Use of hospitalists by Medicare beneficiaries: a national picture.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the characteristics of hospitalists serving Medicare beneficiaries. DATA SOURCES: Medicare claims from 2009 and 2011 merged with the Provider Enrollment, Chain, and Ownership System file for physician characteristics. STUDY DESIGN: Our construction of the Medicare Data on Physician Practice and Specialty (MD-PPAS) enabled identification of hospitalists based on the attending physician for Medicare admissions (medical and surgical) in 2009 and 2011. PRINCIPAL FINDINGS: In 2011, hospitalists constituted 13.3% of physicians who designated their specialty as primary care and 4.4% of all physicians serving Medicare beneficiaries. Compared to other physicians, hospitalists were more likely to be female, under forty, and in large practices. More than a quarter of Medicare admissions had a hospitalist as the attending physician, though the rate was substantially higher for medical than surgical admissions (31.8% versus 11.3%). Between 2009 and 2011, the percentage of medical admissions with a hospitalist as the attending physician increased by roughly a quarter (from 25.7% to 31.8%). CONCLUSIONS: This analysis provides a more current and complete estimate of the use of hospitalists by the Medicare population than is available from prior studies. The ability to identify hospitalists from claims data will facilitate research on the impact of hospitalist use on quality and cost.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».