The importance of accurate member identity in the performance of payer organizations
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To describe perceptions among healthcare payers of the importance of and challenges in ensuring accurate member identity in payer organizational operational performance.Methods: A survey of 35 US healthcare payer executives evaluated perceptions of the importance of accurate member identity to efficient operations and achieving payer strategic priorities, improved financial performance and member satisfaction, and the associated challenges.Results: Healthcare payers were highly aware that accuracy of member identity is essential to operational effectiveness and efficiency (90.0%). Leading organizational challenges were managing high risk members (43.3%) and effective member engagement (40.0%), both impacted by member misidentification. A majority (73.3%) indicated that current system capabilities do not enable the capture and sharing of accurate, complete member identity, with 43.0% stating it was extremely/somewhat difficult to add member data sources and remove member record duplicates. Only 10.0% were moderately or highly satisfied with the accuracy of their existing member identity management solutions.Conclusions: Inability to know “who is who” is perceived by payer organizations as impeding financial performance and growth, operational efficiency, and member engagement/satisfaction. While recognizing that member identity impacts nearly every aspect of payer operations, most payer executives lacked confidence in their organization’s ability and deployed technology to achieve a complete and accurate 360-degree view of members.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».