医疗保健替代支付模型的快速原型制作模型：复制联邦合格健康中心先进初级护理实践演示
摘要：使用高成本、高风险的试点项目和传统的程序评估来创新医疗支付和服务交付。在这个复杂的系统中，决策者无法对试点干预的影响进行可靠的预测，从而使得对提议的医疗模式的可行性评估复杂化。我们开发和验证了一个基于离散事件模拟（DES）的主要护理模型，用于对患有糖尿病的患者进行模型快速原型设计和评估，以减少试点实施前的可行性评估。我们模拟了美国联邦医疗保险和医疗补助服务中心的高级初级医疗实践试点项目的四个结果。离散事件模拟模型模拟了合成人群的医疗经历，包括症状发作、预约安排、筛查和治疗，以及医生培训的影响。我们从同行评议的文献中开发了一个详细的事件模块网络。合成患者的属性修改了事件输出的概率分布，并通过一个治疗过程将其引导出来；而这些属性又由患者的经历来修改。我们的模型模拟了医生培训对选定结果的影响方向，而且影响的强度随着培训次数的增加而增强。模拟的影响强度复制了眼科检查和肾病筛查的试点结果，但对HbA1c和LDL筛查的结果进行了过高的估计。我们的模型将提高决策者评估试点成功的能力，实现可重复、基于文献的系统模型。我们的模型确定了对结果敏感的干预和医疗系统组成部分，因此这些方面可以在试点实施期间进行监测和控制。还需要进一步研究以改善对HbA1c和LDL筛查的复制，并扩展与干预组成部分相关的子模型。
作者：Jarrod Olson, Amir Rahimi, Po Hsu Allen Chen, J. Elizabeth Jackson, Tyler Coy, Adrienne Cocci, Nancy McMillan and Jeff Geppert
论文ID：1812.03940
分类：Other Statistics
分类简称：stat.OT
提交时间：2018-12-11