Hospital value based purchasing scores highly associated with prior year score and organizational characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Medicare’s Hospital Value Based Purchasing program (HVBP) rewards hospitals which achieve a higher than mean Total Performance Score (TPS). This article investigates the relationship between hospital characteristics and prior year Total Performance Score (TPS) on current year TPS under Medicare’s Hospital Value Based Purchasing (HVBP) program.Methods: Regression analyses are used to investigate the relationship between prior year TPS and organizational characteristics on current year TPS.Results: Regression analyses show that certain geographic locations, smaller bed size, and lower disproportionate share hospital percentage (DSHPCT) lead to a significantly higher TPS in both FY 2015 and FY 2016. Teaching status is associated with higher scores in FY 2015 and lower scores in FY 2016. Furthermore, prior year TPS is a significant predictor of current year TPS.Conclusions: Results suggest HVBP performance is dependent upon organizational characteristics which may have little to do with quality or cost of care. Furthermore, the findings demonstrate that prior year HVBP performance is the strongest predictor of future performance which may impede low performing hospitals from achieving success in future years, despite significant gains in improving cost and quality.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».