Physical Rehabilitation following Medicare Prospective Payment for Skilled Nursing Facilities
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the effect of the Medicare prospective payment system (PPS) for skilled nursing facilities (SNF) on the delivery of rehabilitation therapy to residents. DATA SOURCES: Resident-level data are based on the Resident Assessment Instrument Minimum Data Set for nursing facilities. All elderly residents admitted to SNFs in Michigan and Ohio in 1998 and 1999 form the study population (n=99,952). STUDY DESIGN: A differences-in-differences identification strategy is used to compare rehabilitation therapy for SNF residents before and after a change in Medicare SNF payment. Logistic and linear regression analyses are used to examine the effect of PPS on receipt of physical, occupational, or speech therapy and total therapy time. DATA EXTRACTION: Data for the present study were extracted from the University of Michigan Assessment Archive Project (UMAAP). One assessment was obtained for each resident admitted to nursing facilities during the study period. PRINCIPAL FINDINGS: The introduction of PPS for all U.S. Medicare residents in July of 1998 was associated with specific targeting of rehabilitation treatment time to the most profitable levels of therapy. The PPS was also associated with increased likelihood of therapy but less rehabilitation therapy time for Medicare residents. CONCLUSIONS: The present results indicate that rehabilitation therapy is sensitive to the specific payment incentives associated with PPS.
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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 | 0,004 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».