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Enregistrement W2121249260 · doi:10.1111/1475-6773.01113

Medical Expenditures during the Last Year of Life: Findings from the 1992–1996 Medicare Current Beneficiary Survey

2002· article· en· W2121249260 sur OpenAlexaff
Donald R. Hoover, Stephen Crystal, Rizie Kumar, Usha Sambamoorthi, Joel C. Cantor

Notice bibliographique

RevueHealth Services Research · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Care Issues
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institute of Mental HealthAgency for Healthcare Research and Quality
Mots-clésBeneficiaryMedicineMedicaidPaymentMedical Expenditure Panel SurveyPopulationDemographyGerontologySurvey data collectionActuarial scienceHealth careHealth insuranceEnvironmental healthFinanceBusinessStatisticsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To compare medical expenditures for the elderly (65 years old) over the last year of life with those for nonterminal years. DATA SOURCE: From the 1992-1996 Medicare Current Beneficiary Survey (MCBS) data from about ten thousand elderly persons each year. STUDY DESIGN: Medical expenditures for the last year of life and nonterminal years by source of payment and type of care were estimated using robust covariance linear model approaches applied to MCBS data. DATA COLLECTION: The MCBS is a panel survey of a complex weighted multilevel random sample of Medicare beneficiaries. A structured questionnaire is administered at four-month intervals to collect all medical costs by payer and service. Medicare costs are validated by claims records. PRINCIPAL FINDINGS: From 1992 to 1996, mean annual medical expenditures (1996 dollars) for persons aged 65 and older were $37,581 during the last year of life versus $7,365 for nonterminal years. Mean total last-year-of-life expenditures did not differ greatly by age at death. However, non-Medicare last-year-of-life expenditures were higher and Medicare last-year-of-life expenditures were lower for those dying at older ages. Last-year-of-life expenses constituted 22 percent of all medical, 26 percent of Medicare, 18 percent of all non-Medicare expenditures, and 25 percent of Medicaid expenditures. CONCLUSIONS: While health services delivered near the end of life will continue to consume large portions of medical dollars, the portion paid by non-Medicare sources will likely rise as the population ages. Policies promoting improved allocation of resources for end-of-life care may not affect non-Medicare expenditures, which disproportionately support chronic and custodial care.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,507
Écart entre enseignants0,369 · 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'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

Citations266
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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