如何帮助修复医疗保险和医疗补助服务中心的医院评级系统

美国政府医疗保险和医疗补助服务中心(Centers for Medicare & Medicaid Services)目前使用的医院星级评级系统存在诸多缺陷，芝加哥大学布斯商学院(University of Chicago Booth School of Business)教授丹•阿德尔曼(Dan Adelman)提出了一种新方法来解决该系统最具争议的一个问题。

在他最近的研究中，对医院绩效进行评分和排名的有效前沿方法，“即将到来的通知期刊行动调查， Adelman提出了一种对美国医院进行评分的替代方法，解决了CMS的医院比较评分的一些局限性。他的发现显示在一个新的可搜索数据库医院质量评级。数据库与芝加哥展位审查合作开发，比较了他的系统对政府系统的评级。

“我建议的方法奖励，做好，惩罚没有关于他们实际报告措施的医院的医院，”芝加哥展位的运营管理教授克劳，克劳公司阿德尔曼说。“它提出了一种替代方法，可以有一天能有助于导致更好的系统，使患者能够拥有更准确的信息来制作选择。目标是创建一个允许医院之间竞争的评级系统，以基于对医院的更现实的评估质量和性能而不是今天。“

根据阿德曼的说法，CMS当前方法的核心问题 - 它使用统计学家称之为潜在的变量模型 - 即使它沿着每个绩效措施而相对于所有其他医院提高了医院的评级，也可能会降低。

例如，直到最近，芝加哥的拉什大学医学中心(Rush University Medical Center)在CMS的评分系统中最多只有五颗星。数据用于计算2018年7月评分表示该医院在许多领域有所改善，因此当医院管理人员预测新评分并急于跌至三颗星时，它变得震惊。全国医院骚乱新结果导致CMS推迟出版至2019年2月并修改评级。然后从三星撞到四个星星。

阿德尔曼认为，在计算医院评级时，使用高效的前沿方法将导致更公平的比较，这些比较不容易出现这种戏剧性和意外的波动。这种方法的关键是，每个医院都有自己，独特的测量权重，可以尽可能靠近相同的权重得分。这与CMS方法形成鲜明对比，该方法在所有医院中使用常见的一组参数估计特定医院的潜在变量。

阿德尔曼警告说，他提出的模型旨在解决当前潜在变量模型的问题，但没有解决医院排名中的其他问题——包括那些与潜在措施、方法中的步骤或评级系统本身有关的问题。

---

---