MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2084295596 · doi:10.1309/fyn4-lpy0-42hn-9f4q

Estimating the Budgetary Impact of Setting the Medicare Clinical Laboratory Fee Schedule at the National Limitation Amount

2002· article· en· W2084295596 sur OpenAlexaboutno aff
Ronald L. Weiss, David N. Sundwall, John M. Matsen

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Clinical Pathology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTest (biology)SchedulePaymentActuarial scienceFactoringQuarter (Canadian coin)BusinessMedicineEconomicsFinanceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Institute of Medicine (IOM) of the National Academy of Sciences was commissioned by Congress to study the current system for the payment of diagnostic clinical laboratory services provided to Medicare beneficiaries. The current system was established in 1984 and has grown in complexity and is of diminishing contemporary relevance. The IOM recommended that a single, rational, nationalfee schedule be established and that it be initially based on the National Limitation Amount (NLA) currently mandated as the national fee cap. To estimate the potential budgetary impact of this recommendation, we merged the 1999 Part B Extract and Summary System and the 1999 Clinical Diagnostic Laboratory Fee Schedule (CLFS). By using an estimated 193 million allowed services from this data set and the current mean fee of $9.14 per test, current spending is approximately $1,768 million. The impact of raising the CLFS to the NLA will be approximately $1,792 million, or $9.26 per test. The estimated cumulative budgetary effect, factoring in the current forecast for the Consumer Price Index, is an increase of approximately $993 million over 5 years and $2,359 million over 10 years.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,182

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,400
Tête enseignante GPT0,532
Écart entre enseignants0,133 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAmerican Journal of Clinical PathologyMême sujetHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of LifeTravaux en français237 207