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Enregistrement W2033149259 · doi:10.5600/mmrr.004.01.b01

Medicare-Medicaid Eligible Beneficiaries and Potentially Avoidable Hospitalizations

2014· article· en· W2033149259 sur OpenAlexaff
Misha Segal, Eric Rollins, Kevin Hodges, M.M.C. Bakhuys Roozeboom

Notice bibliographique

RevueMedicare & Medicaid Research Review · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensGeneral Dynamics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicaidMedicinePopulationTimelineHealth careMedical emergencyEmergency medicineEnvironmental healthGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Potentially avoidable hospitalizations have been identified by experts as leading to poor health outcomes and costly care. Potentially avoidable hospitalizations are particularly common among full-benefit dual eligible beneficiaries. This paper examines potentially avoidable hospitalizations rates by setting, state, and medical condition, and the average cost of these events. METHODS: This analysis identifies potentially avoidable hospitalizations using diagnosis codes identified by an expert panel. Settings of care are determined using a timeline file, which assigns an individual to a specific setting on a particular day. POPULATION/DATA SOURCE: The analysis uses several different datasets from the Chronic Conditions Data Warehouse. The study population includes fee-for-service beneficiaries who were eligible for both Medicare and full Medicaid benefits for at least one month during the calendar year. The study years are 2007 to 2009. RESULTS: In 2009, among our study population, 26 percent of hospitalizations were potentially avoidable; and the rate was 133 per 1,000 person-years. Potentially avoidable hospitalizations were much more likely for those beneficiaries who were in institutions--16 percent of beneficiaries in our study population were in an institution, yet comprised 45 percent of all potentially avoidable hospitalizations. The range in rates across the states was considerable, with more than a threefold difference across states. Five conditions were responsible for nearly 80 percent of potentially avoidable hospitalizations. From 2007 to 2009, the national and state rates were fairly consistent. DISCUSSION: This analysis indicates that the potentially avoidable hospitalization rate among MME beneficiaries was consistently high from 2007 to 2009. This bears monitoring in the future to see if the Centers for Medicare & Medicaid Services' various initiatives have led to a reduction in rates.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,445
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,391 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations93
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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