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Enregistrement W2748821948

Appropriateness-based reimbursement of elective invasive coronary procedures in low- and middle-income countries: Preliminary assessment of feasibility in India.

2018· article· en· W2748821948 sur OpenAlexaff
Ganesan Karthikeyan, Umesh Shirodkar, Meeta Rajiv Lochan, Stephen Birch

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare cost, quality, practices
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReimbursementMedicinePopulationHealth careIncentiveEmergency medicineEnvironmental health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Elective coronary interventional procedures are often overused and sometimes inappropriately used. The incentives for overuse are greater in low- and middle-income countries, where much of healthcare is provided by poorly regulated, fee-for-service systems. Overuse and inappropriate use increase healthcare costs and are potentially harmful to patients. Linking appropriate use of elective procedures to their reimbursement might deter overuse. METHODS: We explored the feasibility of introducing appropriateness criteria as a precondition to settling reimbursement claims in a publicly funded health insurance scheme in Maharashtra, India. Clinical algorithms were developed from the current best-practice criteria and used to determine appropriateness at the time of obtaining pre-authorization for elective percutaneous coronary intervention (PCI) and coronary artery bypass graft (CABG) surgeries. The number of PCIs as a proportion of the total number of procedures reimbursed under the scheme was the primary outcome measure. This proportion was compared for 1-year periods before and after implementation of appropriateness-based reimbursement, using the chi-square test. Comparisons were also made separately for public and private hospitals. The change in the proportion of CABG surgeries over the same time periods was used as a comparator (as they are less subject to inappropriate use). RESULTS: The insurance scheme provided cover to a population of 20 424 585 (18.2% of the population of Maharashtra) in 8 districts, through 106 hospitals (73 private and 33 public). There was a 12.3% (95% CI 8.9%-15.5%, p=0.0001) reduction in the proportion of PCIs performed in the 1-year period after the introduction of appropriateness-based reimbursement. The reduction was similar for public and private hospitals. There was no significant change in the proportion of CABG surgeries (2.3% v. 2.2%, p=0.20). At current rates, use of appropriateness-based reimbursement would result in approximately 783 (95% CI 483-1099) less PCIs with potential annual savings of about ₹ 57 million (US$ 0.93 million; 95% CI 0.57-1.3) to the government scheme. CONCLUSIONS: It seems feasible to implement an appropriateness-based system for reimbursement of elective coronary interventional procedures in a government-funded health insurance scheme in a developing country. This potentially cost-saving approach may reduce inappropriate use.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,943

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,310
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,164 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2018
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Résumé présentoui

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