Patient-Report-Outcome-Measure and Incentives for Inpatient Chronic Care in Germany
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In general, incentive tools like pay for performance (P4P) have positive effects regarding treatment quality and financial outcomes. As they are applicable to the clinical management of chronic conditions like asthma and diabetes, this article analyses their potential for multimodal complex treatment of chronic rheumatic diseases. METHODS: Cost data for chronic rheumatic diseases with and without specified complex treatments and their respective remuneration are compared to permit specific statements regarding incentive aspects in a DRG setting. Moreover, several standardized Patient-Report-Outcome-Measures (PROMs) are considered in the context of complex treatment to allow not only for efficiency, but also effectiveness evaluation. RESULTS: In total, 375 patients with complex treatment for rheumatic conditions were surveyed from 2013 to 2018. The incentive is slightly below (4,821.05 €) the costs incurred for complex treatments (4,972.44 €). The results of the used PROMs are positive as pain intensity decreased considerably (p <.001, r=0.75) and mental state complaints were reduced (p <.001). CONCLUSIONS: PROMs are valid instruments to capture changes in patient well-being. They also help to improve clinical operations and can be used for benchmarking. The P4P approach should cover the costs incurred to ensure the incentive structure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».