Two Innovative Cancer Care Programs Have Potential to Reduce Utilization and Spending
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer patients often present to the emergency department (ED) and hospital for symptom management, but many of these visits are avoidable and costly. OBJECTIVE: We assessed the impact of 2 Health Care Innovation Awards that used an oncology medical home model [Community Oncology Medical Home (COME HOME)] or patient navigation model [Patient Care Connect Program (PCCP)] on utilization and spending. METHODS: Participants in COME HOME and PCCP models were matched to similar comparators using propensity scores. We analyzed utilization and spending outcomes using Medicare fee-for-service claims with unadjusted and adjusted difference-in-differences models. RESULTS: In the adjusted models, both COME HOME and PCCP were associated with fewer ED visits than a comparison group (15 and 22 per 1000 patients/quarter, respectively; P<0.01). In addition, COME HOME had lower spending ($675 per patient/quarter; P<0.01), and PCCP had fewer hospitalizations (11 per 1000 patients/quarter; P<0.05), relative to the comparison group. Among patients undergoing chemotherapy, fewer COME HOME and PCCP patients had ED visits (18 and 28 per 1000 patients/quarter, respectively; P<0.01) and fewer PCCP patients had hospitalizations (13 per 1000 patients/quarter; P<0.05), than comparison patients. CONCLUSIONS: The oncology medical home and patient navigator programs both showed reductions in spending or utilization. Adoption of such programs holds promise for improving cancer care.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».