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Enregistrement W4235129483 · doi:10.7454/eki.v2i3.2408

Risk Adjustment of Capitation Payment System: What Can Indonesia Adopt from other Countries?

2019· article· en· W4235129483 sur OpenAlexaboutno aff
Asri Hikmatuz Zahroh, Rizki Asriani Putri, Latanza Shima, Erdayani Erdayani, Rira Martaliza, Tri Priyo Anggoro, Wulansari Wulansari

Notice bibliographique

RevueJurnal Ekonomi Kesehatan Indonesia · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapitationActuarial sciencePaymentScopusBusinessCapitation feeMedicineMEDLINEFinancePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Capitation calculation in Indonesia is not adjusted by individual and aggregate risk. Without risk adjustment, capitation rates are likely to overpay or underpay primary care. This study aimed to review risk-adjusted capitation payment in other countries for evaluation of capitation payment system in Indonesia. The conduct and reporting of this systematic review followed the recommendations of the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA). This study used comprehensive electronic search in five databases: Pubmed, Proquest, Scopus, PMC, and EBSCOHost. Search results from five databases in April 2018, yielded a total 19 titles that will continue to review the full article and at the end, 4 articles included for systematic review. Based on risk adjustment of capitation payment system in UK, USA, Canada and Sweden, Indonesia may initiate the use of risk adjustment based on the distribution of age and sex. Then Indonesia can develop risk adjustment based on diagnosis and socioeconomic factors to create more fair and accurate capitation rates for primary care.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,203 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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