Evaluating the Completness of Physician Billing Claims: A Proof-of-Concept Study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACTObjectivesAn increasing number of physicians are remunerated by alternative forms of payment, instead of conventional fee-for-service (FFS) payments. Changes in physician remuneration methods can to influence the completeness of physician billing claims databases, because physicians on alternative payments may not consistently complete billing records. However, there is no established technique to estimate the magnitude of data loss. This proof-of-concept study estimated completeness of physician claims by comparing them with prescription drug records. We applied the method to estimate completeness of non-fee-for-service (NFFS) and FFS physician claims data over time in Manitoba, Canada. ApproachOur method uses information on the date of patient initiation of a new prescription medication, payment method of the prescribing physician, and presence/absence of a physician billing claim prior to the medication initiation date. A billing claim within 7 days of the medication initiation date was defined as a captured claim; if there was no claim in this observation window, it was classified as missed. Our method was applied to annual patient cohorts who initiated a common prescription medication (i.e., anti-hypertensives) between fiscal years 1998/99 and 2012/13. A sensitivity analysis used a 21-day observation window to identify captured/missing claims. Multivariable hierarchical logistic regression models tested patient and prescriber characteristics associated with missing claims. ResultsThe cohort consisted of 274, 462 individuals with a new anti-hypertensive prescription medication. A total of 9.2% of the cohort had a NFFS prescribing physician in 1998/99; this increased to 20.2% in 2012/13 (linear trend p-value < .0001). The percentage of NFFS prescribers almost doubled, from 10.0% to 17.8%. The percentage of the annual cohorts with a FFS prescribing physician and a missing claim remained close to 13.0%. However, the percentage of the annual cohorts with a NFFS prescribing physician and a missing claim increased from 15.6% to 23.3% (linear trend p-value < .0001), and was always higher than the FFS percentage. Patient age, sex, and comorbidity and physician specialty and practice location were associated with the odds of a missing claim. ConclusionThe percentage of missing claims was higher for patients with NFFS than FFS prescribing physicians, demonstrating the impact of physician remuneration on database completeness. The trend of greater data loss in later than earlier years suggests that completeness of physician billing claims data may be decreasing. Our method can be applied across jurisdictions to compare the impact of physician payment methods on data quality.
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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 | 0,138 | 0,223 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».