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Enregistrement W7073701879

Date of Service Provision and Date of Payment in Claims Data: Dealing with Time Differences

2020· article· en· W7073701879 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKölner Universitäts PublikationsServer (Universität zu Köln) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueHigh-pressure geophysics and materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical prescriptionPaymentQuarter (Canadian coin)Service (business)Statutory lawHealth carePayment by ResultsInpatient care
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim The paper quantifies discrepancies between date of payment and date of service provision when doing analyses in relation to date of death and also in relation to the end of a calendar year. In analyses of this type, time differences between service provision and payment can lead to both under- and overestimation of service use. We aim to capture these phenomena in claims data from different sectors (primary care, medication prescription, prescription of remedies and medical aids, hospital care). Method We have used pre-structured claims data from a scientific data warehouse of a large German statutory health insurance covering people that died in 2016. We investigated the discrepancies in time between date of service provision and date of payment for different outpatient and inpatient services based on data from 2015 to 2017. An exact date (dd/mm/yyyy) was only available for data covering prescriptions of remedies and medical aids. Data covering medication prescriptions were only exact to the month of payment (mm/yyyy), whereas data covering outpatient physician care were only exact to the quarter of payment (q/yyyy). Results For both outpatient physician care and hospital care, less than 1% had a payment date after the date of death. The share is considerably higher (28-31%) for prescriptions of remedies and medical aids. The majority of payments occurred within 3 months after death (93% for prescriptions of remedies and medical aids, 67% for primary care services). Less than 1% of outpatient physician care and about 18% of remedies had been paid after the end of the calender year 2015. Here too, the majority of payments were made within the first 3 months of 2016 (100% of prescriptions of remedies and medical aids, 65% of primary care services). Conclusions Discrepancies in time between date of service provision and date of payment pose a challenge and are a potential source of under-/overestimation of health service utilization when doing analyses in relation to date of death or the end of a calendar year. This needs to be taken into account when requesting the data, but also in preparing and analysing them. The primary recommendation is to ensure that services with a payment date after death are included explicitly.

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)0,069
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,243
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0690,243
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,017
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,155 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2020
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Résumé présentoui

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