Risk adjustment and observation time: comparison between cross-sectional and 2-year panel data from the Medical Expenditure Panel Survey (MEPS)
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Risk adjustment models were used to estimate health care consumption after adjusting for individual characteristics or other factors. The results of this technique were not satisfying. One reason could be that the length of time to document consumption might be associated with the mean and variance of observed health care consumption. This study aims to use a simplified mathematical model and real-world data to explore the relationship of observation time (one or two years) and predictability. METHODS: This study used cross-sectional (one-year) and 2-year panel data sets of the Medical Expenditure Panel Survey (MEPS) from 1996 to 2008. Comparisons of the health care consumption (total health expenditure, emergency room (ER) and office-based visits) included ratios of means and standard errors (SEs). Risk adjustment models for one- and two-year data used generalized linear model. RESULTS: The ratios of mean health care consumption (two-year to one-year total expenditure, ER and office-based visits) seemed to be two in most age groups and the ratios of SEs varied around or above two. The R-squared of two-year models seemed to be slightly better than that of one-year models. CONCLUSIONS: We find health expenditure and ER or office-based visits observed in two consecutive years were about twice those observed in a single year for most age, similar to the ratios predicted in mathematical examples. The ratios of mean spending and visits varied across age groups. The other finding is that the predictability of two-year consumption seems better than that of one-year slightly. The reason is not clear and we will continue studying this phenomenon.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle