常见问题

一般常见问题

为什么这些信息很重要?含义是什么?

医疗保健支出每年在国内生产总值中所占的比例越来越大,但几乎没有证据表明我们的支出为人群或个体患者带来了更好的健康结果。其他国家的人均支出要少得多,结果也更好。解决这个问题的一个方法是研究系统的哪些部分似乎产生了 “过度” 的干预, 其成本极高,但与系统中运行效率更高的其他部分相比没有额外的好处。研究人员估计,目前高达 30% 的医疗保健支出被浪费了。发现浪费并消除浪费不仅有助于为医疗保险计划提供财政保障,而不会给其覆盖的人带来价值损失,还有助于为扩大覆盖面提供资金。

这个项目中使用的方法与其他研究有什么不同?

达特茅斯地图集项目使用一种方法,通常被称为小区域分析,这是基于人口的。小区域分析的重点是居住在特定地理区域的人口或使用特定医院的人口的经验。相比之下,许多其他研究使用 “十字转门” 方法,关注医院的手术或住院数量,而不考虑所服务的人口规模。

为什么达特茅斯地图集项目关注医疗保险数据?65 岁以下人口的利用和支出是否有类似的差异?

医疗保险和医疗补助服务中心 (CMS) 是一个联邦机构,使用医疗保险为每个人和提供者收集数据,为研究目的提供一个统一的国家索赔数据库。对于商业保险人群,这个数据库没有对应的数据库。然而,类似的研究,我们已经做了使用国家所有付款人的数据宾夕法尼亚弗吉尼亚以及与密歇根蓝十字蓝盾数据,在 65 岁以下人群中显示出类似的差异。

为什么你没有健康维护组织 (HMOs) 成员的医疗保险注册者的数据?

健康维护组织从医疗保险中获得资本化的付款 -- 每个参与者每年固定的金额 -- 以换取健康维护组织提供所有必需的服务。由于健康维护组织不向医疗保险提交个人索赔,我们必须将健康维护组织的成员排除在我们的索赔分析之外。

什么解释了不同地区的效率差异?是供应驱动的吗?

医院床位和专科医生等资源的供应确实推动了利用率 -- 人均医院床位更多的地方,将会有更多的人被接纳 (并且更频繁地再次入院) 比人均床位少的地区。在经济上,对于医院来说,确保所有可用的床位产生尽可能多的收入是很重要的,因为一张空床位的维护成本几乎和一张空床位的维护成本一样高。同样,人均专科医师较多的地方,就诊和复诊也较多。效率变化的其他原因与实践风格有关 -- 该地区的医生实践医学的方式 (例如,使用更多或更少的处方或测试)。

医疗保健支出和医疗质量之间的关系是什么?

研究着眼于在高支出地区提供的额外服务表明,较高的护理量不会给患者带来更好的结果。高消费地区的病人没有得到更多的 “有效护理” (随机试验显示的服务可以带来更好的健康结果,例如确保心脏病患者得到适当的药物治疗)。他们也没有接受更多的 “偏好敏感护理” (既有好处又有风险的选择性外科手术,患者的偏好应该决定治疗的最终选择)。相反,在高支出地区向医疗保险受益人提供的额外服务都属于 “供应敏感护理” 类别: 当人口人均医疗资源供应更多时,可自由选择的护理会更频繁地提供。在人均病床较多的地区,病人更有可能住院 -- 医疗保险将在医院护理上花费更多。在重症监护室床位更多的地方,更多的病人将在重症监护室接受护理 -- 医疗保险将在重症监护室护理上花费更多。可用的电脑断层扫描仪越多,病人接受的电脑断层扫描就越多 -- 等等。

你说更多的医疗保健不一定更好是什么意思?

达特茅斯地图集项目在其研究过程中观察到, 能力较小、利用率较低的地区的死亡率不高于能力和利用率较高的地区 -- 也就是说,对医院和医生资源的额外投资并不能 “回报” 延长寿命。Elliott Fisher 博士等人的研究表示在更高高资源、高利用地区的死亡率高于低资源、低利用地区。对这种现象的一种解释是,与住院和干预相关的风险 -- 医院获得性感染、用药错误等 -- 超过了益处。

有证据指出,在管理慢性病患者群体方面采取更积极的护理并不一定会延长寿命或提高生活质量。你是在暗示我们不应该尽我们所能去拯救生命吗?

具有讽刺意味的是,研究发现,在慢性病患者中,更积极的干预措施会缩短预期寿命,这可能是因为住院相关的风险。这表明延长慢性病患者寿命的最佳策略是关注那些提供生存益处的活动 -- 更好地控制糖尿病患者的血压, 例如 -- 而不是 “英雄” 的临终关怀。

达特茅斯大学的图谱研究指出,经常使用的服务是不与任何更好的性能的技术措施或略有生存和功能状态。你怎么能说服人们不需要额外照顾你怎么说服医生不可取之处?

最近的一项研究报告称,近四分之三的美国人表示,他们拒绝了医生推荐的干预措施, 因为他们认为这是不必要的,或者好处没有超过风险或副作用。其他研究已经证实,告知病人要少得多的手术,平均比医生往往容易执行。使患者意识到风险权衡利弊,处理减少需求的选择是一个很好的,它为住院,重复或不必要的测试, 手术时还有其他选择。因为医生的活动得到了补偿,系统鼓励他们做更多的事情。支付医生拿出更多的时间就病人的处理办法 (例如,改变生活方式和药物治疗,而不是心脏搭桥手术),不惩罚他们经济上的少, 另一个重要的战略利用。

贫困如何影响医疗保健支出?

病人比健康人需要更多的照顾。对于那些报告自己健康状况不佳的人来说,2005年平均每年的医疗保险支出比那些说自己健康状况良好的人高出六倍多。贫困对医疗保健支出也很重要: 低收入人群病情更重,往往比那些相对富裕的人群承担更多的医疗保健支出。然而,我们的研究研究表明,贫困和收入的地区差异几乎解释不了地区之间的差异; 而且,尽管健康状况很重要,但它只占医疗保险支出变化的 18% 左右。70% 以上的支出差异不能用高消费地区的病人更穷或病情更重的说法来解释。

你如何确定多少关心是太多的?

通过准确测量在什么点,更多的输入不会产生更好的结果。

这是谁的错?

医疗资源的建立和使用最重要的驱动因素可能是当前的报销制度。医院和医生为住院、手术、检查等活动付费,并因使用侵入性较小、成本较低的护理策略而受到经济惩罚。

这项研究表明,可以在医疗保险系统中实现节约。难道我们不需要着眼于整体来真正实现节约吗?

显然,更多关于非医疗保险人群的信息将会增加我们对系统中发生的事情以及如何改进的了解。然而,缺乏这些信息,我们可以说两件事。首先,即使我们只将医疗保险重新导向高质量、高效率的资源分配和利用模式,我们也会在质量和支出上实现巨大的提高。第二,在几个基于州的所有健康保险索赔的研究中 (包括医疗保险和商业保险) 我们已经确定,非医疗保险人群的资源和质量差异与医疗保险人群的差异非常相似。因此,医疗保险参保者的经验是非医疗保险人群经验的可靠预测。

然而,根据市场协商 (而不是 CMS-set),一家医院在人均支出方面的排名可能会因商业支付者而有很大差异单位价格和在非慢性疾病 (如怀孕) 上的更大支出。解决这些限制的最佳策略是所有付款人和自我保险雇主共同努力,为医疗保险、医疗补助和商业保险患者的队列提供资源输入和利用数据。

我们可以用您的数据的程序或应用程序?

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医院特有的常见问题

医院是如何选择的?

我们报告了急性护理综合医院的数据,或那些为医疗保险收费服务患者提供一系列急性护理服务的医院的数据。医院也是按规模选择的, 由 “分配” 到每个医院的人数决定 (通过将每个参与者的医疗保险索赔与他或她在研究期间使用的医院联系起来)。这项研究仅限于人口足够多的医院,以确保统计稳定性并保持患者信息的机密性。在研究期间至少有 80 例死亡的医院的住院数据在网站上提供; 对于 B 部分的数据,它是基于 20% 的死亡样本, 在研究期间,医院必须至少有 400 例死亡 (20% 例样本中有 80 例死亡)。

为什么你关注的是慢性病患者和他们生命的最后两年?

一个原因是人们越来越担心美国慢性病的管理方式,以及一些慢性病患者和垂死的美国人可能会得到太多的护理: 比他们和他们的家人实际想要或受益的更多。我们对这一时期生活的强调也是出于我们对开发效率和绩效措施的兴趣,这些措施可以最大限度地减少不同地区和不同医院提供的护理的变化。病人疾病严重程度的差异。通过查看在死亡前的固定时间间隔内为患有类似疾病的患者提供的护理, 我们可以肯定地说,队列中所有患者的预后都是相同的 -- 所有患者都在观察间隔后死亡。通过进一步调整年龄、性别、种族和主要慢性病的差异, 我们相信,我们已经制定了公平的措施来衡量向同样生病的病人提供护理的相对强度 -- 比较病人之间的差异是一个不太可能的解释

你如何确保一些病人不会比其他病人病得更严重?

该研究只专注于病人死了,所以我们可以确保各医院病人都受到了虐待。根据定义,工作的所有患者的预后是相同的--都是死后的间隔的观察。因此,不同程度差异的原因并不在于个人的疾病。

什么是病人的医疗条件,确定有慢性病?

分配给我们的长期病患者队列,病人必须有以下九个条件之一: 充血性心力衰竭、慢性肺部疾病,癌症,冠状动脉疾病,肾功能衰竭, 周围血管疾病、糖尿病、慢性肝病或老年痴呆症。ICD-9-CM 守则界定每一情况可查询这里

为什么州和地区表中给出的全国平均人口和比率与医院表中给出的数字不匹配?

在国家和地区研究中,研究人群是 20% 的患有九种慢性疾病的居民的样本, 不管他们在生命的最后两年是否住院。在特定医院的研究中,只有因九种慢性疾病之一而有一次或多次住院的死者被包括在内。因九种慢性病中的一种或多种而住院的医疗保险注册者被分配到生命最后两年使用最频繁的医院。100% 的死亡样本用于住院使用率; 20% 的样本用于 B 部分使用率。

住院部门支出给出的费率与住院设施报销给出的费率不匹配。这两种措施有什么区别?

部门开支包括乙方 (医师) 所发生的支出在每个站点的护理; B 部分款项的医生服务提供各类型的设施 (急诊医院、专业护理设施,医院, 等) 被列为基金付款的决定总开支的部门。设施报销率不包括医生服务的乙方支出。

你所说的效率是什么意思?

我们评估相对效率的方法是基于基准的概念,这需要在质量和资源使用方面进行医院 (或地区) 之间的比较。例如,在一个给定的市场范围内,一个人可以根据其在质量方面的相对表现 (与所有其他医院相同或更好) 来确定最有效率的医院和成本 (比其他人使用更少的资源)。然而,在给定的市场中,效率最高的医院仍有可能比其他地区确定的 “基准” 医院效率低。

如果一家医院被认为效率低下,这是否意味着它提供的护理很差?

我们的研究并不直接测量的护理质量。相反,它们把重点放在通过所谓自寻烦恼--住院和程序的收费,但并没有提供相应的利益。(许多天的密集护理在过去六个月内进行,例如,既延长预期寿命也提供高质量的生活的患者)。护理通常被描述为 “差”,因为该进程的护理是穷人; 这项研究似乎不在的东西是吧, 但如果决定是否提供住院治疗或程序是正确的决定,开始。

我在哪里可以找到医院质量的直接衡量标准?

护理质量可以使用公认的技术过程措施进行评估,例如现在可以在 CMS 的医院比较网站。我们提供了五项治疗心脏病发作 (AMI) 的总结评分; 两项治疗充血性心力衰竭 (CHF); 三项治疗肺炎,使用方法由 Jha 等人开发。此外,我们报告了一个复合分数,它是三个特定条件汇总分数的加权平均值。这些措施适用于每项措施样本中至少有 25 名患者的医院, 以及 HRRs 和州 (位于每个地区或州的医院得分的加权平均值)。

在效率低下的医院里,病人会支付更多的自付费用吗?

选择倾向于提供更高强度护理的医院的病人和他们的家人可能不得不自掏腰包支付额外的护理费用。Medicare 为医生服务设定了总价格,并直接向医生支付该金额的 80%,剩下的 20% 由病人负责, 他们必须支付,除非他们有补充保险或医疗补助。医疗保险还要求耐用医疗设备 (如轮椅和家用氧气) 支付 20% 的共同费用。因此,根据选择的医院,病人在护理费用中的份额可能会有很大的不同。

我们如何知道一些 “离群” 医院的病人并没有真正病情恶化 (即他们有更多的合并症)?如果我们说不,我们如何证明?

达特茅斯地图集使用标准的统计调整方法来调整年龄、性别、种族的差异以及我们所研究的医院人群中 9 种严重慢性疾病的相对优势。即使在进行了这些统计调整之后,考虑到疾病水平及其人口的年龄、性别和种族构成,一些医院的比率仍与预期相差甚远, 表明这不是疾病,而是实践风格 (倾向于使用更多的专家并在医院内治疗病人)这导致了这样的利率。

你对临终关怀强度的确定包括住院期间死亡病人的百分比,其中包括进入重症监护。你引用了变体,但为什么这很重要?是否有更高或更低的死亡率与 ICU 入院有关?

这项措施试图捕捉生命结束时护理的相对攻击性。进入重症监护病房是一种极其积极的干预措施,对垂死的人没有可衡量的价值。鉴于有证据表明,在管理慢性病患者群体方面采取更积极的护理不会延长寿命或提高生活质量, 该措施的高分可以被视为较低死亡质量的指标,让这个人遭受痛苦和折磨,这些痛苦和折磨不会延长生命,但会降低生活质量。

如果付款人利用这些数据,正如你的研究表明的那样,并将他们的慢性病人群引向低成本和低利用率的医院,你难道不限制病人拯救生命的选择吗?

恰恰相反。证据表明,与较低的利用率相比,较高的利用率不会延长预期寿命,并且可能与较短的预期寿命相关。因此,将慢性病患者送往效率更高、利用率更低的医院进行护理,可以降低支出,提高质量和寿命。

医疗保险限制了医院在每次住院期间对特定诊断的收入。一些医院怎么可能有更多的 ICU 住院和更多的专家就诊 -- 这些不是 DRG 指南的一部分吗?换句话说,增加某些类型服务的数量是供应商 “博弈” 系统的一种方式吗?达特茅斯阿特拉斯研究还暴露出其他这样的漏洞吗?

这个问题不是一个明确的 “漏洞”。在判断效率时,有两个因素很重要: 量 (排放的数量) 和价格 (每次排放的付款)。医疗保险的诊断相关组 (DRG) 系统很少使用指导方针或一套规则来管理何时接纳、出院或治疗患有特定可测量疾病的患者。该系统实际上鼓励赌博 -- 通过提供更多的急症护理来最大化收入,因为它比预防或初级保健支付得更好。

因为 DRGs 按个案 (每次出院) 报销医院费用,所以一些医院在给定的时间内可能会有更多的病例 (或更多的出院)。这将增加总支出,并且很可能是因为与其他医院相比,相对于人口规模而言,床位的可用性更高。医生服务是在纯服务收费的基础上支付的,因此更频繁的就诊会导致更高的费用。

床位供过于求使得急诊和重症监护室病床中的病人更容易被接纳和重新接纳 (也就是所谓的 “搅动”)。入院医师有权决定是否接纳患有许多常见疾病的患者,如充血性心力衰竭、慢性肺部疾病或癌症。在资源低、利用率低的地区,这些病人在医院外接受治疗。在高资源、高利用率的地区,他们被接纳并作为住院病人接受治疗。ICU 的准入也是自由裁量的,并取决于医生对必要性和 ICU 床位可用供应的意见。

医院增加收入的另一个机会是 “增加” 病人的编码,通过声称病人是异常值来增加 DRG 的支付 -- 他们比平均水平有更多的并发症和并发症。

我在哪里可以找到更多信息?

关于我们医院特定数据和方法的全面信息可在附件的方法在我们 2011 的报告中,"患有严重慢性病的医疗保险受益人临终关怀的趋势和变化."

研究方法常见问题

达特茅斯地图集项目如何获取其数据?数据从哪里来?

非常大的索赔数据库来自医疗保险和医疗补助服务中心,这是一个为每个使用医疗保险的人和提供者收集数据的联邦机构。为研究目的提供了对该数据的访问。其他数据来源包括美国人口普查局、美国医院协会、美国医学协会和国家健康统计中心。

我在哪里可以访问达特茅斯阿特拉斯数据?

研究数据:研究数据可通过研究数据档案Atlas 数据网站
地理人行横道:邮政编码到 HSA 到 HRR 人行横道文件也可在Atlas 数据网站的补充研究数据页面。

什么是 HSA/HRR?人口是如何确定的?

医院服务区 (HSAs) 是当地医院护理的医疗保健市场。HSA 是邮政编码的集合,其居民从该地区的医院获得大部分住院治疗。HSAs 的定义是通过给医疗保险住院人数最多的医院区域分配邮政编码来定义的。做了一些小的调整以确保地理上的连续性。大多数医院服务区只包含一个医院。这一过程产生了 3,436 HSAs。

医院推荐区 (HRRs) 是区域保健市场的三级医疗保健。每个 HRR 至少有一家医院进行重大心血管程序和神经外科手术。HRRs HSAs 分配界定的绝大部分地区的主要心血管手术均略作修改实现地域毗连,最低数量的 120,000, 高定位索引。这个过程导致 306 医院转诊的地区。更多信息关于如何 HSAs 和 HRRs 确定可用的附件在地理美国的医疗保障。

达特茅斯地图集项目研究的人口是多少?

一个地区的医疗保险人口包括那些活着的,年龄在 65 岁到 99 岁之间,并且没有加入风险健康维护组织 (HMO) 的人。对于医生服务,人口被限制为随机抽样的有医疗保险 B 部分医生索赔的医疗保险参保者。对于医疗保险报销率,人群被限制在属于医疗保险 a (住院) 和 B (医生服务) 项目的随机样本中。

一个地区的卫生保健资源是如何测量和分配的?

一个地区的卫生保健资源包括急症护理病床和医务人员。当一些病人在他们的区域之外寻求护理时,这些资源 (床位、医生、其他医院人员等) 被分配给 HSAs,与该地区居民对医院服务的使用成比例。这种分配程序根据资源的使用方式,将资源从一个地区 “转移” 到另一个地区。高迁移率地区将被分配更多的资源,但分配的数量将反映实际使用的资源,而不是一个地区存在的资源。出于卫生政策的目的,有必要意识到这种区别,因为一个地区利用率的降低可能需要邻近地区资源能力的降低。

病床和人员。除了少数例外,所有短期医疗和外科医院、专科医院和儿童医院都包括在内。病床包括婴儿床、儿科和新生儿摇篮、医疗/外科重症监护和心脏重症监护床。相当于全职的医院人员被定义为全职员工和一半的兼职员工的总和,不包括医疗或牙科实习生、住院医生和实习生。

为了说明住在一个 HSA 但在另一个 HSA 获得医疗护理的病人,医院资源被分配给 HSA,与医院为该 HSA 提供的医疗保险住院天数成比例。例如,如果医院总医疗保险住院日的 60% 被医院所在的 HSA 居民使用,那么该医院 60% 的资源将被分配给其 HSA。如果该医院提供的 20% 的医疗保险病人天数被邻近的 HSA 使用,那么该医院 20% 的资源将被分配给邻近的 HSA。

医生劳动力。所有每周在临床实践中工作至少 20 小时的医生都被包括在内,并根据他们自己指定的主要专业进行分类。

医生为居住在他们的诊所所在的 HSA 内外的病人提供服务,因此医生的劳动力会根据病人的迁移情况进行调整。由于无法获得关于患者旅行模式的信息,医生根据其 HSAs 医院的住院天数进行比例分配。例如,如果一个 HSA 有四名初级保健医生,并且如果当地医院 25% 的病人天数是给邻近 HSA 的居民的, 然后这些医生向邻近的 HSA 贡献了一名全职同等的初级保健医生。

利率是多少?

这一个是事件数量或金额除以人口数量。例如,如果一个拥有 100,000 名医保参保者的地区有 810 名髋部骨折修复,那么髋部骨折修复率为每 8.1 名参保者的 1,000。罕见的事件,往往再次扩大,起增至 100,000 人。

为什么有些利率被抑制?

出于患者保密的原因,基于少于 11 名患者的计数的费率不会显示。括号中报告了少于 26 个预期事件的比率,以表明缺乏统计精度; 对于这些比率,误差幅度大于 20%,因此该估计在统计上被认为是不可靠的。

如何调整利率?

大多数使用率和支出率使用间接方法根据国家医疗保险人口的年龄、性别和种族分布进行调整。首先,计算每个年龄-性别-种族类别的国家事件率。这些比率随后被应用于 HSA 群体以产生 HSA 中的预期事件数量,也就是说, 如果其速率与国家事件速率相同,则在 HSA 中发生的事件数量。这是规范不同地区风险因素分布的一种方法。点击此处了解更多关于间接调整的信息。

使用普通最小二乘回归,根据年龄、性别、种族、主要慢性病以及一种以上慢性病的存在来调整慢性病患者的护理措施。

我在哪里可以找到更多信息?

综合信息等方面的文件使用,速度定义,代码规范、医师分类、分配和调整方法,等在我们的研究方法简编。信息数据和方法有关的慢性疾病是可选的附件的方法我们最近关于在生命的最后两年中照顾慢性病患者的报告。