Association of Health Plans' Healthcare Effectiveness Data and Information Set (HEDIS) Performance With Outcomes of Enrollees With Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few quality of care evaluations examine the relationship between clinical processes and patient outcomes. OBJECTIVE: To determine the association between health plan performance on Healthcare Effectiveness Data and Information Set (HEDIS) clinical processes and intermediate outcome measures and Health Outcomes Survey (HOS) self-reported physical and mental health scores among Medicare plan enrollees with diabetes. RESEARCH DESIGN: Secondary data analysis of 2002 HEDIS and 2001-2003 HOS data. SUBJECTS: This study focused on Medicare plan enrollees with self-reported diabetes (N = 8184). MEASURES: Plan-level HEDIS diabetes care measures for 2002 and longitudinal, patient-level 2001-2003 HOS physical and mental health outcomes scores. Hierarchical linear models estimated the relationship between plan HEDIS performance on diabetes process of care and intermediate outcome measures and 2-year changes in enrollee HOS physical and mental health scores. RESULTS: Each 10% point improvement in plan performance on HEDIS intermediate outcomes (ie, the proportion of well-controlled diabetes) was related to significant positive increase in the probability of being healthy as measured by both enrollee physical health scores (7 percentage point increase, P < 0.05) and mental health scores (11 percentage point increase, P < 0.01). Similar increases in plan process of care measures were associated with increases in the probability of being healthy as measured by enrollee mental health scores (11 percentage point increase, P < 0.001). CONCLUSIONS: This study represents one of the first attempts to link plan HEDIS performance to changes in enrollee health. The results suggest that improved quality of care, as measured by process and intermediate outcomes measures for diabetes, can result in better health among patients with diabetes. Further research should address whether this relationship exists in other quality measures, clinical conditions, and populations.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».