Predictors of Provider-Patient Visit Frequency during Hemodialysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: In 2004, the Centers for Medicare and Medicaid Services tied reimbursement for outpatient hemodialysis services to the number of times per month providers see their dialysis patients, resulting in increased provider-patient visit frequency. Greater provider-patient visit frequency is associated with lower hospitalization risk for hemodialysis patients, and determinants of visit frequency are uncertain. We aimed to identify patient, provider, and dialysis facility characteristics associated with provider visit frequency. METHODS: This retrospective cohort study used United States Renal Data System (USRDS) data for point-prevalent patients receiving in-center hemodialysis on January 1, 2006 (n = 144,860). Patient characteristics were defined from January 1 to June 30, 2006, and provider-patient visit frequency (<4 vs. ≥4 visits/month) from July 1 to December 31, 2006. Patient characteristics were obtained from the USRDS. Provider data were obtained from the American Medical Association Physician Master File. We determined longitudinal associations between patient, provider, and facility characteristics and provider-patient visit frequency using logistic regression. RESULTS: Patient characteristics independently associated with greater provider-patient visit frequency included older age, African-American race, longer dialysis duration, higher comorbidity score, Medicaid eligibility, urban residence, better compliance with dialysis, and more hospital days during run-in. Provider characteristics associated with greater provider-patient visit frequency included more years in practice, graduation from a foreign medical school, shorter distance between provider office and dialysis unit, and caring for more dialysis patients; facility characteristics included free-standing, independent status. CONCLUSION: After the Medicare reimbursement policy change, several patient, provider, and facility characteristics were independently associated with greater dialysis provider-patient visit frequency.
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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) | 0,000 | 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 ».