Medicare Opt-Out Trends Among Dermatologists May Reflect Systemic Health Policy: Cross-sectional Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Provider opt-out of accepting Medicare insurance is a nationally tracked metric by the Centers for Medicare & Medicaid Services (CMS) for all physicians, including dermatologists. Although this usually only consists of a small number of providers, the magnitude of opting out has varied historically, often tracing changes in systemic health care policy. OBJECTIVE: In this paper, we explored dermatologist opt-out data since 2001, as reported by the CMS, to characterize trends and provide evidence that shifts in provider opt-out may represent a potential indicator of the state of health policy and possible needs for reform as it pertains to Medicare. METHODS: The publicly available Opt Out Affidavits data set, available from the CMS, was evaluated for providers in all dermatologic specialties from January 1, 2001, to May 27, 2022. RESULTS: There were a total of 196 dermatology opt-outs in the overall period, with the largest spike being 33 providers in 2016, followed by generally consistent decreases through 2021. In the most recent 12 months of data, the number of new monthly opt-outs from January 2022 to May 2022 was significantly higher than that of the trailing 7 months of 2021 (P=.03). CONCLUSIONS: Despite decreasing numbers of dermatologist opt-outs in the late-2010s, 2022 was marked by a significant increase in opt-outs. The reduced acceptance of Medicare by dermatologists may present risks to care access, so it is important to frequently assess physician opt-out data and changes over time.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».