医疗保险FFS受益人利用率与成本数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗保险,FFS,受益人,利用率,成本,健康服务,人口统计,地理区域,医疗政策
数据概述：
本数据集包含2007年至2014年间华盛顿州及其县内接受医疗保险按费服务（FFS）的受益人利用医疗服务（如医院、医生和其他提供者）的数量及其相关费用和支付信息。数据集提供详细的 demographics，包括年龄组、性别、所有种族/族裔数据以及地理区域信息。这些信息有助于更好地理解美国医疗保险FFS受益人中现有的健康差异，检查随着时间的推移利用趋势以确定系统中需要更改的领域，或研究广泛的医疗保健政策问题。
数据用途概述：
该数据集适用于医疗保健研究、政策分析和资源分配等场景。研究人员可以使用这些数据来分析医疗保险接受者的医疗服务使用情况，包括医院和医生访问、实验室测试和程序、处方药物和成像服务等。数据中的关键信息包括利用数据（如推荐特定程序的数量）和成本组成部分（如费用表）。具体来说，数据集包含2011年至2018年全国索赔平均估算提交费用的每个程序代码。
在使用利用率数据时，应考虑以下因素：
- 每种由ICD-9或ICD10代码识别的状况提供的服务总数
- 受益人/患者平均总服务分钟数，以及过去五年列出的全国平均水平
- 时间段内访问的服务类型百分比变化
- 提供服务的前五大提供者专业类型
- 每年提供护理的机构数量及其利用农村健康中心的百分比，包括但不限于城市区域；县；国会选区；地区；州，以及其他地理实体
- 基于性别的年龄组，使用这些设施的情况，以及同一时间框架内的新急性入院情况
同样重要的是，在使用数据集时，还应考虑与不同医疗疗法相关的费用，这包括：
- 某些机构根据相关费用日期向患者收取的金额，包括选择购买处方药的版本（普通药或品牌药）
- 全国层面和区域级别的药物替代品使用百分比拆分
- 实际重新收费计算机制，有时可能引用UPFS方法
- 这些费用代表的总平均金额，包括部分B药物接受者的门诊手术和设施访问
此外，未来收集的金额取决于患者的选择，有时需要提交特定的E&M代码，有时需要提交辅助组件（诊断代码）
这些选择旨在满足设施站点和执业人员的整体需求
有时技术会分配相对价值单位（RVU），定义不同专业编码的严重性因素，因此其各自的领域将被充分记录
最后，分析任何详细报告要求可能的不同专业
举例：
该数据集可以用于分析医疗保险受益人在健康服务利用的各种模式，以提供最常用服务的见解及改进护理的方法。
跟踪使用不同类型健康服务的医疗保险受益人数，以识别潜在的服务不足人口或使用率高的地区，这些地区需要额外的覆盖或资源。
确定特定类型健康服务的提供者使用率和地区支付金额存在地区差异，这有助于在不同地理区域改善公平性和可及性。
注意事项：
如果您在研究中使用此数据集，请向原始作者致谢。
数据源：Health
许可：开放数据库许可（ODbL）v1.0
您可以自由：
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