Surgical Rehospitalization of the Medicare Fee-For-Service Patient
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF STUDY: Surgical readmissions are a concern to the integrity of the Medicare Trust Fund and gaining attention from policymakers concerned about solvency. This study explores factors associated with variation in surgical readmission rates across the states and provides implications for Medicare Case Management. PRIMARY PRACTICE SETTING(S): Acute inpatient hospital settings. METHODOLOGY AND SAMPLE: Fifty state-level data and multivariate regression analysis are used. The dependent variable Surgical Discharge 30-day Readmission Rate is based on the Medicare Fee-For-Service beneficiary population with Medicare Part A and B insurance coverage and age 65 years or older, rehospitalized subsequent to an inpatient surgical procedure, occurring within 30 days of their last discharge. RESULTS: Our 2 key explanatory variables-emergency room visit rate and total days of care-are each positively associated with 30-day surgical readmission rate. Age group 65-69 years, native language, physician density, and health care expenditures per capita also influence surgical readmission rate across the states. IMPLICATIONS FOR CASE MANAGEMENT PRACTICE: Surgical readmission has an association with many different categories of variables-demographic, clinical process, hospital capacity, and patient need. This strongly suggests that Medicare case managers consider the wide range of elements contributing to surgical readmission and take a multifactorial approach to reducing the rehospitalization rate.
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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 ».