Data Management Core

摘要： -- 我们还提出了五个项目，共同解决医疗保健效率下降的原因和后果。 随着更具体的重点放在医疗证据中存在的差距，以及临床上的困境，以及与治疗疾病相关的健康和医疗政策。 老年人和患有阿尔茨海默氏症的人以及与阿尔茨海默氏症相关的痴呆症患者。美国核心医疗保险公司对这项全面的调查负责。 数据、管理和分析技术支持这五大项目的其余部分。我们的目标包括：首先，我们的目标是保持良好的基础设施。 全面管理和保护包括联邦医疗保险计划和联邦医疗补助计划参保文件在内的所有行政管理数据的数据库 索赔记录、档案和补充档案是在达特茅斯地图集项目和其他项目下开发的。这是最关键的。 这一目标下的任务包括维护对日益庞大的数据数据库的访问权限，以及获取数据和数据。 为额外的数据分析做好准备，因为这些数据可能会变得不可用。第二，需要获取数据并管理这些额外的数据。 这个项目需要提供文件，才能提供资金和资金，以便开发特定于项目的分析文件。我们将不会获得这些数据。 从各种不同的来源中，专门为这一计划和项目拨款提供资金，包括联邦医疗保险、医疗补助和医疗补助，以及最低限额。 数据集包括养老院和家庭护理、美国健康和退休研究、美国血管健康和质量倡议。我们将…… 此外，还将协调和链接来自蓝光实验室的数据和来自蓝色医疗保健智能的数据，以及来自全球医疗保健和成本研究所的数据。 数据收集(通过国家统计局和经济研究部)收集65岁以下商业保险和医疗保险的数据。 比起65岁的人口更有优势。此外，核心人口委员会还将帮助他们更好地协调几个国家人口的合理使用。 达特茅斯对医疗保健服务提供商进行了调查。第三，我们将提出建议，以创建一套完整的医疗保健数据集，以便收集这些数据。 医院转诊区域(HRR)的价格、质量、医疗和医疗利用率取决于医疗保险、医疗补助、医疗保险和医疗保险的水平。 私营保险公司对数据进行索赔。然后，我们将计划进一步发展替代的区域保险措施，包括基于微型的保险。 (邮政编码)空间医疗密度地图可以帮助捕捉医疗服务利用率的热点，并提供医疗服务质量的各种医疗指标。 最后，在与国家核心项目A的协调下，努力使根据这一全球计划和项目拨款而开发的国家研究档案成为可能。 可供全球研究机构和国际政策研究机构使用。

SUMMARY    We have proposed five projects that together address the causes and consequences of healthcare efficiency,  with a specific focus on gaps in the evidence, clinical dilemmas, and health policies relating to treating the frail  elderly and those with Alzheimer’s Disease and related dementia. Core B is responsible for the comprehensive  data management and analytic support on which the five projects rest. Our aims include first, to maintain a  comprehensive and secure database of administrative data including Medicare and Medicaid enrollment files,  claims records, and supplementary files developed under the Dartmouth Atlas and other projects. The key  tasks under this aim entail maintaining access to an increasingly massive database and obtaining and  preparing for analysis additional data as they become available. Second, to obtain and manage additional data  files required for this program project grant and to develop project-­specific analytic files. We will obtain data  from a variety of sources specifically for this program project grant, including Medicare, Medicaid, the Minimum  Data Set of nursing home care, the Health and Retirement Study, and the Vascular Quality Initiative. We would  also coordinate and link data from Optum Labs and Blue Health Intelligence, and the Health Care Cost Institute  data (through the National Bureau of Economic Research) on commercially insured under-­65 and Medicare  Advantage over-­65 populations.  As well, Core B would help to coordinate the use of several national  Dartmouth surveys of health care providers. Third, we propose to create a combined data set that captures  prices, quality, and utilization at the hospital referral region (HRR) level based on Medicare, Medicaid, and  private insurance claims data. We then plan to develop alternative regional measures, including micro-­based  (ZIP code) spatial density maps to capture hot-­spots in utilization and various indicators of care quality.  Finally, in coordination with Core A, to make the research files developed under this program project grant  available to the research and policy community.