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CY2024 DIY 说明 01.07.2025
HHS 联邦认证的风险调整方法最早在 2013 年 3 月 11 日发表在《联邦公报》上的《HHS 2014 年福利和支付参数通知最终规则》（78 FR 15410）中描述。2024 福利年度的 HHS 风险调整方法在 2023 年 4 月 27 日发表在《联邦公报》上的《HHS 2024 年福利和支付参数通知最终规则》（88 FR 25740）（2024 年支付通知最终规则）中描述。2 2024 福利年度风险调整模型使用版本 07 (V07) HHS 分层条件类别 (HCC) 分类，于 2021 福利年度首次实施，并包括基于 HCC 计数因素的交互变量，于 2023 福利年度首次实施。 2024 年福利年度风险调整模型使用 2018 年、2019 年和 2020 年参保人级外部数据收集环境 (EDGE) 数据的混合系数进行重新校准。自 2018 年福利年度以来，纳入 HHS 风险调整方法的高成本风险池计算继续使用 2024 年福利年度的相同参数。3
2023收益年最终HHS风险调整模型...
HHS风险调整方法首先在HHS的2014年最终规则的福利和付款参数（78 FR 15410）中进行了描述，该通知于2013年3月11日在联邦公报上发布。HHS风险调整方法的2023福利年份在HHS的福利通知和2023最终规则的福利和付款参数（87 FR 27208）（2023年付款通知最终规则）中，该方法于2022年5月6日发布在联邦公报上。2从2023年收益年开始，医疗保险和医疗补助服务中心（CMS）最终删除了成人模型中当前严重性疾病因素，并用新的严重性和移植指标代替了它们与成人模型中的成人和儿童中的层次结构条件类别（HCC）计数因素相互作用，并替换了成年模型中的成年因素与成年因素相互作用。2023福利年风险调整模型使用07版（V07）HHS-HCC分类，首先在2021年的收益年度实施，并使用2017年，2018年和2019年参与者级别的外部数据收集环境（EDGE）数据的混合系数重新校准。自2018年收益年度以来，纳入HHS风险调整方法中的高成本风险池计算持续了2023年收益年的相同参数。3
数据快照：Medicare费用为服务的慢性状况患病率与COVID-19
HHS风险调整方法首先在HHS的2014年最终规则的福利和付款参数（78 FR 15410）中进行了描述，该通知于2013年3月11日在联邦公报上发布。HHS风险调整方法的2023福利年份在HHS的福利通知和2023最终规则的福利和付款参数（87 FR 27208）（2023年付款通知最终规则）中，该方法于2022年5月6日发布在联邦公报上。2从2023年收益年开始，医疗保险和医疗补助服务中心（CMS）最终删除了成人模型中当前严重性疾病因素，并用新的严重性和移植指标代替了它们与成人模型中的成人和儿童中的层次结构条件类别（HCC）计数因素相互作用，并替换了成年模型中的成年因素与成年因素相互作用。2023福利年风险调整模型使用07版（V07）HHS-HCC分类，首先在2021年的收益年度实施，并使用2017年，2018年和2019年参与者级别的外部数据收集环境（EDGE）数据的混合系数重新校准。自2018年收益年度以来，纳入HHS风险调整方法中的高成本风险池计算持续了2023年收益年的相同参数。3与45 C.F.R.一致§153.320（b）（1）（i），CMS于2022年5月6日发布了一份文件，该文件阐明了该软件中使用的2023年收益年度最终风险调整模型系数（或因素）。4
在图中学习的概括范围
机器学习中的中心假设是观察结果是独立的，并且是分布的（i.i.d.）关于固定但未知的概率分布。在此假设下，已经提出了对高级算法设计中模型的可学习性或导致的阐述（Boser等，1992）。但是，在许多实际应用中，收集的数据可以取决于I.I.D。假设不存在。社区中有关数据的依赖性以及如何依赖的方式进行了广泛的讨论（Dehling和Philipp，2002； Amini and Usunier，2015年）。使用相互依存的数据学习。近年来建立依赖设定的概括理论已引起人们的兴趣（Mohri和Rostamizadeh，2008，2009; Ralaivola et al，2010; Kuznetsov and Mohri，2017）。在这个方向上的一项主要研究线模拟了各种类型的混合模型的数据依赖性，例如α-混合（Rosen- Blatt，1956年），β-混合（Volkonskii和Rozanov，1959年），φ -Mixing（ibragimov，1962）和η-混合（Kontorovich（Kontorovich），以及2007年，以及2007年，以及2007年，以及2007年）。混合模型已在统计学习理论中使用，以建立基于Rademacher复杂性（Mohri和Rostamizadeh，2009，2010; Kuznetsov and Mohri，2017）或算法稳定性（Mohri和Ros-Tamizadeh和Ros-Tamizadeh，2008，2008，2008; He Hean，2008; He Hean Indepental commution and kont and kont and kont and kont and kont and kont and kont and kont and kont and kont，技术（Yu，1994）。在这些模型中，混合系数在数据之间测量了数据之间的依赖性。另一项工作线（称为脱钩），通过分解一组依赖性随机变量来研究复杂系统的行为