Trends in Patch Testing in the Medicare Part B Fee-for-Service Population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patch testing is a vital component of the workup for allergic contact dermatitis. There are limited data on changes of patch testing use among Medicare providers, as well as patch testing reimbursement rates. OBJECTIVE: The aim of the study was to evaluate trends in the use of patch testing among various Medicare providers and Medicare patch testing reimbursement. DESIGN: A longitudinal analysis of patch testing claims was performed with the Medicare Part B Physician/Supplier Procedure Summary files from 2010 to 2018. The primary outcomes were the total number and change in the number of submitted patch testing services from 2010 to 2018 by 3 provider groups: dermatology physicians, nondermatology physicians, and nonphysician providers. Secondary outcome measures included Medicare reimbursement amounts and changes in reimbursement amounts for patch test services (total and per 1000 enrollees) from 2010 to 2018 for the 3 provider groups, as well as per patch test service. RESULTS: From 2010 to 2018, submitted patch testing services per 1000 enrollees grew by 89.0%. The annual trend estimate for submitted services relative to 2010 was +10.1% (95% confidence interval [CI] = 8.1 to 12.0) for physicians and +34.1% (95% CI = 32.1 to 36.0) for nonphysician providers (physician assistants and nurse practitioners). Among physicians, the annual trend estimate for submitted services was +5.1% (95% CI = -11.3 to 21.5) for dermatologists and +31.40% (95% CI = 15.00 to 47.81) for allergists. CONCLUSIONS: Patch testing increased in the US Medicare population from 2010 to 2018, and this increase was largely driven by nonphysician providers and allergists.
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 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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».