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Enregistrement W2792759261 · doi:10.1097/der.0000000000000355

Survey of Patch Test Business Models in the United States by the American Contact Dermatitis Society

2018· article· en· W2792759261 sur OpenAlexvenueno aff
Tian Hao Zhu, Raagini Suresh, Benjamin Farahnik, Caleb Jeon, Erin M. Warshaw, Pamela L. Scheinman, Christen M. Mowad, Nina Botto, Bruce A. Brod, James S. Taylor, Amber Reck Atwater, Kalman L. Watsky, Peter C. Schalock, Brian C Machler, Stephen E. Helms, Sharon E. Jacob, Jenny E. Murase

Notice bibliographique

RevueDermatitis · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueContact Dermatitis and Allergies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReimbursementMedicinePatch testingSalaryTest (biology)Allergic contact dermatitisFamily medicineSkin patchContact dermatitisDermatologyHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Allergic contact dermatitis (ACD) remains a significant burden of disease in the United States. Patch testing is the criterion standard for diagnosing ACD, but its use may be limited by reimbursement challenges. OBJECTIVE: This study aimed to assess the current rate of patch test utilization among dermatologists in academic, group, or private practice settings to understand different patch testing business models that address these reimbursement challenges. METHODS: All members of the American Contact Dermatitis Society received an online survey regarding their experiences with patch testing and reimbursement. RESULTS: A "yes" response was received from 28% of survey participants to the question, "Are you or have you been less inclined to administer patch tests or see patients needing patch tests due to challenges with receiving compensation for patch testing?" The most commonly reported barriers include inadequate insurance reimbursement and lack of departmental support. CONCLUSIONS: Compensation challenges to patch testing limit patient access to appropriate diagnosis and management of ACD. This can be addressed through a variety of innovative business models, including raising patch testing caps, negotiating relative value unit compensation, using a fixed salary model with directorship support from the hospital, and raising the percentages of collection reimbursement for physicians.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,636
Score d'incertitude au seuil0,932

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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