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The effect of predictive analytics-driven interventions on healthcare utilization

机译：预测分析驱动的干预措施对医疗保健利用的影响

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This paper studies a commercial insurer-driven intervention to improve resource allocation. The insurer developed a claims-based algorithm to derive a member-level healthcare utilization risk score. Members with the highest scores were contacted by a care management team tasked with closing gaps in care. The number of members outreached was dictated by resource availability and not by severity, creating a set of arbitrary cutoff points, separating treated and untreated members with very similar predicted risk scores. Using a regression discontinuity approach, we find evidence that predictive analytics-driven interventions directed at high-risk individuals reduced emergency room and specialist visits, yet not hospitalizations. (C) 2019 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：本文研究了商业保险公司驱动的干预措施，以改善资源分配。保险公司开发了一种基于索赔的算法，以得出会员级别的医疗保健利用风险评分。护理管理团队与得分最高的成员联系，该团队的职责是缩小护理差距。扩展成员的数量是由资源的可用性而不是由严重性决定的，它创建了一组任意的临界点，以非常相似的预测风险评分来分隔已处理和未处理的成员。使用回归不连续性方法，我们发现证据表明，针对高风险人群的预测性分析驱动干预减少了急诊室和专科医生就诊，但没有住院。 （C）2019 Elsevier B.V.保留所有权利。

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