health care plan as an example. There were three types of interactive seminars. Most commonly, questions based on assigned readings acted as starting points for discussion. Some seminars were case-based. One particularly effective session on the topic of health care quality used role-play exercises where different seminar members depicted practitioners, clinic managers, and health plan representatives to illustrate different perspectives of the same problems. Discussion: Our residents reported a high degree of interest in and enthusiasm for our pilot curriculum. Dynamic seminars with leaders who promoted discussion by direct participation, such as during the role-play exercises, were the most successful. Interestingly, however, the reading assignments were less effective, since residents were unlikely to read long, dense articles. The most highly rated readings were the medical economics features from The New England Journal of Medicine, as they seemed the most concise and accessible. We feel that, with continued revisions and by creatively increasing interactivity in each session, this innovative curriculum meets important educational needs of our residents, and that it is easily exportable. Long-term outcome assessments include rating residents' abilities to become successful patient advocates, participation in research or fellowship programs in health care quality, and future career development into leaders in health economics and policy.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,210

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0630,022

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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