The Effect of Financial Incentives on Hospitals That Serve Poor Patients
Notice bibliographique
Résumé
Letters1 March 2011The Effect of Financial Incentives on Hospitals That Serve Poor PatientsIshak A. Mansi, MDIshak A. Mansi, MDFrom Brooke Army Medical Center, Fort Sam Houston, TX 78234.Search for more papers by this authorAuthor, Article, and Disclosure Informationhttps://doi.org/10.7326/0003-4819-154-5-201103010-00013 SectionsAboutFull TextPDF ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissions ShareFacebookTwitterLinkedInRedditEmail TO THE EDITOR:Jha and colleagues (1) made excellent efforts to define the effects of the pay-for-performance Premier Hospital Quality Incentive Demonstration program (referred to hereafter as the “Premier program”) on hospitals that serve poor patients. However, they missed the essence of the question in their methodology, interpretation, conclusion, and discussion. The disproportionate-share index, which these authors used to identify hospitals caring for poorer populations, is also used by the Centers for Medicare & Medicaid Services to compensate hospitals for caring for poorer Medicare patients and has never been validated as a marker for hospitals that care for “poor” patients ...References1. Jha AK, Orav EJ, Epstein AM. The effect of financial incentives on hospitals that serve poor patients. Ann Intern Med. 2010;153:299-306. [PMID: 20820039] LinkGoogle Scholar2. Mansi IA, Shi R, Khan M, Huang J, Carden D. Effect of compliance with quality performance measures for heart failure on clinical outcomes in high-risk patients. J Natl Med Assoc. 2010;102:898-905. [PMID: 21053704] CrossrefMedlineGoogle Scholar3. Mansi IA. Public reporting and pay for performance [Letter]. N Engl J Med. 2007;356:1783. [PMID: 17465041] MedlineGoogle Scholar4. Ko DT, Tu JV, Masoudi FA, Wang Y, Havranek EP, Rathore SS, et al. Quality of care and outcomes of older patients with heart failure hospitalized in the United States and Canada. Arch Intern Med. 2005;165:2486-92. [PMID: 16314545] CrossrefMedlineGoogle Scholar5. Ofri D. Quality measures and the individual physician. N Engl J Med. 2010;363:606-7. [PMID: 20818853] CrossrefMedlineGoogle Scholar Author, Article, and Disclosure InformationAuthors: Ishak A. Mansi, MDAffiliations: From Brooke Army Medical Center, Fort Sam Houston, TX 78234.Disclaimer: The views expressed herein are those of the author and do not reflect the official policy or position of Brooke Army Medical Center, the U.S. Army Medical Department, the U.S. Army Office of the Surgeon General, the Department of the Army, the Department of Defense, or the U.S. government.Disclosures: None disclosed. PreviousarticleNextarticle Advertisement FiguresReferencesRelatedDetailsSee AlsoThe Effect of Financial Incentives on Hospitals That Serve Poor Patients Ashish K. Jha , E. John Orav , and Arnold M. Epstein The Effect of Financial Incentives on Hospitals That Serve Poor Patients Ashish K. Jha , Arnold Epstein , and E. John Orav Metrics 1 March 2011Volume 154, Issue 5Page: 370KeywordsConflicts of interestHealth careHealth care qualityHealth statisticsHeart failureMedicareMotivationPatientsPopulation statisticsSurgeons ePublished: 1 March 2011 Issue Published: 1 March 2011 Copyright & PermissionsCopyright © 2011 by American College of Physicians. All Rights Reserved.PDF downloadLoading ...
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».