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Inquiry : a journal of medical care organization, provision and financing2017Jan01Vol.54issue()

従来のメディケアとメディケアの優位性の死亡率の違い:請求データを使用したリスク調整された評価

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文献タイプ:
  • Journal Article
概要
Abstract

メディケアアドバンテージ(MA)は、手ごろな価格のケア法以来急速に成長しています。現在、メディケアの受益者のほぼ3分の1がMAを選択しています。2つのオプションの比較値の評価は、死亡率の違いに反映されているように、MAを支持する見かけの選択バイアスによって混乱します。以前の評価は、MA集団の請求診断データへのアクセスの不足によって妨げられてきました。結果変数としての死亡率の間接的な比較は、従来のサービス料(FFS)のメディケアデータセットで死亡率をモデル化し、モデルをMAデータセットに適用し、実際の死亡率の比率を評価することにより実施されました。MAデータセットで。臨床状態と人口統計学的要因に合わせて調整された死亡モデル。モデル開発は、MA集団の潜在的に大きなコーディング強度の影響を考慮しました。さらなる分析は、亜集団の比率を計算しました。予測される、リスク調整された死亡率は、FFSメディケアよりもMA集団の方が低かった。ただし、実際の死亡率(0.80)の比率は、MAデータセットの個人がFFSメディケアに登録されている場合、予測されるよりも死亡する可能性が低いことを示唆しています。実際の死亡率と予測される死亡率の違いは、特に低所得(二重資格)、非白人人種、高罹患率、および健康保守組織(HMO)サブグループで顕著でした。クレーム診断データに代表されるベースラインの臨床リスクを制御した後、特に脆弱なサブグループとHMO計画では、FFSメディケアよりもMAを支持する死亡率の違いが持続しました。これらの発見は、罹患率の違いが2つのプログラム間の死亡率の違いを完全に説明していないことを示唆しています。

メディケアアドバンテージ(MA)は、手ごろな価格のケア法以来急速に成長しています。現在、メディケアの受益者のほぼ3分の1がMAを選択しています。2つのオプションの比較値の評価は、死亡率の違いに反映されているように、MAを支持する見かけの選択バイアスによって混乱します。以前の評価は、MA集団の請求診断データへのアクセスの不足によって妨げられてきました。結果変数としての死亡率の間接的な比較は、従来のサービス料(FFS)のメディケアデータセットで死亡率をモデル化し、モデルをMAデータセットに適用し、実際の死亡率の比率を評価することにより実施されました。MAデータセットで。臨床状態と人口統計学的要因に合わせて調整された死亡モデル。モデル開発は、MA集団の潜在的に大きなコーディング強度の影響を考慮しました。さらなる分析は、亜集団の比率を計算しました。予測される、リスク調整された死亡率は、FFSメディケアよりもMA集団の方が低かった。ただし、実際の死亡率(0.80)の比率は、MAデータセットの個人がFFSメディケアに登録されている場合、予測されるよりも死亡する可能性が低いことを示唆しています。実際の死亡率と予測される死亡率の違いは、特に低所得(二重資格)、非白人人種、高罹患率、および健康保守組織(HMO)サブグループで顕著でした。クレーム診断データに代表されるベースラインの臨床リスクを制御した後、特に脆弱なサブグループとHMO計画では、FFSメディケアよりもMAを支持する死亡率の違いが持続しました。これらの発見は、罹患率の違いが2つのプログラム間の死亡率の違いを完全に説明していないことを示唆しています。

Medicare Advantage (MA) has grown rapidly since the Affordable Care Act; nearly one-third of Medicare beneficiaries now choose MA. An assessment of the comparative value of the 2 options is confounded by an apparent selection bias favoring MA, as reflected in mortality differences. Previous assessments have been hampered by lack of access to claims diagnosis data for the MA population. An indirect comparison of mortality as an outcome variable was conducted by modeling mortality on a traditional fee-for-service (FFS) Medicare data set, applying the model to an MA data set, and then evaluating the ratio of actual-to-predicted mortality in the MA data set. The mortality model adjusted for clinical conditions and demographic factors. Model development considered the effect of potentially greater coding intensity in the MA population. Further analysis calculated ratios for subpopulations. Predicted, risk-adjusted mortality was lower in the MA population than in FFS Medicare. However, the ratio of actual-to-predicted mortality (0.80) suggested that the individuals in the MA data set were less likely to die than would be predicted had those individuals been enrolled in FFS Medicare. Differences between actual and predicted mortality were particularly pronounced in low income (dual eligibility), nonwhite race, high morbidity, and Health Maintenance Organization (HMO) subgroups. After controlling for baseline clinical risk as represented by claims diagnosis data, mortality differences favoring MA over FFS Medicare persisted, particularly in vulnerable subgroups and HMO plans. These findings suggest that differences in morbidity do not fully explain differences in mortality between the 2 programs.

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