Abstract W P284: Stroke CORE Measure Data Submission to CMS: Process Improvement Initiative
Notice bibliographique
Résumé
Background: As of January 2013, CMS required hospitals to submit Stroke CORE Measure data on all discharged patients in order to be eligible for full reimbursement in Federal Fiscal Year (FFY) 2014. Failure to do so results in a payment reduction to hospitals. Furthermore, rapid-change-cycle and continuous quality improvement programs suggest that a rapid communication feedback approach can improve compliance with evidence-based practice. To meet impending data-reporting and fiscal challenges, the 5 campus hospital organization implemented strategies in Aug-Dec 2012 to: reduce labor costs related to stroke core measure reporting without increasing risk to full CMS reimbursement; and decrease the FY 2012 lag time between patient discharge, and communication of core measure compliance to clinicians. The purpose of this study was to determine if: (1) savings in labor dollars were achieved; (2) risk of CMS payment reduction did not increase; and (3) reduction in time from discharge to internal reporting was achieved. Methods: Minutes/case abstraction of CORE Measures were directly measured for all inpatient stroke cases discharged in October, 2012/60 minutes. Number of hours was multiplied by the cost of labor/hour to establish a labor cost/case baseline. Time/case was reassessed in April, 2013. Successful submission of data to CMS Jan-March, 2013 was determiner of risk. Retrospective review of May -July, 2012 was used to establish a comparative baseline (equal to 65 days). Days from discharge until data resulted to clinician were audited from January-March, 2013 using quality control tool. Goal was set at 21 days or less. Results: In the time period analyzed, the labor cost related to time spent abstracting each case was reduced by 20%. Risk of failure to follow CMS public reporting rules was not increased, and the first quarter (Jan-March 2013) results were submitted/accepted by CMS with no quality control issues. During the time period reviewed, the days from patient discharge to internal reporting of compliance results was reduced from 65 to 21 or less. Conclusion: The process improvement strategies achieved all goals and clinical improvements during the period reviewed. The sustainability of these results is the subject of on-going, quarterly reassessment.
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 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 | 0,026 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,009 |
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 ».