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Enregistrement W2097944600 · doi:10.1370/afm.1472

Assessment and Measurement of Patient-Centered Medical Home Implementation: The BCBSM Experience

2013· article· en· W2097944600 sur OpenAlexaff
Jeffrey A. Alexander, Michael L. Paustian, Christopher G. Wise, L. A. Green, Michael D. Fetters, Maryann Mason, Darline K. El Reda

Notice bibliographique

RevueThe Annals of Family Medicine · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAgency for Healthcare Research and Quality
Mots-clésMedical homeMedicineMeasure (data warehouse)Health carePrimary careFamily medicineData miningComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Our goal was to describe an approach to patient-centered medical home (PCMH) measurement based on delineating the desired properties of the measurement relative to assumptions about the PCMH and the uses of the measure by Blue Cross Blue Shield of Michigan (BCBSM) and health services researchers. METHODS: We developed and validated an approach to assess 13 functional domains of PCMHs and 128 capabilities within those domains. A measure of PCMH implementation was constructed using data from the validated self-assessment and then tested on a large sample of primary care practices in Michigan. RESULTS: Our results suggest that the measure adequately addresses the specific requirements and assumptions underlying the BCBSM PCMH program-ability to assess change in level of implementation; ability to compare across practices regardless of size, affiliation, or payer mix; and ability to assess implementation of the PCMH through different sequencing of capabilities and domains. CONCLUSIONS: Our experience illustrates that approaches to measuring PCMH should be driven by the measures' intended use(s) and users, and that a one-size-fits-all approach may not be appropriate. Rather than promoting the BCBSM PCMH measure as the gold standard, our study highlights the challenges, strengths, and limitations of developing a standardized approach to PCMH measurement.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,724
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,428
Tête enseignante GPT0,564
Écart entre enseignants0,137 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations25
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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