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The effect of predictive analytics-driven interventions on healthcare utilization

机译：预测分析驱动干预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，以改善资源分配。保险公司开发了一种基于索赔的算法，可导出成员级医疗保健利用风险得分。 Care Management团队任务与关注差距的护理管理团队联系了最高分数的成员。宣传的成员人数因资源可用性而不是严重程度而决定，创建一组任意截止点，分离处理和未经治疗的成员，具有非常相似的预测风险评分。使用回归不连续性方法，我们发现证据表明，预测分析驱动的干预措施指导的高风险个人减少了急诊室和专业访问，但也没有住院。 （c）2019 Elsevier B.v.保留所有权利。

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