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Enregistrement W2606482640 · doi:10.23889/ijpds.v1i1.205

Evaluating the Completness of Physician Billing Claims: A Proof-of-Concept Study

2017· article· en· W2606482640 sur OpenAlexaffabout
Lisa M. Lix, John Paul Kuwornu, George Kephart, Khokan C. Sikdar, Mark Smith, Kristine Kroeker, Hude Quan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Population Data Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensManitoba HealthUniversity of CalgaryDalhousie UniversityUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical prescriptionMedicineRemunerationPaymentLogistic regressionCohortFamily medicineCompleteness (order theory)Actuarial scienceBusinessFinanceInternal medicineNursingMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,138
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,223
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,730

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1380,223
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,495
Tête enseignante GPT0,511
Écart entre enseignants0,015 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
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