Variation In Use of $4 Generic Program And Potential Savings Among Medicare Beneficiaries---Biostatistics Student's Internship Exit Report
Notice bibliographique
Résumé
As an option to fulfill the MS thesis requirement at the Department of Biostatistics, I worked as an intern under the supervision of Dr. Yuting Zhang at the Department of Health Policy & Management, Graduate School of Public Health, University of Pittsburgh, from January to June 2010. During the internship, I have been fully involved in some of Dr. Zhang's projects and have made the following contributions. First, I consolidated different pharmacy event data and medical claims data obtained from multiple sources into several analytic databases for those projects. The end products in this step included the analytic datasets, data dictionary for each corresponding dataset, and the SAS programming codes. After completion of the dataset construction, I had opportunities to fully apply the statistical skills I have learned during my coursework on a specific project, entitled "Variation in the use of $4 generic prescription and potential savings among Medicare beneficiaries." Under the supervision of Dr. Zhang as well as collaborating with other colleagues, I played the leading role in data analysis, the interpretation of results and writing of a manuscript for publication.Public Health Relevance: Our research on these projects focused on evaluating the strengths and weaknesses of the Medicare prescription drug program, especially its effects on vulnerable American populations such as under-served minorities, patients with severe mental health and multiple medical conditions. Through our research, public policy might be improved to eliminate health disparities in populations. Our findings from the project have important policy implications for optimizing cost-effective use of prescription plans to the public.Through this half-year long internship, I have had great opportunities to learn study design, data management, statistical analysis and hypothesis testing in a real world setting, to apply statistics/econometrics knowledge to large existing data, to evaluate the effects of health care policy and interventions on medical spending and health outcomes. In addition, I have practiced advanced SAS programming skills in manipulating the large datasets.
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 | 0,005 | 0,017 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».