Public Reporting of Mortality Rates for Hospitalized Medicare Patients and Trends in Mortality for Reported Conditions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Public reporting is seen as a powerful quality improvement tool, but data to support its efficacy are limited. The Centers for Medicare & Medicaid Services' Hospital Compare program initially reported process metrics only but started reporting mortality rates for acute myocardial infarction, heart failure, and pneumonia in 2008. OBJECTIVE: To determine whether public reporting of mortality rates was associated with lower mortality rates for these conditions among Medicare beneficiaries. DESIGN: For 2005 to 2007, process-only reporting was considered; for 2008 to 2012, process and mortality reporting was considered. Changes in mortality trends before and during reporting periods were estimated by using patient-level hierarchical modeling. Nonreported medical conditions were used as a secular control. SETTING: U.S. acute care hospitals. PARTICIPANTS: 20 707 266 fee-for-service Medicare beneficiaries hospitalized from January 2005 through November 2012. MEASUREMENTS: 30-day risk-adjusted mortality rates. RESULTS: Mortality rates for the 3 publicly reported conditions were changing at an absolute rate of -0.23% per quarter during process-only reporting, but this change slowed to a rate of -0.09% per quarter during process and mortality reporting (change, 0.13% per quarter; 95% CI, 0.12% to 0.14%). Mortality for nonreported conditions was changing at -0.17% per quarter during process-only reporting and slowed slightly to -0.11% per quarter during process and mortality reporting (change, 0.06% per quarter; CI, 0.05% to 0.07%). LIMITATION: Administrative data may have limited ability to account for changes in patient complexity over time. CONCLUSION: Changes in mortality trends suggest that reporting in Hospital Compare was associated with a slowing, rather than an improvement, in the ongoing decline in mortality among Medicare patients. PRIMARY FUNDING SOURCE: National Heart, Lung, and Blood Institute.
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 | 0,008 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».