Health Care Savings with the Patient-Centered Medical Home: Community Care of North Carolina's Experience
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated the financial impact of integrating a systemic care management intervention program (Community Care of North Carolina) with person-centered medical homes throughout North Carolina for non-elderly Medicaid recipients with disabilities during almost 5 years of program history. It examined Medicaid claims for 169,676 non-elderly Medicaid recipients with disabilities from January 2007 through third quarter 2011. Two models were used to estimate the program's impact on cost, within each year. The first employed a mixed model comparing member experiences in enrolled versus unenrolled months, accounting for regional differences as fixed effects and within physician group experience as random effects. The second was a pre-post, intervention/comparison group, difference-in-differences mixed model, which directly matched cohort samples of enrolled and unenrolled members on strata of preenrollment pharmacy use, race, age, year, months in pre-post periods, health status, and behavioral health history. The study team found significant cost avoidance associated with program enrollment for the non-elderly disabled population after the first years, savings that increased with length of time in the program. The impact of the program was greater in persons with multiple chronic disease conditions. By providing targeted care management interventions, aligned with person-centered medical homes, the Community Care of North Carolina program achieved significant savings for a high-risk population in the North Carolina Medicaid program.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».