Erhalten Sie Fehlerhafte Ergebnisse, Wenn Sie Ihre Daten Verticken

Erhalten Sie Fehlerhafte Ergebnisse, Wenn Sie Ihre Daten Verticken

Haben Sie jemals gehört den alten Witz, wo der boss sagt, floggings wird fortgesetzt, bis die Moral verbessert? Auspeitschen der Daten, bis die Ergebnisse zu verbessern (oder die Daten, gesteht) ist nicht selten. Schade.

In meiner Karriere, ich habe mit Unternehmen mit über 100.000 Krankenversicherte; der Anspruch Kosten, die schwingen könnten, weit von Jahr zu Jahr—und das alles wegen ein paar extra-Transplantationen, big Neugeborenen-Intensivstation Fällen, ventricular assist Fällen, und so weiter.

 

Der „Schock“, behauptet

Hier sind einige Beispiele für die riesige einzelnen Fall behauptet, ich habe in den letzten Jahren beobachtet:

  • $3.5 M Krebs-Fall
  • $6M Neugeborenen-Intensivstation
  • $8M Hämophilie-Fall
  • $1.4 M Organtransplantation
  • $1M ventricular assist device

Dies ist nicht eine Beschwerde. Nachdem alle, Fälle wie diese, enorm und unbudgetable Gesundheit Veranstaltungen, sind der Grund, warum wir brauchen eine Krankenversicherung.

Alle Pläne haben eine Organtransplantation für etwa 10.000 Jahren Leben oder so, von denen die meisten Kosten über $1M über 6 Jahren. Ein plan mit 1.000 Krankenversicherte werden, wie die Kosten auf die durchschnittlich alle 10 Jahre. Natürlich, das Unternehmen kann keiner für 15 Jahre und zwei im 16ten Jahr. Das gleiche gilt für das $500,000+ ventricular assist device Operationen.

 

Warum behauptet die Daten für kleine Gruppen wird so gefährlichen

Blick auf Ansprüche von Daten für kleine Gruppen ist gefährlich, manchmal auch für große Gruppen. Wegen der hohen Kosten und der relativen Seltenheit der sogenannte „Schock“ – Forderungen (diejenigen, die über $250.000), die Sie brauchen etwa 100.000 Lebensjahre für die Ansprüche, die Daten werden sogar etwa 75% glaubwürdig. Wenn eine Gruppe mit 5k Leben, sagen, Sie hätten etwas gekürzt werden können, Ihre Ansprüche Kosten, Sie können nicht wirklich wissen, ob die änderung einen signifikanten Unterschied für ein paar Jahrzehnte.

Hier ist ein Beispiel. Eine ziemlich kleine Gruppe, mit über 3.000 überdachten lebt gebeten mir zu helfen, Sie berechnen, wie viel Ihre wellness-plan sparen. Sie hatten alle Mitarbeiter aufgeführt, die in drei Schichten: aktive wellness-Teilnehmer, moderieren die Teilnehmer und nicht-Teilnehmer. Ich warnte Sie, Sie habe nicht genug Daten, um glaubwürdig zu sein, aber Sie ging trotzdem. Sie erwartet aktive Benutzer hätte den geringsten Anspruch, Kosten und so weiter. Wenn die Daten wurden überprüft, es war eine perfekte umgekehrte Korrelation. Aktiv, wellness-Nutzer hatte den höchsten Anspruch Kosten, moderate Nutzer hatten die höchsten Kosten, und nicht-Teilnehmer am niedrigsten. In Ihrem abschließenden Bericht, in dem ich nichts zu tun hatte mit der Vorbereitung und von dem hatte ich recused selbst, Sie subtrahiert großen Ansprüche an die aktive und moderate Benutzer, um die Ergebnisse, die Sie wollten. Kurz gesagt, Sie geißeln die Daten, bis Sie gestand. Ach.

 

Confirmation bias

Ein großes Unternehmen behauptete, große Ermäßigungen in plan-Kosten, indem ein wellness-Programm. Es stellt sich heraus, die während dieses Zeitraums in Frage, dass Sie auch umgesetzt „early-out“ – Anreiz. Bei der Untersuchung, die frühe out-Programm, führte zu einem großen Rückgang der Anzahl der älteren Beschäftigten, die mehr als Anteil für die Verringerung von Belastungen.

Hier ist ein weiteres Beispiel. Ich war auf einer Konferenz vor ein paar Jahren, in denen ein Moderator von einem kleinen Unternehmen mit etwa 1.000 Krankenversicherte, behauptet zu haben, behielten Ihre Gesundheit kostet pauschal für fünf Jahre durch wellness-Initiativen. Während er bekam einen großen Applaus, seine zahlen, nur nicht hinzufügen up. Ich fragte ihn, ein paar Fragen nach seiner Rede über das, was andere änderungen, die er während dieser Zeit. Er sagte, Sie senkte Ihre „stop loss“ – limit von $100k bis $50K ein paar Jahre früher. Dann gab er zu, ohne seine stop-loss-premium-Kosten, die sprunghaft aus seinem Vortrag. Mit ein wenig Kopfrechnen, ich habe das wieder an, zeigte seine Firma die gesamten Gesundheitskosten wurden, gehen mit der gleichen Geschwindigkeit wie alle anderen, vielleicht sogar ein wenig höher. Hmmm. Ich glaube nicht, dass er das Publikum bewusst in die Irre geführt. Er hatte einfach nicht besser wissen. Wenn Sie hören, bietet der big kurzfristigen Auswirkungen von wellness-Programme, hüten Sie sich vor der confirmation bias.

 

Fragen bei der Bewertung Gesundheits-plan Kosten-Einsparungen

Wenn eine Firma behauptet, Sie umgesetzt, etwas, das verursacht, die Ihre Gesundheit plan-Kosten fallen 15% oder so, ein paar Fragen stellen:

  • Die große Frage ist, hat das Unternehmen anzupassen, zu planen design-änderungen, wie die Anhebung der Selbstbehalte und copays, dass lediglich verschoben Kosten der Mitarbeiter?
  • Habe die änderungen wirklich speichern Forderung Dollar?
  • Haben Sie Faktor bei der stop-loss-Prämien?
  • Wie viele Lebens-Jahre von Daten haben, die Sie beobachten?
  • Hat das Unternehmen größere oder „Schock“ – Ansprüche? (Dies ist nicht ungewöhnlich, vor allem unter den wellness-Anbietern.)
  • Hat es irgendwelche großen Veränderungen in der Demografie, wie Sie durch Umsetzung von einem vorzeitigen Ruhestand-Programm oder Entlassungen betroffen ältere Arbeitnehmer, die / der schlechteste?
  • Wenn ich habe gebeten, diese Arten von Fragen, ich habe fast nie gesehen, ein großer Anspruch von Kostensenkungen von einer kleinen Firma halten Sie unter Kontrolle, und das gleiche gilt für einige große Unternehmen zu.

     

    Der takeaway

    Auspeitschen Ansprüche Daten die gewünschten Ergebnisse zu erhalten, ist allzu weit verbreitet. Das ist keine überraschung. Wissenschaftler und big pharma immer wieder das gleiche zu tun. Wenn Sie in das Geschäft mit der Auswertung der Ergebnisse mit Ansprüchen Daten, Skepsis ist eine sehr gute Sache.

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