Approaches to Identify Nursing Home Specialists Using Medicare Claims Data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physicians and advanced practice clinicians who practice in nursing homes (NHs) are becoming increasingly specialized. Studies have identified clinicians as NH specialists using multiple data sources; yet, researchers' access to several sources may be limited due to required data purchases. OBJECTIVE: Examine the concordance of 2 approaches to measure NH specialization versus a standard approach using clinician-level Medicare Data on Provider Practice and Specialty (MD-PPAS). These alternative approaches leveraged: (1) publicly available clinician-level Medicare Part B data; and (2) patient-level Medicare Part D Event claims linked to publicly available clinician-level Medicare Part D prescribers data. RESEARCH DESIGN: Yearly cross-sections from 2016 to 2020. SUBJECTS: Physicians and advanced practice clinicians with at least one Medicare-paid service to NH residents and at least 100 total services in a given year. MEASURES: Nursing home specialists were classified as clinicians with ≥90% of annual services provided to NH residents. RESULTS: Between 2016 and 2020, NH specialists comprised 49,542 of 321,267 eligible clinician-years (15.4%) in MD-PPAS data; 35,983 of 189,992 eligible clinician-years (18.9%) in Part B data; and 31,148 of 1,101,484 eligible clinician-years (2.8%) in Part D data. Compared with the MD-PPAS approach, the concordance was greater for the Part B approach (sensitivity 71.8%, specificity 99.7%) than the Part D approach (39.4%, 97.6%). CONCLUSIONS: There were large differences in the numbers of eligible clinicians and NH specialists identified by 3 approaches. The Part B approach was reasonably concordant with the MD-PPAS approach and could be considered by researchers without the financial resources required to purchase MD-PPAS data.
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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 | 0,061 | 0,177 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».