×
拉西姆·穆萨尔。;塔希尔·埃金

医疗超额支付估算：贝叶斯方法。 （英语） Zbl 07289486号

统计模型。 17，第3期，196-222（2017）.
摘要：使用经审计的医疗索赔样本进行超额支付估计是确定补偿金额的常用方法。基于中心极限定理的当前实践可能对某些类型的索赔数据无效，包括部分超额支付的偏斜支付人群。作为替代方案，我们提出了一种新的贝叶斯膨胀混合模型。我们对一些支付人群和超额支付场景的模型估计的有效性和效率进行了分析。此外，随着样本量的增加，了解超额支付分布的参数可能会为医学研究人员提供见解。我们对模型选择和潜在的模型扩展进行了讨论。

引用于5文件

MSC公司：

62至XX 统计

关键词：

贝叶斯层次建模;γ混合模型;通货膨胀模型;医疗超额支付估算;医疗审计

软件：

混合器;打开BUGS;GSM（全球移动通信系统）;R（右）;化学需氧量
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{R.M.Musal}和\textit{T.Ekin}，统计模型。17，第3号，196--222（2017；Zbl 07289486）
全文： 内政部

参考文献：

[1] NHCAA（国家卫生保健反欺诈协会）（2012年）医疗保健欺诈问题.URLhttp://www.nhcaa.org/resources/health-care-anti-fraud-resources/the-problem-of-health-care-fraud.aspx（上次访问时间：2014年1月18日）。
[2] Aitchison，J（1955）关于原点处具有离散概率质量的正随机变量的分布。美国统计协会杂志, 50, 901-08. ·兹bl 0065.12604
[3] Anderson，G，Hussey，P（2001）《经合组织国家卫生系统绩效比较》。卫生事务, 20, 219-32. ·doi:10.1377/hlthaff.20.3.219
[4] Brooks，SP，Gelman，A（1998）监测迭代模拟收敛性的一般方法。计算与图形统计杂志, 7, 434-55.
[5] Buddhakulomsiri，J，Parthanadee，P（2008），分层随机抽样，用于估计医疗保健系统中的账单准确性。卫生保健管理科学, 11, 41-54. ·doi:10.1007/s10729-007-9023-x
[6] CMS（2001）项目备忘录载体传送件B-01-01.URLhttps://www.cms.gov/Regulations-and-Guidance/Guidance/Transmissuals/downloads/B0101.pdf（上次访问时间：2015年6月3日）。
[7] CMS（2011）第8章：行政行动和超额支付估计的统计抽样。在医疗保险计划完整性手册.URLhttps://www.cms.gov/Regulations-和指南/指南/手册/下载/pim83c08.pdf（上次访问日期为2015年3月14日）。
[8] CMS（2013a）医疗保险敦促老年人加入反欺诈组织.URLhttp://www.cms.gov/Newsroom/MediaReleaseDatabase/Press-Releases/2013-Press-Releses-Items/2013-06-06.html（上次访问时间：2016年9月20日）。
[9] CMS（2013年b）基本独立医疗保险索赔公共使用文件.URLhttps://www.cms.gov/Research-Statistics-Data-and-Systems/Downloadable-Public-Use-Files/BSAPUFS/index.html（上次访问日期：2015年7月19日）。
[10] CMS（2014年a）国家卫生支出数据.URLhttps://www.cms.gov/Research-Statistics-Data-and-Systems/Statistics-Trends-and-Reports/NationalHealthExpendData/index.html？redirect=/NationalHealthExpendData/（上次访问时间：2015年6月6日）。
[11] CMS（2014b）第3章：验证潜在错误并采取纠正措施。在医疗保险计划完整性手册.URLhttps://www.cms.gov/Regulations-and-Guidance/Guidance/手册/downloads/pim83c03.pdf（上次访问时间：2014年10月19日）。
[12] Cochran，WG（2007）采样技术纽约州纽约市：John Wiley&Sons。
[13] Cox，D，Snell，E（1979）关于抽样和罕见误差的估计。生物特征, 66, 125-32. ·Zbl 0403.62017年 ·doi:10.1093/biomet/66.1.125
[14] Cruy，MJ，BŁockenholt，U，van den Hout，A，van der Heijden，P G（2008）使用零输入泊松模型对来自社会保障调查的随机反应数据中的自我保护反应进行解释。应用统计学年鉴, 2, 316-31. ·Zbl 1137.62414号 ·doi:10.1214/07-AOAS135
[15] Daniel，J（2011）采样要点：采样选择实用指南。加利福尼亚州千橡园：SAGE出版物。
[16] Edwards，D（2011）关于医疗保险和医疗补助福利完整性调查中的分层抽样和比率估计。卫生服务和结果研究方法, 11, 79-94. ·doi:10.1007/s10742-011-0073-7
[17] Edwards，D，Ward Besser，G，Lasecki，J，Parker，B，Wieduwilt，K，Wu，F，Moorhead，P（2003）最小和法：医疗保险欺诈调查的无分布抽样程序。卫生服务和结果研究方法, 4, 241-63. ·doi:10.1007/s10742-005-5559-8
[18] Edwards，D，Gilliland，D，Ward-Buser，G，Lasecki，J（2015）《保守派便士抽样》。调查统计与方法杂志, 3, 504-23. ·doi:10.1093/jssam/smv025
[19] Ekin，T，Musal，RM，Fulton，LV（2015）《医疗审计的超额支付模型：多种情况》。应用统计学杂志, 42, 2391-405. ·Zbl 1514.62538号 ·doi:10.1080/02664763.2015.1034659
[20] Erosheva，EA，Fienberg，SE，Joutard，C（2007）通过多元二进制数据的个体级混合模型描述残疾。应用统计学年鉴, 1, 346-84. ·Zbl 1126.62101号 ·doi:10.1214/07-AOAS126
[21] Ferguson，TS（1973）一些非参数问题的贝叶斯分析。统计学年鉴, 1, 209-30. ·兹比尔0255.62037 ·doi:10.1214/aos/1176342360
[22] Feuerverger，A（1979）关于天气实验的一些分析方法。生物特征, 66, 655-58. ·doi:10.1093/biomet/66.3.655
[23] Gelman，A（2006）层次模型中方差参数的先验分布（Browne和Draper的文章评论）。贝叶斯分析, 1, 515-34. ·Zbl 1331.62139号 ·doi:10.1214/06-BA117A
[24] Gelman，A（2009）Bayes，jereys，先验分布和统计哲学。统计科学, 24, 176-78. ·Zbl 1328.62009号 ·doi:10.1214/09-STS284D
[25] Ghosh，M，Meeden，G（1997年）有限总体抽样的贝叶斯方法（第79卷）。纽约州纽约市：CRC出版社·Zbl 0894.62012号 ·doi:10.1007/978-1-4899-3416-1
[26] Ghosh，SK，Mukhopadhyay，P，Lu，J-CJ（2006）零膨胀回归模型的贝叶斯分析。统计规划与推断杂志, 136, 1360-75. ·Zbl 1088.62139号 ·doi:10.1016/j.jspi.2004.10.008
[27] Gilliland，D，Edwards，D（2010）使用随机置信限平衡风险：在医疗保险欺诈调查中的应用（统计与概率研究备忘录RM-685）。密歇根州立大学。统一资源定位地址https://www.stt.msu.edu/Links/Research_Memoranda/RM/RM_685.pdf（上次访问日期：2016年12月30日）。
[28] Gilliland，D，Feng，W（2010）最小和法的改编。卫生服务和结果研究方法, 10, 154-64. ·doi:10.1007/s10742-010-0067-x
[29] Green，PJ（1995）可逆跳跃马尔可夫链蒙特卡罗计算和贝叶斯模型确定。生物特征, 82, 711-32. ·Zbl 0861.62023号 ·doi:10.1093/biomet/82.4.711
[30] Guthrie，D（1989）审计中的统计模型和分析：非标准混合分布小组。统计科学, 4, 2-33. ·doi:10.1214/ss/1177012665
[31] Hoeting，JA，Madigan，D，Raftery，AE，Volinsky，CT（1999）《贝叶斯模型平均：教程》（M Clyde，David Draper和E I George的评论以及作者的反驳）。统计科学, 14, 382-417. ·兹比尔1059.62525 ·doi:10.1214/ss/1009212519
[32] Ignatova，I，Edwards，D（2008）《医疗保险欺诈调查的探针样本和最小总和法》。卫生服务和成果研究方法, 8, 209-21. ·doi:10.1007/s10742-008-0038-7
[33] 杰克曼，S（2009）社会科学的贝叶斯分析纽约州纽约市：Wiley·Zbl 1292.62015年 ·doi:10.1002/9780470686621
[34] King，B，Madansky，A（2013）关于处理零时的抽样设计问题。调查统计与方法杂志, 1, 144-70. ·doi:10.1093/jssam/smt006
[35] Lambert，D（1992）零膨胀泊松回归，及其在制造缺陷中的应用。技术计量学, 34, 1-14. ·Zbl 0850.62756号 ·doi:10.2307/1269547
[36] Li，J，Huang，KY，Jin，J，Shi，J（2008）《医疗欺诈检测统计方法调查》。卫生保健管理科学，11275-87页·doi:10.1007/s10729-007-9045-4
[37] Lindley，DV（2000）统计哲学。英国皇家统计学会杂志：D辑（统计学家）, 49, 293-337. ·doi:10.111/1467-9884.00238
[38] Matsumura，EM，Plante，R，Tsui，K-W，Kannan，P（1991）两种基于多项的方法的比较性能，以获得会计总体中总夸大误差的下限。商业与经济统计杂志, 9, 423-29.
[39] Min，Y，Agresti，A（2005）零膨胀计数数据重复测量的随机效应模型。统计建模, 5, 1-19. ·Zbl 1070.62060号
[40] Mohr，DL（2005）分层样本总估计值的置信限，适用于医疗保险B部分超额支付审计。应用统计学杂志, 32, 757-69. ·Zbl 1121.62444号 ·网址：10.1080/02664760500079712
[41] Muralidharan，O（2010）效应大小和错误发现率估计的经验贝叶斯混合方法。应用统计学年鉴, 4, 422-38. ·Zbl 1189.62004号 ·doi:10.1214/09-AOAS276
[42] Musal，R（2010）两种模型用于调查无监督数据库中的医疗保险欺诈。带应用程序的专家系统, 37, 8628-33. ·doi:10.1016/j.eswa.2010.06.095
[43] Neelon，BH，OMalley，AJ，Normand，S-L T（2010）一个用于门诊精神病服务使用的重复测量零膨胀计数数据的贝叶斯模型。统计建模, 10, 421-39. ·Zbl 07256832号
[44] Noridian Healthcare S（2015年）门诊药品J9041’CA服务专用探针复查通知单.URLhttps://med.noridianmedicare.com/web/jea/cert-reviews/mr/notifications-findings/outpatient-drug-j9041-ca-servicespecific-probe-review-notification（上次访问时间：2016年11月7日）。
[45] OIG（2012年a）2009年，对熟练护理机构的不当支付导致医疗保险费用超过10亿美元.URLhttps://oig.hhs.gov/oei/reports/oei-02-09-00200.asp（上次访问时间：2015年6月9日）。
[46] OIG（2012年b）Essentia Health Duluth对选定药物的医疗保险门诊账单进行审查.URL（网址）https://oig.hhs.gov/oas/reports/region9/91202021.asp（上次访问时间：2015年6月6日）。
[47] OIG（2013年a）2013财年年度报告.URL（网址）https://oig.hhs.gov/oei/reports/oei-06-13-00340.asp（上次访问时间：2014年10月23日）。
[48] OIG（2013年b）OIG 2014-2018年战略计划.URLhttps://oig.hhs.gov/reports-and-publications/strategic-plan/files/oig-strategic-plan-2014-2018.pdf（上次访问时间：2015年3月3日）。
[49] OIG（2013年c）迈阿密大学医院医疗保险合规性审查.URLhttps://oig.hhs.gov/oas/reports/region4/41207033.asp（上次访问时间：2014年10月14日）。
[50] OIG（2014年a）亚利桑那州的Cigna Healthcare，Inc.（合同H0354）向医疗保险和医疗补助服务中心提交了许多不符合2007日历年联邦要求的诊断.URLhttps://oig.hhs.gov/oas/reports/region7/71001082.pdf（上次访问时间：2014年10月14日）。
[51] OIG（2014年b）2010年，评估和管理服务的不当支付导致医疗保险费用达数十亿美元.URLhttps://oig.hhs.gov/oei/reports/oei-04-10-00181.asp（上次访问时间：2015年6月9日）。
[52] Ospina，R，Ferrari，SL（2012）一类一般的零阶膨胀Beta回归模型。计算统计与数据分析, 56, 1609-23. ·Zbl 1243.62099号 ·doi:10.1016/j.csda.2011.10.005
[53] Plummer，M，Best，N，Cowles，K，Vines，K（2006）Coda:MCMC的收敛诊断和输出分析。R新闻, 6, 7-11.
[54] R核心团队（2014）R： 统计计算语言与环境奥地利维也纳：R统计计算基金会。
[55] Sharma，R，Gupta，M，Kapoor，G（2010）应用程序方差的一些更好的界。数学不等式杂志，4355-63页·Zbl 1196.60030号 ·doi:10.7153/jmi-04-32
[56] Shin，H，Park，H，Lee，J，Jhee，W（2012）一种用于检测医疗保险索赔中滥用计费模式的评分模型。带应用程序的专家系统, 39, 7441-50. ·doi:10.1016/j.eswa.2012.01.105
[57] Thomas，A，O'Hara，B，Ligges，U，Sturtz，S（2006年）《打开BUGS》。R新闻, 6, 12-17.
[58] Tui，KW，Matsumura，EM，Tsui，KL（1985）审计中美元单位抽样的多项式-狄里克莱边界。会计审查, 60, 76-96.
[59] Venturini，S，Dominici，F，Parmigiani，G（2006）重尾分布的伽马形状混合物。应用统计学年鉴, 2, 756-76. ·Zbl 1400.62292号 ·doi:10.1214/07-AOAS156
[60] Webb，AR（2000）用于目标识别的伽马混合模型。模式识别, 33, 2045-54. ·Zbl 1006.68837号 ·doi:10.1016/S0031-3203（99）00195-8
[61] Wiper，M，Insua，DR，Ruggeri，F（2001）伽马分布与应用的混合。计算与图形统计杂志, 10, 440-54. ·doi:10.1198/106186001317115054
[62] Yancey，W（2012）医疗保险和其他索赔的抽样.URLhttp://www.willyancey.com/sampling-claims.html（上次访问时间：2016年9月20日）。
[63] Youngstrom，N（2015）医疗必要性审计获得动力，化疗，心脏病；注意新的液晶显示器.URLhttp://www.racmonitor.com/rac-enews/1833-medical-necessity-audits-gain-steam-hit-on-chemo-cardiac-watch-for-new-lcds。html（上次访问时间：2016年11月7日）。
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。