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Enregistrement W2899820694 · doi:10.1093/geroni/igy023.331

EVALUATING CMS PAYMENT REFORM INITIATIVE TO REDUCE AVOIDABLE HOSPITALIZATIONS AMONG NURSING FACILITY RESIDENTS

2018· article· en· W2899820694 sur OpenAlexaboutno aff
Melvin J. Ingber, Jean M. Gaines

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicaidMedicinePaymentNursingNursing homesQuarter (Canadian coin)Minimum Data SetSkilled Nursing FacilityFamily medicineProspective payment systemTelephone surveyHealth careBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nursing home residents are characterized by frailty, multiple chronic illnesses, and high levels of physical and cognitive impairment. More than one-quarter of long-stay nursing home residents are hospitalized each year. These hospitalizations are costly, and many are considered potentially avoidable. Unnecessary hospitalizations cause disruption to residents, risk of complications, and possibility of reduced functioning on return to the nursing home. Reducing avoidable hospitalizations of nursing home residents is an important quality-improvement initiative that may also reduce cost of care. This symposium will include an overview of the Centers for Medicare & Medicaid Services (CMS) Initiative to Reduce Avoidable Hospitalizations among Nursing Facility Residents—Payment Reform (henceforth, the Initiative), and will describe the evaluation design and early findings. The Initiative, begun in 2016, tests a new Medicare Part B payment model that pays participating nursing facilities and practitioners for providing higher-level care on site to eligible long-stay residents instead of transferring them to hospitals. These payments are for care of residents with six qualifying conditions whose changing symptoms could possibly trigger a hospital transfer. Four presentations will focus on: (1) Description of the Initiative and individual state models, (2) An overview of evaluation methods, describing the approach to comparison group selection and quantitative impact analysis; (3) Early primary data (telephone interview) results from the perspective of participating nursing facilities; and (4) Preliminary primary data results concerning participating practitioners (physicians and physician extenders).

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)0,067
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,080
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,356

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0670,080
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,356 · 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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