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Enregistrement W4292739225 · doi:10.1111/poms.13830

Care coordination for healthcare referrals under a shared‐savings program

2022· article· en· W4292739225 sur OpenAlex
Fernanda Bravo, Retsef Levi, Georgia Perakis, Gonzalo Romero

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueProduction and Operations Management · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAir Force Office of Scientific ResearchDivision of Civil, Mechanical and Manufacturing InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCenter for Hierarchical Manufacturing, National Science FoundationNational Science Foundation
Mots-clésCapitationIncentiveBeneficiaryBusinessReferralHealth carePopulationActuarial scienceCost sharingFee-for-serviceFinanceEconomicsMedicineMicroeconomicsNursingEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accountable care organizations (ACOs) are responsible for the quality and cost of care of specified patient populations, including the cost of referrals. Motivated by this environment, we study care coordination for healthcare referrals. We consider an ACO that refers an uncertain number of patients from its attributed population to a preferred external provider for specialized health services. ACOs are typically paid under the Medicare Shared Savings Program (MSSP). Under the MSSP, the payer sets a spending benchmark for the beneficiary population during a fixed time period and shares any gains (losses) relative to it with the ACO. During the billing period, all services delivered to the attributed population by the ACO and external providers continue to be reimbursed under fee‐for‐service. Gains (losses) are determined at the end of the period by comparing the actual spending, which includes all care expenses (regular visits, referrals, and failed treatments) incurred by the payer in the period to the predefined benchmark. In this environment, the ACO and external providers—the latter not compensated under the MSSP—lack incentives to invest enough in care coordination initiatives. We study financial incentive mechanisms between the ACO and its preferred external provider to achieve integrated care coordination in referral markets under the MSSP. We show that traditional fee‐for‐service and capitation agreements do not provide sufficient incentives for care coordination in referral markets. However, a risk‐ and cost‐sharing mechanism can induce integrated care coordination efforts while satisfying the ACO and provider's participation constraints. We characterize a family of such mechanisms and numerically study the variability of the ACO and the external provider's profit. We demonstrate that this type of agreement can be used not only to induce integrated care coordination but can also result in a Pareto improvement in profit variability. We also illustrate the impact of the different MSSP risk tracks parameters on the performance of this care coordination mechanism, including their effect on the quality of care and the payer's mean spending.

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.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil0,784

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,239 · 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