Medicare-Medicaid Eligible Beneficiaries and Potentially Avoidable Hospitalizations
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,025 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».