Opportunities for Quality Measurement to Improve the Value of Care for Patients With Multiple Chronic Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Quality measurement efforts have not historically focused on pa-tients with multiple chronic conditions (MCCs), despite them com-prising one quarter of the population and two thirds of health care spending. The Patient Protection and Affordable Care Act (ACA) creates several mechanisms for the Centers for Medicare & Med-icaid Services (CMS) to transform quality measurement into an organized enterprise designed to support clinicians caring for this vulnerable population. This article highlights 3 emerging policy op-portunities for CMS to guide public and private quality measure-ment efforts for patients with MCCs. First, it discusses infusing an MCC framework into measure development to promote patient-centered, as opposed to single-disease–specific, performance mea-surement. Second, it describes the importance of using common performance measures for individual clinicians, hospitals, and com-munities to accelerate meaningful improvement in the prevention and management of chronic conditions across local populations. Finally, the need for longitudinal measurement as a foundation for sustained quality improvement is presented. The ACA’s expansion of insurance access and portability necessitates collaborative align-ment of chronic condition quality measurement efforts between public and private programs to develop a high-value lifelong health system.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».