Adjusted clinical group system: stu

Adjusted clinical group system: studies
The adjusted clinical group system, a population/patient case-mix adjustment system based on medical records or insurance claims,measures health status by grouping diagnoses into clinical cogent groups. The ACG system was originally designed assessment of severity or disability. These measures,however,are often base on a more restricted list of disease than measures based on records.
There are limitations to measures that use complex scoring. Changes to disease coding system may mean the weight need to be reestimateed ,and relevant drugs use in medication-based measures are constantly changing,so scoring algorithm need regular updating. Proprietary risk adjustment systems,such as the ACG System, tent to use scoring systems that are not transparent and often have considerable costs to end-users.
The most common approach to measuring multi morbidity is disease counts. Even so, it is to compare finding between studies, are different authors included very different numbers of diseases, sometimes providing no details about with diseases are included or the criteria for inclusion. Most studies are based counting so-called chronic diseases,but chronicity is rarely defined. The number of diseases is also related to the level of diseases abstraction-for example,some measures counts cancer as one condition, whereas others count each malignancy separately.
It might be anticipated that such measures as the Charlson index, the ACG system,and the DUSOI , which weight different conditions, would be more effective at predicting outcome than simple counts, which weight all conditions equally. Some studies, however, have concluded that simple measures, such as a simple count of chronic diseases or of prescribed medications, are almost as effective at predicting mortality and health care utilization as more sophisticated methods and may be much simpler to use despite the reservation outlined above.
Part of the problem in choosing an appropriate measure is due to the abstract nature of concept of multi morbidity and how it relates to other concepts, such as diseases burden and patient complexity. It is important the measures are based on an underlying conceptualization of why and how multi morbidity is expected to have an impact on other variables. For example, the impact of multi morbidity on quality of life is likely to be most appropriately assessed using a self-report measures that takes account of the functional ability, whereas the impact on health care utilization is likely to be best assessed using a measures that was derived using empirical weights to predict this outcome.
Relatively few studies have directly compared the performance of different measures in a primary care context , and the finding do not show the clear superiority of the measures over another. Evidence about the reliability of these measures when use in a primary care or population setting is also limited. Evidence about the reliability of measures when used in hospitalized patients and specialist secondary care settings may not necessarily pertain to primary care settings, where patients characteristics, disease classification, record system, and staffing are very different.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ปรับปรุงระบบทางการแพทย์กลุ่ม: การศึกษา ระบบการปรับปรุงทางคลินิกกลุ่ม ประชากรผู้ป่วยกรณีผสมปรับปรุงระบบเวชระเบียนหรือเรียกร้องประกัน มาตรการวินิจฉัยสถานะสุขภาพ โดยจัดกลุ่มเป็นกลุ่ม cogent ทางคลินิก ระบบมโฮเต็ลถูกประเมินออกแบบเดิมของความรุนแรงหรือความพิการ มาตรการเหล่านี้ อย่างไรก็ตาม มักฐานรายโรคที่จำกัดกว่ามาตรการตามเรกคอร์ดมีข้อจำกัดของมาตรการที่ใช้เกณฑ์การให้คะแนนแบบซับซ้อน เปลี่ยนระบบรหัสอาจหมายถึง น้ำหนักต้องเป็น reestimateed และยาที่เกี่ยวข้องใช้มาตรการใช้ยาโรคเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ อัลกอริทึมต้องตามเกณฑ์การให้คะแนนดัง นี้ ระบบกรรมสิทธิ์ความเสี่ยงปรับปรุง เช่นระบบมโฮเต็ล เต็นท์ใช้ระบบให้คะแนนที่ไม่โปร่งใส และมักจะมีค่าใช้จ่ายมากเพื่อผู้ใช้วิธีการทั่วไปการวัดเจ็บป่วยหลายโรคนับได้ แต่กระนั้น การเปรียบเทียบหาระหว่างศึกษา หมายเลขแตกต่างกันมากแตกต่างกันผู้เขียนรวมโรค บางครั้งให้ไม่มีรายละเอียดเกี่ยวกับโรคต่าง ๆ ที่มีอยู่หรือเงื่อนไขสำหรับการรวมอย่างนี้ ศึกษาส่วนใหญ่จะใช้การนับเรียกว่าโรคเรื้อรัง แต่ไม่ค่อยมีกำหนด chronicity จำนวนของโรคยังเกี่ยวข้องกับระดับของโรคนามธรรม-ตัวอย่างเช่น มาตรการบางอย่างนับมะเร็งเป็นเงื่อนไขหนึ่ง ในขณะที่คนอื่น ๆ นับเยื่อแต่ละแยกอาจคาดว่า เช่นมาตรการดัชนี Charlson ระบบมโฮเต็ล และ DUSOI เงื่อนไขที่แตกต่างน้ำหนัก จะยิ่งมีประสิทธิภาพในการทำนายผลกว่านับง่าย ซึ่งน้ำหนักเงื่อนไขทั้งหมดเท่า ๆ กัน อย่างไรก็ตาม บาง การศึกษาได้ข้อสรุปว่า มาตรการที่ง่าย เช่นการนับง่าย ๆ ของโรคเรื้อรัง หรือ ยากำหนด เกือบเป็นประสิทธิภาพในการทำนายอัตราการตายและการดูแลสุขภาพการใช้ประโยชน์เป็นวิธีที่ซับซ้อน และอาจจะง่ายมากที่จะใช้แม้ มีการจองที่ระบุไว้ข้างต้นปัญหาในการเลือกวัดเหมาะสมได้เนื่องจากแนวคิดของการเจ็บป่วยหลายประเภทนามธรรมและวิธีจะเกี่ยวข้องกับแนวคิดอื่น ๆ เช่นภาระโรคและผู้ป่วยซับซ้อน มันเป็นสิ่งสำคัญในมาตรการตาม conceptualization เป็นต้นแบบของทำไม และอย่างไรเจ็บป่วยหลายคาดว่าจะมีผลต่อตัวแปรอื่น ๆ เช่น ผลกระทบของการเจ็บป่วยหลายคุณภาพชีวิตมีแนวโน้มที่จะถูกประเมินอย่างเหมาะสมมากที่สุดใช้มาตรการที่รายงานตนเองที่ใช้เวลาบัญชีของความสามารถในการทำงาน ในขณะที่ผลกระทบต่อการใช้ประโยชน์การดูแลสุขภาพมีแนวโน้มที่ดีประเมินโดยใช้มาตรการที่ได้มาโดยใช้น้ำหนักเชิงประจักษ์เพื่อทำนายผลนี้ศึกษาค่อนข้างน้อยที่มีการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของมาตรการต่าง ๆ ในบริบทดูแลหลักโดยตรง และค้นหาการแสดงที่เหนือกว่าชัดเจนของมาตรการที่กว่าอีก หลักฐานเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือของมาตรการเหล่านี้ยังได้ใช้ในการดูแลหรือประชากรตั้งหลัก หลักฐานเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือของเมื่อใช้ในผู้ป่วยพี่จึและผู้เชี่ยวชาญดูแลรองค่าอาจไม่จำเป็นต้องเกี่ยวข้องกับหลักการดูแลการตั้งค่า ลักษณะผู้ป่วย ประเภทโรค ระบบบันทึก และการตลาดที่แตกต่างกันมาก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ปรับระบบกลุ่มคลินิก: การศึกษา
ปรับระบบกลุ่มคลินิกประชากร / ผู้ป่วยระบบปรับกรณีที่ผสมอยู่บนพื้นฐานของบันทึกทางการแพทย์หรือการเรียกร้องประกันมาตรการสถานะสุขภาพโดยการจัดกลุ่มออกเป็นกลุ่มวินิจฉัยประเด็นทางคลินิก ระบบ ACG ถูกออกแบบมาประเมินความรุนแรงหรือความพิการ มาตรการเหล่านี้ แต่มักจะตั้งอยู่บนพื้นฐานรายชื่อที่ จำกัด มากขึ้นของโรคกว่ามาตรการที่อยู่บนพื้นฐานของบันทึก.
มีข้อ จำกัด ในการใช้มาตรการที่ใช้เกณฑ์การให้คะแนนที่ซับซ้อน การเปลี่ยนแปลงที่จะเกิดโรคระบบการเข้ารหัสอาจหมายถึงน้ำหนักจะต้องมีการ reestimateed และยาเสพติดที่เกี่ยวข้องใช้มาตรการในการใช้ยาตามที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่องเพื่อให้ขั้นตอนวิธีการให้คะแนนต้องปรับปรุงปกติ ที่เป็นกรรมสิทธิ์ของระบบการปรับความเสี่ยงเช่นระบบ ACG เต็นท์ที่จะใช้ระบบการให้คะแนนที่มีความไม่โปร่งใสและมักจะมีค่าใช้จ่ายมากในการวางผู้ใช้.
วิธีที่พบมากที่สุดในการวัดการเจ็บป่วยหลายโรคคือการนับจำนวน ดังนั้นแม้จะคือการเปรียบเทียบระหว่างการหาการศึกษาเป็นผู้เขียนที่แตกต่างกันรวมถึงตัวเลขที่แตกต่างกันมากของโรคบางครั้งการให้รายละเอียดเกี่ยวกับโรคที่จะถูกรวมหรือเกณฑ์สำหรับการรวม นับการศึกษาส่วนใหญ่จะขึ้นอยู่ที่เรียกว่าโรคเรื้อรัง แต่ chronicity ไม่ค่อยถูกกำหนด จำนวนของโรคนี้ยังมีความสัมพันธ์กับระดับของโรคที่เป็นนามธรรมตัวอย่างเช่นมาตรการบางอย่างนับมะเร็งเป็นเงื่อนไขหนึ่งในขณะที่คนอื่น ๆ นับแต่ละมะเร็งแยก.
มันอาจจะคาดว่ามาตรการดังกล่าวเป็นดัชนี Charlson ระบบ ACG และ DUSOI ซึ่งน้ำหนักเงื่อนไขที่แตกต่างจะมีประสิทธิภาพมากขึ้นในการทำนายผลการนับกว่าง่ายซึ่งน้ำหนักเงื่อนไขทั้งหมดอย่างเท่าเทียมกัน การศึกษาบางคน แต่ได้ข้อสรุปว่ามาตรการง่ายเช่นการนับที่เรียบง่ายของโรคเรื้อรังหรือของยาที่กำหนดเกือบจะเป็นที่มีประสิทธิภาพในการทำนายการตายและการใช้ประโยชน์ในการดูแลสุขภาพเป็นวิธีการที่ซับซ้อนมากขึ้นและอาจจะง่ายมากที่จะใช้แม้จะมีการสำรองห้องพักที่ระบุไว้ ดังกล่าวข้างต้น.
ส่วนหนึ่งของปัญหาในการเลือกมาตรการที่เหมาะสมคือเนื่องจากลักษณะนามธรรมของแนวคิดของการเจ็บป่วยและหลายวิธีการที่เกี่ยวกับแนวคิดอื่น ๆ เช่นภาระโรคและความซับซ้อนของผู้ป่วย มันเป็นสิ่งสำคัญมาตรการจะขึ้นอยู่กับแนวความคิดพื้นฐานของเหตุผลและวิธีการเจ็บป่วยหลายที่คาดว่าจะมีผลกระทบต่อตัวแปรอื่น ๆ ตัวอย่างเช่นผลกระทบของการเจ็บป่วยหลายต่อคุณภาพของชีวิตมีแนวโน้มที่จะเหมาะสมที่สุดประเมินโดยใช้มาตรการรายงานตนเองที่ใช้บัญชีของความสามารถในการทำงานในขณะที่ผลกระทบต่อการใช้การดูแลสุขภาพมีแนวโน้มที่จะได้รับการประเมินดีที่สุดโดยใช้มาตรการที่ ได้มาใช้น้ำหนักเชิงประจักษ์ในการทำนายผลนี้.
การศึกษาค่อนข้างน้อยได้โดยตรงเมื่อเทียบกับประสิทธิภาพของมาตรการที่แตกต่างกันในบริบทของการดูแลรักษาเบื้องต้นและการค้นพบจะไม่แสดงความเหนือกว่าชัดเจนของมาตรการมากกว่าอีก หลักฐานเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือของมาตรการเหล่านี้เมื่อใช้งานในระดับปฐมภูมิหรือการตั้งค่าของประชากรยังมีข้อ จำกัด หลักฐานเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือของมาตรการเมื่อมีการใช้ในผู้ป่วยที่รักษาในโรงพยาบาลและผู้เชี่ยวชาญด้านการตั้งค่าการดูแลรองอาจไม่จำเป็นต้องเกี่ยวข้องกับการตั้งค่าการดูแลเบื้องต้นที่ผู้ป่วยลักษณะการจำแนกโรคระบบบันทึกและพนักงานมีความแตกต่างกันมาก