MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3004074093 · doi:10.1377/hlthaff.2019.00570

When Should Medicare Mandate Participation In Alternative Payment Models?

2020· article· en· W3004074093 sur OpenAlexaff
Joshua M. Liao, Mark V. Pauly, Amol S. Navathe

Notice bibliographique

RevueHealth Affairs · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealthcare innovation and challenges
Établissements canadiensInstitute of Health Economics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicaidMandatePaymentBusinessIncentiveActuarial sciencePublic economicsScope (computer science)Fee-for-serviceValue (mathematics)Health careFinanceEconomicsMicroeconomicsPolitical scienceComputer scienceEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Centers for Medicare and Medicaid Services continues to propose and implement alternative payment models (APMs) to shift Medicare payment away from fee-for-service and toward approaches that emphasize health care value. As APMs expand in scope, one critical question is whether they should engage providers on a voluntary or a mandatory basis. Clinicians and policy makers may view the benefits and drawbacks of these two modes of participation differently. In this Analysis we compare the benefits and drawbacks of mandatory and voluntary participation, based on clinical versus policy perspectives, and we argue that both modes are necessary for APMs to achieve the goal of improving value. Policy makers should match the mode of participation and related financial incentives to each clinical scenario in which an APM is implemented. We propose ways to coordinate mandatory and voluntary APMs based on clinical scenarios.

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)0,001
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,238
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeQualitatif
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

Citations20
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHealth AffairsMême sujetHealthcare innovation and challengesTravaux en français237 207