Does Use of a Hospital-wide Readmission Measure Versus Condition-specific Readmission Measures Make a Difference for Hospital Profiling and Payment Penalties?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Centers for Medicare and Medicaid Services (CMS) use public reporting and payment penalties as incentives for hospitals to reduce readmission rates. In contrast to the current condition-specific readmission measures, CMS recently developed an all-condition, 30-day all-cause hospital-wide readmission measure (HWR) to provide a more comprehensive view of hospital performance. OBJECTIVES: We examined whether assessment of hospital performance and payment penalties depends on the readmission measure used. RESEARCH DESIGN: We used inpatient data to examine readmissions for patients discharged from VA acute-care hospitals from Fiscal Years 2007-2010. We calculated risk-standardized 30-day readmission rates for 3 condition-specific measures (heart failure, acute myocardial infarction, and pneumonia) and the HWR measure, and examined agreement between the HWR measure and each of the condition-specific measures on hospital performance. We also assessed the effect of using different readmission measures on hospitals' payment penalties. RESULTS: We found poor agreement between the condition-specific measures and the HWR measure on those hospitals identified as low or high performers (eg, among those hospitals classified as poor performers by the heart failure readmission measure, only 28.6% were similarly classified by the HWR measure). We also found differences in whether a hospital would experience payment penalties. The HWR measure penalized only 60% of those hospitals that would have received penalties based on at least 1 of the condition-specific measures. CONCLUSIONS: The condition-specific measures and the HWR measure provide a different picture of hospital performance. Future research is needed to determine which measure aligns best with CMS's overall goals to reduce hospital readmissions and improve quality.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 ».