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Enregistrement W4407143875 · doi:10.1108/ijphm-04-2024-0033

The perfect storm coming to healthcare: value-based healthcare meets fraud and abuse

2025· article· en· W4407143875 sur OpenAlexaff
William Trombetta

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Pharmaceutical and Healthcare Marketing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare cost, quality, practices
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careStormBusinessValue (mathematics)Healthcare serviceComputer sciencePolitical scienceGeographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This manuscript addresses the emerging tension between healthcare providers and regulatory authorities as the delivery of healthcare transitions from Volume-based Healthcare to Value-based Healthcare (VBH). In Volume-based healthcare, the more patients a doctor sees, the more money she makes. The more expensive drugs and treatments the doctor provides, the more money she makes. In VBH, keeping patients healthy with a focus on patient outcomes offers the potential to deliver improved healthcare outcomes along with cost reduction. In Volume-based Healthcare, there is an incentive to induce referrals and offer remuneration seeking referrals subjecting healthcare providers to Fraud and Abuse and Antikickback regulations. In VBH, there is no incentive to do more to achieve more income. The problem is: where do you draw the line between helping providers and patients by offering services and goods that achieve quality and cost reduction without running afoul of the law. This emerging tension is exacerbated by the emergence of social determinants of healthcare (SDOH) that have more to do with the quality of one’s healthcare than direct clinical care, medicines and medical devices. Design/methodology/approach This manuscript is based entirely on a narrative review and secondary research. No primary research has been conducted. Findings VBH offers the potential to achieve The Triple Aim: improve patient healthcare outcomes; enhance patient access to healthcare and satisfaction; and reduce costs. SDOH such as poverty, food deserts, crime, education, homelessness, transportation and more have more of an impact on the quality of one’s healthcare than direct clinical healthcare. Healthcare marketers can move beyond just selling goods and services to offering value that addresses the SDOH that stand in the way of achieving good health. Research limitations/implications This emerging approach to healthcare delivery is relatively new. Government has set the theme for this transformation by announcing a “regulatory sprint toward value-based healthcare”. The regulatory authorities like the Department of Justice, The Office of Inspector General (OIG) and State Attorneys General recognize that Fraud and Abuse and Antikickback can be obstacles to providing VBH. This new approach to healthcare delivery formally launched in January 2021 so there is little research on strategy and marketing guidance. Practical implications The varied healthcare providers such as hospitals, doctors, nurses, pharmacists and contractual healthcare networks such as Accountable Care Organizations and Clinically Integrated Networks are just beginning to move forward on this new paradigm. Social implications Social implications are huge. SDOH provide a real-world context in attempting to achieve improved healthcare. Take the example of an older patient with Type 2 diabetes along with a number of additional comorbidities such as obesity, depression, and more. The patient needs insulin for her diabetes, but she is homeless and lives under a bridge. What good is the best doctor, best hospital, best medicines if the patient is homeless. Originality/value The research on this healthcare delivery transition is just beginning to emerge.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,096
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,096
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0050,038
Communication savante0,0210,026
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0080,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,362
Tête enseignante GPT0,575
Écart entre enseignants0,213 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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