A Direct Experience in a New Accountable Care Organization: Results, Challenges, and the Role of the Neurosurgeon
Notice bibliographique
Résumé
The passage of the Affordable Care Act saw the creation of Accountable Care Organizations (ACOs), a new approach to healthcare delivery moving from fee-for-service toward population health. This paper presents a case study of the Memorial Hermann ACO (MHACO), launched in response to the Medicare Shared Savings Program, with goals to align physician and hospital incentives, practice evidence-based medicine, develop care coordination, and increase efficiency. Building blocks included an affiliated primary care network, a clinical integration program (involving shared electronic medical record platforms and quality data reporting), and significant investments in information technology. Presented is the approach taken to form MHACO; the management structure, technology developed, and a 2-year experience. Incorporated in July 2012, the MHACO involved 22 000 Medicare patients. In 2015, Centers for Medicare and Medicaid Services released data showing a composite quality score between 80 and 85 (from a maximum 100) and nearly $53 million in total savings (or 11% of expected expenditure), making MHACO one of the most successful nationally.1 In fewer than 5 years, almost 500 ACOs have developed, and by some estimates, a quarter of Medicare patients are currently enrolled in an ACO. Although ACOs to date have focused on primary care, the future will increasingly involve specialists. At Memorial Hermann, neurosurgeons took an early role in forming collaborative partnerships with the hospital, and started programs that served as precursors to the ACO model. This paper ends with an overview of ACO development, likely changes going forward, and a discussion of the role of specialists in general, and of neurosurgeons in particular.
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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 | 0,001 |
| 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 ».