Regions With Higher Medicare Part D Spending Show Better Drug Adherence, But Not Lower Medicare Costs For Two Diseases
Notice bibliographique
Résumé
A quarter-century of research on geographic variation in Medicare costs has failed to find any positive association between high spending and better health outcomes. We conducted this study using a 5 percent random sample of Medicare beneficiaries with diabetes or heart failure in 2006 and 2007 to see whether there was any correlation between geographic variation in Part D spending and good medication-taking behavior-and, if so, whether that correlation resulted in reduced Medicare Parts A and B spending on diabetes and heart failure treatments. We found that beneficiaries residing in areas characterized by higher adjusted drug spending had significantly more "therapy days"-days with recommended medications on hand-than did beneficiaries in lower-spending areas. However, we did not find that this factor translated into short-term savings in Medicare treatment costs for these two diseases. This result might not be surprising, since returns from medication adherence can take years to manifest. At the same time, discovering which regional factors are responsible for differences in drug spending and medication practices should be a high priority. If the observed differences are related to poor physician communication or lack of good care coordination, then appropriately designed policy tools-including accountable care organizations, medical homes, and provider quality reporting initiatives-might help address them.
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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) | 0,001 | 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) | 0,008 | 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 ».