Abstract 336: Relationship of Provider and Practice Volume to Performance Measure Adherence: Results from the NCDR®
Notice bibliographique
Résumé
Background: Previous research demonstrates an association between higher surgical volume and improved outcomes; however, there has been limited literature evaluating the association between volume and quality of care in cardiovascular patients. We examined the relationship between volume and compliance with selected outpatient quality measures for coronary artery disease (CAD). Methods: Using a contemporary cohort from the PINNACLE Registry ® (2009-2012), average monthly provider and practice volumes were calculated for CAD encounters. Performance for four American Heart Association (AHA) CAD measures (antiplatelets, beta blockers, ACE inhibitor/ARBs, lipid therapy) was assessed at the most recent encounter for each patient. The percentage of patients meeting 100% of quality measures was calculated for both providers and practices. We fit 3-level hierarchical logistic regression models to assess the relationship between provider and practice volume and performance on quality measures. Results: Data were available for 577,645 patients, representing 1,134 providers from 78 practices nationwide. Monthly practice volumes (median (IQR)) were 683 (251-1466) for CAD encounters and monthly provider volumes were 67 (33-119). Overall, 48% of patients met all CAD measures. The relationship between provider and practice volumes and adherence to performance measures varied significantly. Practice volume was not associated with adherence to performance measures (p = .49), however higher provider volume was positively associated with adherence to performance measures (p < 01) (See Figure 1 ). Conclusions: In the PINNACLE Registry ® performance on published quality measures for CAD was modest and variable. Higher provider volume was positively associated with adherence to performance measures, but there was no association between practice volume and performance.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 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 ».