MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6968058465 · doi:10.5281/zenodo.1443272

Medical Claims Management Solutions Market Size, Demand, Growth, Segmentation, Analysis and Forecast to 2023

2018· article· en· W6968058465 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Healthcare and Medical Tourism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationHealth careGovernment (linguistics)Population ageingCloud computingInformation technology managementSoftware deploymentService providerNegotiation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A medical claim is a detailed invoice that a health care provider sends to the health insurer, exactly showing the services that have been rendered by the providers to the patient. Medical claims management involves multiple administrative and customer service layers that include review, investigation, adjustment, remittance or denial of a claim. Improved focus on quality healthcare services and adoption of cloud technology related services are contributing to the growth of the medical claims management solutions market. Medical claims management solutions generally aim at attaining complete automation of processing of claims, faster access to customer information without negotiating on the security of private medical information.\n\nExplore Request Sample at:https://www.psmarketresearch.com/market-analysis/medical-claims-management-solutions-market/report-sample\n\nThe medical claims management solutions market is segmented on the basis of product, deployment, component and geography. Based on product, the global industry is further divided into standalone claim management system and integrated claim management system.\n\nBased on deployment the market is further divided into cloud based, web based and on-premise based deployments. Since the web-based deployment accounts for a variety of claims systems, it holds the largest share in the global market.\n\nBrowse Report at: https://www.psmarketresearch.com/market-analysis/medical-claims-management-solutions-market\n\nHowever, the Asia-Pacific is expected to witness the fastest growth during the forecast period (2017-2023). The factors driving this growth include increasing geriatric population and improved healthcare infrastructure in the region. In addition, the government initiatives to spread awareness about the benefits of this technology among the general population have also contributed to the medical claims management solutions market in this region. Therefore, the demand for healthcare IT solutions in the region is expected to increase significantly during the forecast period.\n\nAbout P&S Intelligence\n\nP&S Intelligence, a brand of P&S Market Research, is a provider of market research and consulting services catering to the market information needs of burgeoning industries across the world. Providing the plinth of market intelligence, P&S as an enterprising research and consulting company, believes in providing thorough landscape analyses on the ever-changing market scenario, to empower companies to make informed decisions and base their business strategies with astuteness.\n\nContact:\nP&S Intelligence\n\nToll-free: +1-888-778-7886 (USA/Canada)\n\nInternational: +1-347-960-6455\n\nEmail: enquiry@psmarketresearch.com\n\nWeb: https://www.psmarketresearch.com\n\nConnect with us: LinkedIn | Twitter | Google + | Facebook

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,020

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)Même sujetGlobal Healthcare and Medical TourismTravaux en français237 207