Standardizing Medicare Payment Information to Support Examining Geographic Variation in Costs
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Examination of efficiency in health care requires that cost information be normalized. Medicare payments include both geographic and policy-based facility type differentials (e.g., wage index and disproportionate share hospital), which can bias cost comparisons of hospitals and averages across geographic areas. Standardizing payment information to remove the area- and policy-based payment differentials should normalize much of the observed geographic variability in payments, allowing for a more accurate comparison of resource use between providers and across geographic regions. Use of standardized payments will ensure that observed payment variation is due to differences in practice patterns and service use, rather than Medicare payment differences over which the providers have no control. This paper describes a method for standardizing claim payments, and demonstrates the difference in actual versus standardized payments by geographic region. STUDY DESIGN AND METHODS: We used a nationwide cohort of Medicare patients hospitalized with an acute myocardial infarction (AMI) in 2007, then limited our study to those with Medicare Part A and Part B fee-for-service (FFS), and Part D coverage (n = 143,123). Standardized payment amounts were calculated for each Part A and Part B claim; standardized and actual payments were summed for all services for each patient beginning with the index hospitalization through 12 months post discharge. PRINCIPAL FINDINGS: Without standardization of payments, certain areas of the country are mischaracterized as either high or low healthcare resource-consuming areas. The difference between actual and standardized payments varies by care setting. CONCLUSIONS: Standardized payment amounts should be calculated when comparing Medicare resource use across geographic areas.
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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 | 0,027 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».