Both Patient and Facility Contribute to Achieving the Centers for Medicare and Medicaid Services' Pay-for-Performance Target for Dialysis Adequacy
Notice bibliographique
Résumé
The Centers for Medicare and Medicaid Services (CMS) designated the achieved urea reduction ratio (URR) as a pay-for-performance measure, but to what extent this measure reflects patient characteristics and adherence instead of its intent to reflect facility performance is unknown. Here, we quantified the contributions of patient case-mix and adherence to the variability in achieving URR targets across dialysis facilities. We found that 92% of 10,069 hemodialysis patients treated at 173 facilities during the last quarter of 2004 achieved the target URR ≥65%. Mixed-effect models with random intercept for dialysis facility revealed a significant facility effect: 11.5% of the variation in achievement of target URR was attributable to the facility level. Adjusting for patient case-mix reduced the proportion of variation attributable to the facility level to 6.7%. Patient gender, body surface area, dialysis access, and adherence with treatment strongly associated with achievement of the URR target. We could not identify specific facility characteristics that explained the remaining variation between facilities. These data suggest that if adherence is not a modifiable patient characteristic, providers could be unfairly penalized for caring for these patients under current CMS policy. These penalties may have unintended consequences.
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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 | 0,011 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».