Publiczne raportowanie i opłacanie wydajności w ulepszaniu jakości szpitali cd

Następnie obliczyliśmy różnicę w poprawie dla każdej miary jakości HQA dla szpitali pay-for-performance, w porównaniu z grupą kontrolną. W zestawach z dwoma szpitalami kontrolnymi poprawa w obu obiektach została uśredniona. Przeprowadzono sparowany test t do oceny różnicy w poprawie między szpitalami z kontrolą wydajności i kontrolą. Ponadto obliczyliśmy procentową zmianę przylegania do dwóch zestawów miar składowych dla każdego z warunków klinicznych. Najpierw obliczyliśmy wynik procesu kompozytowego , sumując liczbę możliwości dla każdego warunku, dla którego zapewniono właściwą opiekę i dzieląc ten wynik przez sumę liczby poprawnych możliwości opieki.27 Stosując to samo podejście, obliczyliśmy sumaryczny wynik złożony, który łączy wszystkie 10 pojedynczych pomiarów. Po drugie, stworzyliśmy odpowiednią metodę opieki , obliczając odsetek pacjentów, którzy otrzymali wszystkie zalecane interwencje dla danego stanu klinicznego. W porównaniu ze złożonymi środkami procesowymi, odpowiednie środki opieki mogą lepiej odzwierciedlać zainteresowania i prawdopodobne pragnienia pacjentów, są bardziej wrażliwe na subtelne ulepszenia i mogą pomóc w zwiększeniu perspektywy systemu w pomiarach jakości. Przeprowadziliśmy serię analiz warstwowych w celu oceny wpływu wyników podstawowych, statusu nauczania i liczby łóżek w odpowiedzi na te zachęty oraz porównaliśmy poprawę szpitali typu pay-for-performance ze szpitalami kontrolnymi. Aby oszacować przyrostowy efekt zachęt finansowych, do dopasowanej próbki zastosowano wiele regresji liniowych. Zmienną zależną w tych analizach była różnica w polepszeniu między szpitalami z opcją wynagrodzenia za wydajność a szpitalami kontrolnymi dla każdego dopasowanego zestawu. Kontrolowaliśmy wyjściową skuteczność szpitala i objętość szpitala właściwą dla rozpoznania. Cztery złożone miary procesu zostały użyte do wszystkich analiz warstwowych i wielozmiennych.
Aby zapewnić dodatkową walidację naszych wyników, przeprowadziliśmy kolejną wielokrotną regresję liniową z wykorzystaniem całego zestawu uczestników HQA, nie tylko tych zidentyfikowanych przez dopasowanie, z pojedynczym szpitalem jako jednostką analizy. W tej regresji zmienną zależną stanowiła poprawa w ciągu 2-letniego okresu badania, a my skorygowaliśmy parametry wyjściowe szpitala, liczbę szpitali rozpoznawanych w szpitalu i wszystkie inne dostępne cechy szpitalne.
Aby ocenić potencjalny wpływ stronniczości ochotników na grupę płacącą za wyniki, powtórzyliśmy naszą analizę wielu zmiennych, grupując szpitale, które albo odmówiły udziału w HQID, albo wycofały się, wraz z tymi, które zaakceptowały i ukończyły 2 lata. Na koniec powtórzyliśmy naszą wielokrotną regresję liniową, wykorzystując cały zestaw uczestników HQA, szpital jako jednostkę analizy, i dodaliśmy termin interakcji, aby zbadać, czy wpływ wynagrodzenia za wydajność był różny dla kwintili podstawowych wyników. Wszystkie analizy przeprowadzono przy użyciu oprogramowania SAS, wersja 9.1 (SAS Institute). Wartości P mniejsze niż 0,05 uważano za wskazujące na istotność statystyczną.
Wyniki
Tabela 2
[przypisy: informacja o dostępności leków, pobieranie materiału do badań laboratoryjnych, art dental ]
[patrz też: tabletki na przyrost masy, sernik bananowy na zimno, półpasiec czy jest zaraźliwy ]