An intervention to improve care and reduce costs for high-risk patients with frequent hospital admissions: a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A small percentage of high-risk patients accounts for a large proportion of Medicaid spending in the United States, which has become an urgent policy issue. Our objective was to pilot a novel patient-centered intervention for high-risk patients with frequent hospital admissions to determine its potential to improve care and reduce costs. METHODS: Community and hospital-based care management and coordination intervention with pre-post analysis of health care utilization. We enrolled Medicaid fee-for-service patients aged 18-64 who were admitted to an urban public hospital and identified as being at high risk for hospital readmission by a validated predictive algorithm. Enrolled patients were evaluated using qualitative and quantitative interview techniques to identify needs such as transportation to/advocacy during medical appointments, mental health/substance use treatment, and home visits. A community housing partner initiated housing applications in-hospital for homeless patients. Care managers facilitated appropriate discharge plans then worked closely with patients in the community using a harm reduction approach. RESULTS: Nineteen patients were enrolled; all were male, 18/19 were substance users, and 17/19 were homeless. Patients had a total of 64 inpatient admissions in the 12 months before the intervention, versus 40 in the following 12 months, a 37.5% reduction. Most patients (73.3%) had fewer inpatient admissions in the year after the intervention compared to the prior year. Overall ED visits also decreased after study enrollment, while outpatient clinic visits increased. Yearly study hospital Medicaid reimbursements fell an average of $16,383 per patient. CONCLUSIONS: A pilot intervention for high-cost patients shows promising results for health services usage. We are currently expanding our model to serve more patients at additional hospitals to see if the pilot's success can be replicated. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.gov Identifier: NCT01292096.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».